许伯纬老师的讲🕤课速度奇快，两节课下来解决了书70的内容，起初陈博还🄀能跟上节奏，后边懵逼到活动手腕刷步数了。
陈博眼神飘忽四顾，座下大部分人都在认真听🃭🚾讲，时不时埋头记个笔记，脸上神情淡然自若，没有任何情感流露。
“我们做的是同一道题吗？”
陈博扪心自问，进行着深刻的自我反省。
动态模型不仅是时间动态，更是空间动态，分析题干所给数据，到某处关键的🚢🕀🆥节点，突然要引入另一个模型佐证，把所有相关项罗列出来，少则十几个，而且眨眨眼还会变样。
“为什么说今天作出的预测结论到明天可能被推翻。”陈博挑了个自己🍣能看懂的问题问。
王旭解答道：“因为多了一天的样本啊，在细微变化能引起质🞀👄变的事件中，预测的保质期可能只有几秒钟，所以系⛤统会基于即时数据调整🄅🞚结论。”
他同时强调说：“枫巢的滞后性大概在06毫秒，属于☌♣球独🚔一🞀👄档。”
从数据的收集整理，再到后续的分析调整，整个过程耗时竟然如此之🝾短，ai的潜力远超陈博想象。
他试图从最简单的单因素动态入手，可这🍲🌄☇时下课铃响了。
“好了🈁🞨🖩，同学💫🔳们，遇到困难相互解决一下，我先走了。”
没等陈博参透这句话的意思，老师人已经不见了踪影。
“你⚸🖌那道算👻心情愉悦度的，怎么样？”公式看不懂，陈博只能借助于王旭的例题讲解，渴望从中得到启发。
王旭不假思索道：“比正常状态提高1，🍲🌄☇基本与历史均值持平。”
“先前不是说有很多种可能🎚👩吗？部排除掉了？”陈博🜰🅰追问道。
王旭摇摇头：“没🜼🙾有，这个1是按现实世界的时间算的，如果月底是12月，意味着马上有年终奖了，借贷的负面效果会被削💩弱，算👌出来的值会比1大。”
“这玩意不是一天两天能搞懂的，下回有机会再慢慢研究吧。”王旭揉了揉太阳穴，起身的🗧🞃站🝔姿不太稳。