第27章 我的温博士无所不能嘤嘤嘤[第1页/共4页]

有了白事，对于开门做买卖是很有影响的，正因为此，门前几近没甚么人。

数据发掘？

葛：我实在挺想去江南理工的，我在网上看过新校区的照片，非常标致，非常梦幻！

林贝：“卧槽！”

葛瑶儿也不是痴人，说是这么说，到时候你不回我qq，我有啥体例？还能真的顺着网线畴昔砍你嘛？

她就是一只考研狗，

这倒是哦。

还是过些天，等那氛围散了再说。

他悄悄一鼓掌，就是说嘛，这渣滓电脑总不至于和仆人一样笨。

请打中文，感谢。

葛瑶儿也没说甚么，就是拉她过来把电脑上的谈天记录拉出来，“你看。”

躺在床上一醒，肚子就咕噜咕噜叫，他姐是不成能起来做饭了，家里也没甚么好吃的，做粥太费事了，老端方，2块钱去买点早点。

温：下了单，你便能够问我题目了，明天就是周日。

传说有电子产品爱好者，每个品牌的旗舰机他都买，拿到手拍个手机盒子发个朋友圈，然后再退归去。

略过此事不提，又吃了一块没有火腿肠的鸡蛋灌饼后，温晓光偷摸的进了他姐的寝室。

以是答案是当然有，并且很有，但是…他是想人家买他东西的，以是给了个标准的，说和说没说一样的答案。

谈天到此结束，温晓光去打印，然后发货。

一向到几秒后才有‘咳咳’的熟谙声声响起，

温晓光戴上耳机，免得滴滴滴的真的吵醒温晓晓，影响他第一单买卖，固然店里还没单，但顿时就要有了。

就像他厥后读博，博导也看重‘出身’，不是指家庭背景，而是你的教诲背景。

但是没两把刷子，如何敢这么说话。

温：以是你先要过这关，周日在qq上把这一周的题目奉告我，我给你解答。你应当也有一点真题，对比着看，真假你放心，不对劲的话也能够随时退货。

别的一些非凸题目通过必然手腕能够等价化为凸题目或者用凸题目近似、逼近获得鸿沟，比如深度学习，此中关头的Back Propagation算法，本质就是凸优化算法中的梯度降落法，即便题目极度非凸，梯度降落还是有很好的表示。

啪！

“不该该啊……卡了？”他嘀咕，

不像林贝报的那所野鸡大学，每年都能去三四个读研的，大把的学长，研一研二研三凑得齐齐的。

葛：是的，我想看到你挂出来的那图片，以是加了这个qq，想做些扣问。

尝试室里的葛瑶儿公然眼睛放光：嚯，还是博士啊！

温：嗯，不必惊骇，有要求一是将来非论是机器学习，数据发掘还是深度学习的神经收集，即便你应用一些简朴模型，最优化的实际与算法都有比较遍及的利用，别的一个是出题的阿谁教员善于数学也正视数学，以是才有这么个要求，不过它对这方面的要求也只限于体味，题目都很简朴。