第172章 那既然这样就分手吧
间一，柳安瑶祁喻每腻歪在一。www.czyefang.cc
了，祁喻很享受这感觉，尤其是柳安瑶的主，令他诧异。
几乎每主询问在干什，有候有一吃饭，“关”吃了什。
包括祁喻的课业，很的监督他，每周有固定的几间拉他到图书馆习。
祁喻的专业选的是计算机，他的思路是很清晰的。
他这个世界的认知其实很浅薄，哪个业有深耕进的机，这是跑线的问题。
今在梦境，有机补齐这方的空缺，他选择了，有景的计算机专业。
在他有“深入分析”这的赋，他很的钻研。
他需这整个业，有一个系统幸的认知了解，这个是需他靠间的积累来做到了。
不是一一蹴的，这相关的基础知识，他是需积累来的。
否则光有“深入分析”，他不知何入，这有什义呢？
像是在有一万钥匙，是连解哪一锁头不知，是有义的。
祁喻需先这个业有一个基础的系统幸的认知，才知，在这个业，有少的分类。
毕竟计算机是一个很笼统的概念，细分有更的分支，像是数据，人工智，AI这科技沿的东西才是主流的风口。
其实在“这一”，祁喻通写的方式来实某义上的财富由，的话，他觉未免有趣。
其实这拓钻研新世界的体验，是让他挺有兴趣的。
他给的人更的拓张一“更宽广的路”，比ai算法一类的东西，他觉的“深入分析”很契合。
且他渐渐的，其实“深入分析”并不是万的。
在他飞速的进步探索，他在一复杂的议题，“深入分析”的探索变非常缓慢。
这他分析股票走势k线，完全是两不一的体验。
像是他一始分析股票走线的候，深入分析不直接分析明，甚至几的走线，是某个比较短的间段，有个模糊的致框架，给参考。
不这个参考的确是八九不离十。
果试图分析更长间线，更参数的况，分析始有困难了。
他有一“脑不够”的感觉，果强解析，脑袋有疲惫，甚至吃痛的感觉。
在他在的一ai一类的难题，他的分析始有捉襟见肘了，有疲惫感。
这让他知，其实“深入分析”并不是万的，在一简单议题的候，是case，更复杂，更丑象的东西。
困难程度呈指数级的上升，并不是1+1等2的简单叠加。
虽这是个坏消息，祁喻有的一。
是，他惊奇的，深入分析虽并不完全解决遇到的难题，在尝试坚持深入分析，脑继续运转，载的疲惫感冲上来的候。
他确实很难受，阵疲惫消失，他反隐隐有一感觉，是的脑，像变“强壮”了！
等脑袋的疲惫消除，再尝试分析，，有了新的进展，尽管很微，确实真切有效。
祁喻猜测，脑是锻炼的，深入分析这个赋，像是给的脑安装了一个外挂，透支的脑域。
脑的锻炼，有点像是跑步运一，果每次跑步是稍微感到累了停来。
其实的锻炼体力的效果是并有少增长的，鼎是活活四肢已。
增长体力的锻炼效果，是肯定有的。
果真的六分配速进步到五分配速，一定是经许次的力竭，每次力竭的恢复积累了，才真的有进步。www.moweiwenxuan.cc
像是他在的“脑”一，谓的高考题，完全是case，跟本不需他完他脑的体力，更的进步。
在在更深入的难题，他原本的脑体力不是够了，他需更的“进步突破”，才了。
虽不够，祁喻这“锻炼脑”的方法，他是很兴奋的。
这有明确进步的滋味，有正反馈的机制，让他鱼水。
他在主的难题是在，知识窄，他办法直接获取“量知识”。
比他在了解某个业，他必须先基础知识补齐，通量的间阅读了解基础资料。
这本身是一个极具耗费间经力的。
等了解的差不了，他才有始分析的“资格”。
这一两的间，他
是在做这一方的积累。
这速度，其实真的已经很逆了，祁喻不是很满，毕竟这的话，彻底了解清楚一个业，需花费的间实在是太漫长了。
他在才深刻的识到，深入分析给带来的恐怖赋。
绝不是单单的炒股写题这儿科的东西，他果深入钻研，朝某个领域深耕。
完全触碰到这个领域内，复杂的难题，并尝试解决。
祁喻的赋很快被校某位德高望重的教授，被他拉一番交谈。
这位教授叫李明，是内很名的专门研旧ai算法领域的，内的公司有合。
他的见识视野宽广比，人脉资源更是丰富。
李明到祁喻是一个非常的苗，他的分析力实在是有让他吃惊，很难象，这是一个刚接触这一的。
这赋有穷的未来。
他直接让祁喻加入了的科研团队，研旧某个ai智话算法的议题。
祁喻此倒是蛮有兴趣的，有了正确的人带领，在研旧琢磨的方向上不偏。
这效率比瞎捉么来的快了。
李明惊奇的，祁喻居在某细分的研旧上给提很深刻且新鲜的分析。
这让他更加感到惊喜诧异。
因祁喻提的洞见，是在原有的基础材料上进的拓展解析。
原本他祁喻的希望是跟在身边，有更的见识，研旧的这个课题整明白不错了。
到他居的超了的预期。
他更到的是，在短短一
了，祁喻很享受这感觉，尤其是柳安瑶的主，令他诧异。
几乎每主询问在干什，有候有一吃饭，“关”吃了什。
包括祁喻的课业，很的监督他，每周有固定的几间拉他到图书馆习。
祁喻的专业选的是计算机，他的思路是很清晰的。
他这个世界的认知其实很浅薄，哪个业有深耕进的机，这是跑线的问题。
今在梦境，有机补齐这方的空缺，他选择了，有景的计算机专业。
在他有“深入分析”这的赋，他很的钻研。
他需这整个业，有一个系统幸的认知了解，这个是需他靠间的积累来做到了。
不是一一蹴的，这相关的基础知识，他是需积累来的。
否则光有“深入分析”，他不知何入，这有什义呢？
像是在有一万钥匙，是连解哪一锁头不知，是有义的。
祁喻需先这个业有一个基础的系统幸的认知，才知，在这个业，有少的分类。
毕竟计算机是一个很笼统的概念，细分有更的分支，像是数据，人工智，AI这科技沿的东西才是主流的风口。
其实在“这一”，祁喻通写的方式来实某义上的财富由，的话，他觉未免有趣。
其实这拓钻研新世界的体验，是让他挺有兴趣的。
他给的人更的拓张一“更宽广的路”，比ai算法一类的东西，他觉的“深入分析”很契合。
且他渐渐的，其实“深入分析”并不是万的。
在他飞速的进步探索，他在一复杂的议题，“深入分析”的探索变非常缓慢。
这他分析股票走势k线，完全是两不一的体验。
像是他一始分析股票走线的候，深入分析不直接分析明，甚至几的走线，是某个比较短的间段，有个模糊的致框架，给参考。
不这个参考的确是八九不离十。
果试图分析更长间线，更参数的况，分析始有困难了。
他有一“脑不够”的感觉，果强解析，脑袋有疲惫，甚至吃痛的感觉。
在他在的一ai一类的难题，他的分析始有捉襟见肘了，有疲惫感。
这让他知，其实“深入分析”并不是万的，在一简单议题的候，是case，更复杂，更丑象的东西。
困难程度呈指数级的上升，并不是1+1等2的简单叠加。
虽这是个坏消息，祁喻有的一。
是，他惊奇的，深入分析虽并不完全解决遇到的难题，在尝试坚持深入分析，脑继续运转，载的疲惫感冲上来的候。
他确实很难受，阵疲惫消失，他反隐隐有一感觉，是的脑，像变“强壮”了！
等脑袋的疲惫消除，再尝试分析，，有了新的进展，尽管很微，确实真切有效。
祁喻猜测，脑是锻炼的，深入分析这个赋，像是给的脑安装了一个外挂，透支的脑域。
脑的锻炼，有点像是跑步运一，果每次跑步是稍微感到累了停来。
其实的锻炼体力的效果是并有少增长的，鼎是活活四肢已。
增长体力的锻炼效果，是肯定有的。
果真的六分配速进步到五分配速，一定是经许次的力竭，每次力竭的恢复积累了，才真的有进步。
像是他在的“脑”一，谓的高考题，完全是case，跟本不需他完他脑的体力，更的进步。
在在更深入的难题，他原本的脑体力不是够了，他需更的“进步突破”，才了。
虽不够，祁喻这“锻炼脑”的方法，他是很兴奋的。
这有明确进步的滋味，有正反馈的机制，让他鱼水。
他在主的难题是在，知识窄，他办法直接获取“量知识”。
比他在了解某个业，他必须先基础知识补齐，通量的间阅读了解基础资料。
这本身是一个极具耗费间经力的。
等了解的差不了，他才有始分析的“资格”。
这一两的间，他
是在做这一方的积累。
这速度，其实真的已经很逆了，祁喻不是很满，毕竟这的话，彻底了解清楚一个业，需花费的间实在是太漫长了。
他在才深刻的识到，深入分析给带来的恐怖赋。
绝不是单单的炒股写题这儿科的东西，他果深入钻研，朝某个领域深耕。
完全触碰到这个领域内，复杂的难题，并尝试解决。
祁喻的赋很快被校某位德高望重的教授，被他拉一番交谈。
这位教授叫李明，是内很名的专门研旧ai算法领域的，内的公司有合。
他的见识视野宽广比，人脉资源更是丰富。
李明到祁喻是一个非常的苗，他的分析力实在是有让他吃惊，很难象，这是一个刚接触这一的。
这赋有穷的未来。
他直接让祁喻加入了的科研团队，研旧某个ai智话算法的议题。
祁喻此倒是蛮有兴趣的，有了正确的人带领，在研旧琢磨的方向上不偏。
这效率比瞎捉么来的快了。
李明惊奇的，祁喻居在某细分的研旧上给提很深刻且新鲜的分析。
这让他更加感到惊喜诧异。
因祁喻提的洞见，是在原有的基础材料上进的拓展解析。
原本他祁喻的希望是跟在身边，有更的见识，研旧的这个课题整明白不错了。
到他居的超了的预期。
他更到的是，在短短一