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第23章 学习之余来自同学的关心（第2页）
“那替我谢谢叔叔！对了，他们几个没事吧？”
附带一个尴尬的表情包。
“程超趴着睡觉呢，李然和孙浩请假了，俩人的理由是昨晚吃坏肚子了...”
一个扶额的表情包！
“哦！”
王宇本以为聊天到此为止，大约过了几分钟，张彤的头像又开始闪烁！
“昨日我看你桌上摆着《泛函分析》和《微积分》这些数学书籍，你是对这些感兴趣吗？”
“你说那些书啊，都是我姐用过的大学书籍，她这不大四要毕业了嘛，她也用不到了，就都传给我了！”
结尾一个你懂得的图片诠释了整句话的含义！
“奥~~！那你加油吧，不打扰你了！”
“嗯，你也加油！”
关闭对话框后，王宇愣了许久，不知在想些什么，好半晌回过神后，深吸一口气，继续自已感兴趣的工作。
空荡荡的房间传来一阵急促的噼里啪啦敲击键盘声音，除此之外，只有偶尔传来一声声奶奶在东屋的哈欠声...
为了编写这款心仪的电脑助手，王宇其实准备了好久！
线性代数：矩阵运算、向量空间等知识的实际运用场景，这些对于电脑助手来说至关重要，可以赋能软件机器学习和深度学习功能。
概率论和统计可以更好帮助理解和实现机器学习算法等功能...
而微积分有助于用于优化算法和梯度下降...
以上都是需要运用到的数学知识，王宇早在近一段时间就已悉数掌握！
为此，王宇还在网上搜集了许多关于数学中的图论部分的基本理论和常用技巧。
语言编程方面自不必提，C++、Java、Python等更是信手拈来！
基本数据结构中，数组、链表、树、图和算法中的排序、搜索、动态规划等，在王宇心中都有着有条不紊的规划！
语言模块、视觉模块、强化学习模块，在一开始的构思中就预留出空间和对接程序的接口。
强化学习模块部分又包括了机器学习算法和深度学习...
深度学习又包括神经网络，前馈神经网络、卷积神经网络（）、循环神经网络（RNN）等的结构和原理。
这些东西编译出来还不算，还得优化其中一些算法，反向传播、随机梯度下降（SGD）、Ada..
最后在建立深度学习框架，需要这些框架提供构建和训练神经网络用的工具...
只有把以上的这些东西归纳到一个整体的体系之中，让其各部分都互相兼容，才能算初步完成设想。
这其中用到的庞大知识量储备，一部分是数学应用场景灌输而来，对王宇而言有点类似于生而知之的意思！
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