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。