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。”