“我花了一分钟将我的九年义务教育重温了一遍……终于发现自己被骗！
这题人能做？
楼上出题的那个‘雨花石’，麻烦用‘术语’解释一下！”
“这么直接做题当然人不行，所以我们还需要引入其他数据。
比如小猫喜欢你，有b可能和你贴贴，有概率发出呼噜声。
所以我们如何知道小猫有多大概率喜欢自己呢，通过贝叶斯定理就可以从翻肚皮，贴贴和呼噜的概率中计算出来。”
“……”
“淦！”
“猫：别算了，我不喜欢搞数学的！”
“猫：不是猜我喜欢谁，就是猜我死了还是活着，我特么还能不能有点隐私？”
“汤姆，你在我杰瑞面前谈隐私？那么多为科学献身的小白鼠们不答应！”
“第一个问题就把大家难住了？？继续看，第二个问题更变态！”
“这好像是个随机森林问题，但是比目前的随机森林算法要深奥的多。
它一般用来做市场营销模拟的建模，或者是用来预测疾病的风险和病患者的易感性，我正好在做这方面的研究。”
“嗯！我们学校数学界还是有人才的嘛，这不终于有人能看懂题目了。”
“惭愧惭愧！这个问题我只能看懂一部分，另一部分，在我触摸不到的高度。”
“有多高？”
“喜马拉雅山那么高……”
“嘶~竟恐怖如斯？”
“前两个问题都这么难，那这第三个问题岂不是要突破天际？”
“求大佬帮我读题。”
“铜球！”
“十万吨铜球！”
“百万吨铜球！”
排队球了半天，终于有一个人站了出来，还是那位‘雨花石’。
“我不太确定，这好像是人工神经网络ann处理大型复杂的机器学习任务。
它描述的是一组带有权值的边和节点组成的相互连接的层，称为神经元。
通过对输入数据训练神经网络来学习输入和输出之间的关系，在输入层和输出层之间，可以插入多个隐藏层。
它的工作原理与大脑的结构类似，一组神经元被赋予一个随机权重，以确定神经元如何处理输入数据。
至于这个题目里我能看懂的……
当数据必须被非线性分离的时候，前馈神经网络决定如何选择隐藏层的数量公式……
还有随机权重的粒子群算法……”
“嗯嗯！然后呢？”
“……”
“呵呵！大佬这思考的时间有点长哈。”
“……”
“莫西莫西？雨花石大佬？还在吗？”
“……”
“可能是下楼买包子去了？”
“淦！”
“我最讨厌两种人，
一种是说话说一半的人。”
“……”
“你终究还是活成了你最讨厌的样子……”
“喂喂喂！我堂堂水木学府，全国精英荟萃之所，连三个题目怎么读题都说不出个一二三来？
同志们，我对咱们学校数学系的学术前景，表示深深的忧虑啊！”
“我只知道咱们基础学科是弱项，没想到这么弱，一个能打的都没有吗？”
“喂喂！这话就学科歧视了，像这种题目根本就不是普通人能看懂的，里面的很多‘已知’公式，我一个数学系博士生居然没见过。
楼上那位雨花石大佬说的不错。
就这个问题本身，他就有问题！”
“这么说，至少得是教授那个级别，才能谈解题思路？”
“这题这么牛，你们说这上面的1000万悬赏该不会也是真的吧？”
“庸俗，学术上的事，怎么能谈钱？不说了，我解题去了。”
“呵！超纲超成这样，确定不是专门来踢馆的？”
“嗯！没准，你们说……会不会是隔壁燕大的那帮孙子？”
“就他们？别看整天吵吵着学科第一，其实那水平也就跟我们半斤八两，我反正不信！”
“那就奇怪了，这个‘开源大帝孟尝君’究竟是谁？难道是哪个泰斗级别人物的马甲？”
“诶！听说最近那边最近出了个韦奕东，人称韦神，年纪轻轻就成了助教教授，挺神的一人。
你们说，这个‘开源大帝孟尝君’会不会是他？”
“不会吧？那人我见过，实力很强但是为人很低调，不会干这么招摇的事儿。”
“嗯……那我有大胆的想法！”
“斗转星移，移花接木？”
“嘶！蛔虫！”
“晚了，已经有人这么干了！隔壁未名bbs上，早就有人转帖了！”
“……”
……
此时的“雨花石”本尊，一个戴着眼镜，穿着衬衫大裤衩的邋遢青年，正拿着手里还热乎的几张a4纸，风风火火地朝实验室跑。
“大师兄！”
“诶？大师兄，你不是说去吃饭吗？这么快就回来了？”
“哎呀，吃什么饭，少吃一顿饿不死！”
推开路上遇到的几个师弟师妹，也不管众人诧异的表情，一路小跑进了实验室！
“老郑老郑！”
“嗯？”正在电脑前码字的一个胡子拉碴，头发已经有些半白的中年男人抬起头，看着面前气喘吁吁的大弟子。
又看了看他的双手。
“回来了，我的饭呢？”
“诶呀你就先别管饭了，粗事了！”
“出事了？外面着火啦？这么火急火燎的。”
“不是外面着火了！是bbs上着火了！你快看看这