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    翌日，上午有一節高數課，林濤哥幾個起床洗漱后，早餐也沒來得及吃，直接去二號教學樓階梯教室上課了。

    上一學期的高數林濤自己是堪堪過及格線，差點就要去補考了。

    雖然高中他自己數學成績還不錯，但是上大學后那可就真是一塌糊涂，上課看小說的人，能期望有多好的成績。

    今天這節高數課來的人還挺齊，高數老師對于課前點名執行的很嚴格，一個個學渣們對于平時成績必須看重。

    林濤宿舍幾人坐在中間靠后的位置，開始上課后，老師就開始發揮了，黑板上慢慢被各種數學推導公式填充，看著真的有點頭大。

    說實話林濤自己也看不太懂，畢竟離開學校好些年了，該還回去的那是一點沒留下。

    想起自己的編程目標，林濤忽然有點頭大，數學是自己繞不過去的一個坎，在人工智能領域，所有重大進步的背后，都有數學的身影。

    線性代數、微積分、博弈論、概率、統計、高級邏輯回歸和梯度下降等概念都是數據科學的主要基礎。

    數學有助于理解邏輯推理和關注細節，它增強了代碼在壓力下思考的能力。

    數學概念給出了假想問題或虛擬問題的真實解答，它是關于結構、開發原則的，即使在代碼中做了任何更改，這些原則仍然是正確的。

    構成人工智能蓬勃發展的數學的三個主要分支就是線性代數、微積分和概率。

    畢竟人工智能就是要處理巨量的數據，然后分析總結推理得出結論。

    林濤看著已經鋪滿黑板的高數推理，感覺自己昨天想的有點簡單了，自己必須要啃數學這門基礎科學，算法的優勢在數據處理中占據絕對主導地位，圖書館不能作為自己的第二寢室了，自己可能得住在那兒（心里苦）。

    下課后，跟舍友打過招呼，直奔圖書館，必須復習高數了，從大一的高數（一）開始，正好下午沒有課，多看看吧，這是一個長期的事情。

    雖然能想到未來一段時間會很辛苦，但林濤有自己的成就感，腦海里的星辰有了那么一點亮光，雖然極其微小，可確實存在，學習的回報很真實。
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