突然跨領域大規模學習。

沒學的時候，會覺得很可怕。

而一旦真學起來。

只會覺得更可怕。

而李崢要應對的，也並非是考試，而是真來。

他的第一步，是達到計算機學士的水平。

身為老程式設計師，這個不難。

第二步，是達到機器學習方向碩士的水平。

這個……

其實也不是很難。

只是，碩士也分為摸魚碩士和大佬碩士。

作為摸魚碩士，能透過考試順利畢業，大差不差找個工作就可以了。

至於大佬碩士，則要在學習階段精深掌握本專業大量的核心知識。

包括但不限於機率論、統計學、逼近論、凸分析、演算法複雜度理論……

這其中對於數學的要求，已經超過了李崢之前參加的所有競賽總和了，大約相當於80個生物國金的學習量。

在這種級別的數學壓力下，李崢一天才100個小時出頭的學習時間其實是不夠用的，本該被莊子針對的更慘才對。

未曾想到的是，在這種絕望的學習強度中，曾經很無意的一點學運發揮了作用。

【學習天賦：數學大腦】

【可在思維中，將問題儘可能地轉化為數學問題，並以恐怖的神經效率，完成可能的計算。】

這個在解其紛調教下，重構數理思維拼出來的天賦，李崢此前還只在心算速算之類的時候能感覺到，最初的直觀感受僅僅是增強計算能力罷了。

但此時隨著數學鑽研的深入，潛入各種群，看一些碩博士大佬交流的時候，方才發現那些困擾大家很久的Cholesky分解、拉普拉斯矩陣和歸一化拉普拉斯矩陣等難點，在自己這裡卻只是順水推舟，迎刃而解。

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