第17章 請叫我温博士 作者：皇家雇佣猫 我与世界道早安 类别：都市言情 作者：皇家雇佣猫书名： 周末， 温晓晓逮着一個照死了睡，除了尿憋不住，不然甭指望她中午前下床。 她是那种一边在床上喊着我好饿，但是就不下床吃东西的人。 而他睡不着，一是有事，另外也有生物钟的影响。 躺在床上一醒，肚子就咕噜咕噜叫，他姐是不可能起来做饭了，家裡也沒什么好吃的，做粥太麻烦了，老规矩，2块钱去买点早点。 出了楼道走上一两步，竟看见一直关门的包子铺开了门，前些天就是這儿又是救护车又是办丧事的。 有了白事，对于开门做生意是很有影响的，正因为此，门前几乎沒什么人。 可也不知道为什么還是开了门，门口摆了一张桌子，上头是两列蒸笼，冒着热气儿，原来应该是车库的地方，给改成了小饭馆，裡面摆上六张桌子，可惜空无一人。 温晓光作为高级知识分子从不迷信，可他身上就有科学解释不了的事。 還是過些天，等那气氛散了再說。 略過此事不提，又吃了一块沒有火腿肠的鸡蛋灌饼后，温晓光偷摸的进了他姐的卧室。 一般而言，只要不在這儿蹦迪， 温晓晓在11点之前绝不会醒。 老爷机预热三分钟，首先登上自己的qq，再到自己的店裡， 他估摸着可能会有人加他，因为他写了售后在線答疑，這对于考研的人来說，相当珍贵， 其他三门课，考研机构都有老师上课，唯独专业课比较麻烦，找学习资料都是基本的，問題在于，基本全靠自学，如果這沒有影响，那要老师干什么呢？ 老师起码有一個价值，那就是给一個很明朗清晰的重点，节省了相当多的時間。 所以应该会有人加他， 登qq的时候其实有少许紧张， 温晓光握着鼠标，屏幕上则是‘正在登陆’，而客户端的界面出来之后…… 沒反应， 温晓光心一沉，又等了三秒， 還是沒反应， “不应该啊……卡了？”他嘀咕， 一直到几秒后才有‘咳咳’的熟悉声音响起， 他轻轻一拍手，就是說嘛，這垃圾电脑总不至于和主人一样笨。 明明满地的学渣们在哀嚎， 以为我不知道？ 另外一边，在实验室听着網课的葛瑶儿，听到了qq提示音， 小姑娘一看，是昨晚加那個qq号有反应了，神奇了， 现在是早上還沒到7点的時間，又是周末， 這個点活得像人的人都在床上， 活得像狗的人才出来活动。 她就是一只考研狗， 就是林贝都不敢7点還睡，說是她简单只是說竞争对手弱一点，但考研本身的难度在那摆着呢，又不是考教师资格证那样简单。 她马上打字：你好。 温晓光戴上耳机，免得滴滴滴的真的吵醒温晓晓，影响他第一单生意，尽管店裡還沒单，但马上就要有了。 温晓光：你好，你是要考江理嘛？ 上来就直奔主题，那边人着急，温晓光也不想浪费時間。 葛：是的，我想看到你挂出来的那图片，所以加了這個qq，想做些询问。 温：沒事，你有啥疑惑就說，我是从江理毕业的，不仅是考试，關於学校的什么都可以问。 葛：真的？你是江理的？ 温：骗你干什么。 葛瑶儿觉得自己逮住了一個人，因为江理难考所以找個学长不容易，她自己本校不咋样，因此不是每年都有人能考上的。 不像林贝报的那所野鸡大学，每年都能去三四個读研的，大把的学长，研一研二研三凑得齐齐的。 葛：我是二本院校的，這個会不会有影响啊？也不知道能不能考上。 对温晓光来說，她是哪儿的无所谓，而就這個問題本身来說……二本要考985，你說会不会有影响？ 就像他后来读博，博导也看重‘出身’，不是指家庭背景，而是你的教育背景。 所以答案是当然有，而且很有，但是…他是想人家买他东西的，所以给了個标准的，說和說沒說一样的答案。 温：考研這個事看实力，也看运气，关键在于你的决心。 是不是說和不說一样？但是挑不出毛病。 葛：我其实挺想去江南理工的，我在網上看過新校区的照片，非常漂亮，非常梦幻！ 漂亮就算了還梦幻？他想了想。 温：……還行吧。 葛瑶儿翻白眼：你真的是江理的嘛？ 温：你天天看你也觉得還行。 葛瑶儿看了這句话很是受不了，因为……她羡慕啊！卧槽！ 真是人比人气死人！ 葛：那個资料是你当年的学习资料嘛？ 温：不是，我当年学的比這個难。 姑娘心一凉！ 葛：那完了呀，我连真题看着都费劲！ 温：所以你先要過這关，周日在qq上把這一周的問題告诉我，我给你解答。你应该也有一点真题，比照着看，真假你放心，不满意的话也可以随时退货。 說实话是真是假她真的不清楚， 可有一点是对的，买来不想要就退货， 传說有电子产品爱好者，每個品牌的旗舰机他都买，拿到手拍個手机盒子发個朋友圈，然后再退回去。 令人窒息的操作。 葛：350有点贵啊…… 温：所有真题都是我手写的，這价钱還附带后面的答疑的。 葛瑶儿也不是白痴，說是這么說，到时候你不回我qq，我有啥办法？還能真的顺着網线過去砍你嘛？ 但从图片看真假也還算靠谱， 总之先买，不行就退。 葛：行，那我下单了。 温：谢谢。 這花不了几分钟。 温：下了单，你就可以问我問題了，今天就是周日。 葛瑶儿眼睛一亮，哎？ 這倒是哦。 這么一想，她来了心思，题目不会的话，立马就退款！ 然而沒两把刷子，怎么敢這么說话。 葛：好，那我怎样称呼你啊？ 温晓光一时想不到什么二次元網名，說真名又觉得不太合适，可要不說他這個脑子聪明呢，他很快想到了一個、 在保护自己隐私的同时，透露一点真实，且還让对方更加相信自己的‘业务能力’的名字！ 温：嗯，你就叫我温博士吧。 实验室裡的葛瑶儿果然眼睛放光：嚯，還是博士啊！ 温：你把問題整理一下，1、2、3的條理清楚，我统一给你作答。现在我先给你去发货，你也能早点拿到。可以嗎？ 葛瑶儿咬着嘴唇想了想，发什么货啊還沒怎样就发货了，先测试你一下瞧瞧是真是假， 葛：等下，我现在正在看，碰到一個問題。 温晓光一看，回道：那你說吧。 葛：就是最优化的部分，江理对数学部分作了一点要求，這和别的学校都不一样，其实我們本科的时候都沒有开過這门课，所以看起来很费劲。 温：嗯，不必害怕，有要求一是未来不论是机器学习，数据挖掘還是深度学习的神经網络，即使你运用一些简单模型，最优化的理论与算法都有比较广泛的应用，另外一個是出题的那個老师擅长数学也重视数学，所以才有這么個要求，不過它对這方面的要求也只限于了解，题目都很简单。 葛瑶儿看這一段话人都犯傻，等会儿…… 神经網络？ 数据挖掘？ 請打中文，谢谢。 葛：可是我连书都看不懂啊，我至今不知道最优化是什么。 对于花钱的人，温晓光耐心足够：這么說吧。大学应该开设有数学模型這门课，模型就像人学习思考模式，在每次学习過程中，人知道自己怎么学，学哪裡，学错了還可以调整，但模型和计算机沒這么聪明， 而最优化就是告诉模型应该学什么、怎么学的工具。在数学上，模型学习往往是一個映射函数，也就是模型中的参数，這個参数的好坏通過答案体现，如果不够好，最优化就可以帮助调整， 這么說明白了嗎？ 葛瑶儿勉勉强强能看懂一些，毕竟說的那么简单，再看不懂就是智障了。 她又问：那有的地方提到的凸优化又是啥啊？ 温：凸优化是最优化的一個子领域，简单来說就是定义在凸集中的凸函数的最小化問題，凸优化的应用价值比较高，所以研究的很多。而凸問題的局部最优解就是全局最优解，再加上凸优化理论中的Lagrange对偶，提供了凸优化算法最优性的保证。 另外一些非凸問題通過一定手段可以等价化为凸問題或者用凸問題近似、逼近得到边界，比如深度学习，其中关键的BackPropagation算法，本质就是凸优化算法中的梯度下降法，即使問題极度非凸，梯度下降還是有很好的表现。 明白了嗎？ 葛：凸━┳━━┳━凸，原来你真的是博士。 温晓光：当然，你還怀疑這一点？ 脸不红心不跳。 聊天到此结束，温晓光去打印，然后发货。 葛瑶儿在晃动实验室邻座的林贝：“贝贝，太好了，我找一個特别牛逼的人！” 林贝不明所以的瞎乐：“什么啊？什么牛逼的人？！” 葛瑶儿也沒說什么，就是拉她過来把电脑上的聊天记录拉出来，“你看。” 林贝：“卧槽！”