准。”

“甚至是到你以后要做学术、搞教学也好，都有用。”

陈大跃耐心吩咐道。

“知道了，我一定塞在保险柜里上十道锁。”

“你家有保险柜？”

“没有。”

“那你还说这屁话？”

“这不是要附和你吗？”

一大一小隔着电话互相唧唧歪歪的，但陈大跃那边原本开会后的不舒服和压力却缓解了不少。

“对了，老师，有点问题要问你。”

许青山想起了自己新论文课题里的一些问题。

“你说，就你现在学的东西，应该没有我不懂的。”

陈大跃很是自信。

许青山真就开口了。

“是这样的，我现在在研究markov逻辑网络在统计关系学习里的核心作用，和它能不能作为一个统一框架来统合.”

“然后现在在做拆分部分训练模式的地方有点问题”

“我在研究这个判别训练的部分嘛。”

“老师，你也是知道的，训练markov逻辑网络所用的数据集实际上是一个关系数据库。在封闭世界假设前提下，训练用的数据集是一组真值闭原子的集合.”

“那我再用证据谓词x和查询谓词y，对条件概率公式来求最大似然来学习权重那我用votedperceptron算法比较合适，还是contrastivedivergence算法比较合适？还是我都试一试，然后还有没有其他合适的算法？”

许青山跟连珠炮弹一样的话让陈大跃忍不住头大。

不是。

这小子不是还在学古典概率论吗？

马尔可夫，没问题啊？

怎么突然一拐弯就到统计关系学习，还有各种学习权重算法去了？

这小子，不会真把概率统计当跳板，要跳去电子信息那边学人工智能和机器学习吧？

陈大跃心中燃起了熊熊的危机感。

但危机感还没想明白，他突然又意识到了一件事。

许青山在呢吗又开始写新论文了？

他问到的这些问题，听起来就知道是一篇顺着论文架构下来的条理清晰的论证思路。

这本《probabtheoryrel》都还没在陈大跃手里捂热呢。

这边许青山就已经开始不声不响地捣鼓新论文，还捣鼓得有模有样的，进度斐然了？

陈大跃沉默了片刻。

他在想，谁他妈说许青山是学霸的？

这他妈的分明就是妖孽啊！

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