没学的时候，会觉得很可怕。
而一旦真学起来。
只会觉得更可怕。
而李峥要应对的，也并非是考试，而是真来。
他的第一步，是达到计算机学士的水平。
身为老程序员，这个不难。
第二步，是达到机器学习方向硕士的水平。
这个
其实也不是很难。
只是，硕士也分为摸鱼硕士和大佬硕士。
作为摸鱼硕士，能通过考试顺利毕业，大差不差找个工作就可以了。
至于大佬硕士，则要在学习阶段精深掌握本专业大量的核心知识。
包括但不限于概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论
这其中对于数学的要求，已经超过了李峥之前参加的所有竞赛总和了，大约相当于80个生物国金的学习量。
在这种级别的数学压力下，李峥一天才100个小时出头的学习时间其实是不够用的，本该被庄子针对的更惨才对。
未曾想到的是，在这种绝望的学习强度中，曾经很无意的一点学运发挥了作用。
学习天赋数学大脑
可在思维中，将问题尽可能地转化为数学问题，并以恐怖的神经效率，完成可能的计算。
这个在解其纷调教下，重构数理思维拼出来的天赋，李峥此前还只在心算速算之类的时候能感觉到，最初的直观感受仅仅是增强计算能力罢了。
但此时随着数学钻研的深入，潜入各种群，看一些硕博士大佬交流的时候，方才发现那些困扰大家很久的choesky分解、拉普拉斯矩阵和归一化拉普拉斯矩阵等难点，在自己这里却只是顺水推舟，迎刃而解。
另一方面，随着数学底子越来越厚，再回过头来看十一所给的现有算法，也自然是越来越顺，偶尔还会迸发出一些优化思路。
不知不觉间，初遇解其纷时他所说的话，并没有随着时间淡化，反而越来越清晰
“学好数学，能学多好学多好，不仅是竞赛，将来也很重要。”
在学了，解老师。
然而就算学到大佬硕士水平，却还只是第二步。
第三步，是实践应用，能运用这些知识参与工作，实际改良故障诊断算法。
这就需要大量的项目经验积累了，要真的996半年才算入门。
但对有些人而言，你还在门外往里爬，她就已经像妖怪一样不知何时钻进去了。
有一只妖怪，每当你踏上一层，却发现她依然在你上面。
林逾静妖
林逾静在学习了李峥120不到的内容后，先于李峥达到硕士水平之前，在实习第三天的下午5点50分，将基于xgboost和自回归模型的发动机故障优化，以及基于综合模糊聚类算法的液体火箭发动机故障诊断发给了李峥。
“我我还没学到呢”李峥看着东拼西凑来的算法文档，握着鼠标的手有些颤抖，“你知道这些东西都是什么吗”
“也不完全知道，不过细枝末节的也不用知道。”林逾静好心地帮他把文档拉到底下，“下面是一些相关论文，我是只基于结论采用的，辛苦你搞明白啦。”
“随便一个都要一周才能搞明白好么。”
“啊，怎么不来劲了”林逾静调笑道，“不是一天学完三本书么不是我学不过你吗你倒是学啊”
“妈的，那就学吧。”李峥咬牙道，“你可不要诓我，确定这两个方向可行么”
“至少比现在的那几套要好。