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这几天陆山也一直在研究积分的获取规则。
做出学术成就或者是科技产品,并且让你的学术或者是科技产品,让更多的人了解、引用、使用,那么你就能够获得相应的积分。
发表论文,给高中生们讲题,给大学生们修改论文,或者是通过优化弹簧生产的技术,生产出更多优质的弹簧,都是在想办法的拿积分。
但速度都太慢了。
讲题也好,修改论文也好,都是1对1的。
而发表的论文,其中发表在《数学年刊》虽然是顶级期刊,但因为陆山是第二作者,而且论文目前仅仅是在数学界有一些影响力,所以在第一波爆分之后,后面都是隔三差五的可以获得几个积分。
而还有一篇才刚刚被213所所认可,其影响力还在发酵。
弹簧虽然能够获得一些积分,但弹簧的附加值比较低,需要积累大量出货,才能够获得一定的积分。
这样看来,庞加莱说的的确是个好办法。
陆山打起精神,详细的研读庞加莱的两篇论文。
第1篇关于基站布局的论文,陆山之前已经完全的吃透了,不用再看。
最关键的是第2篇混合《推送模式的信息推送算法研究》。
这是一篇偏向理论的模型,将你这个模型转化为实际的应用软件,还得花不少功夫。
所以陆山一边学习研读论文,不清楚的询问庞加莱,一边还研究python,希望能够用python实现这一项功能。
要实现算法的精准推送,对计算机的性能也是有要求的。
对计算机的性能要求不仅仅是对cpu有要求,对显卡也有要求。
cpu可以进行复杂的运算,比如积分微分等,但是每次计算的数量很少,用简单的话来说就是你很猛,但只能够搞一次。
而gpu则是可以同时并列进行一些简单的运算,例如同时执行大量的矩阵和向量运算。
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