没错！即便原创代码，起式仍然：复制+黏贴。

　　林代码越，越现CtrlC+V。

　　林角余瞟到教里些记本屏幕，正个个字符翼翼敲着。

　　禁微微摇。因为么个法，就只留夜宵，连饭也以。

　　神经网络涉及量矩阵运算过程，真个个字符敲，林就。

　　代码本质就搭积。当代码够，自然而然就认识到点。

　　林也从半度训练到。

　　到半，自己敲代码也像打英语单般。

　　既然搭积，就避免复用到相同积零件。就得复制+黏贴嘛。

　　所以，原创复制+粘贴其实根本就冲突。

　　教里很还倒基础识审题。

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　　个很就过。

　　林古董T扇仍呼呼作响，过好训练结果误差仍以.%为单位减。

　　此刻林既自信，但又些忐忑。

　　因为环顾周，现个教里没几个记本屏幕数据正训练迹象。

　　让些得。久对于名攀，又让依怀忐忑。

　　“得信，拿着记本边第教等复核。”张教授再次现，丢很简句话。

　　显然考对种考试方式很满，“老师，们样太率。”

　　张教授闻言脚步，“同，相信，以谢。因为帮避免浪费兴趣或者擅事。”完张教授转就。

　　“老师，投诉。”

　　“调皮娃娃。”张教授没理，继续着自己亲认步伐。

　　林自然参加复核。但，老古董记本池健康度太，拔掉源分分钟就没种。更何况此刻记本还着极其耗模型训练。

　　林怕记本拔掉源横尸当，特么就GG啦。

　　而终止模型训练即保数据，林又怕训练正确率够，从而响自己考核排名。

　　于，张教授即将跨教之际，林只得着皮，“张教授，等等。”

　　“哦？”张教授回才脚步，“对映像，刚刚议提问言简赅。难成，也投诉？”

　　林赶紧解释，“，么投诉您呢。就，，，问，您考官吗？”

　　“当然考官之。”

　　“样，记本太老，又用CPU训练。能能点参加面试环节。”林让训练得效果更好点，但又当响续面试。

　　“，，，”张教授些惊讶，“公然向考官求延考试？话勇？”

　　林赶忙解释，“。：代码就此封，而且刚刚已经commit过。改个字，就让模型能再儿。您，错误率还稳步呢。”

　　commit指代码提交。

　　代码提交每次都记录，旦commit，如果林再改代码就目然事。对于IT专业者属于基础识。

　　张教授暂接受林解释，同被勾起丝好奇，“，让。”

　　张教授随即凑林记本屏幕，“误差平稳，没现震荡。就也太。。。”

　　林些窘迫尴尬笑笑。

　　或许张教授从林着么，因而没完刚刚句话，而站起柔，“继续吧，儿派喊。”

　　严厉老子柔很。没再林话，张教授很消失。

　　接就无聊等待。

　　模型训练完全取决于器性能，此刻林除盯着记本呆以也没么以。

　　刚刚本以为需张教授解释几句，没到对方子就同请求。

　　因为commit提交代码之虽然以对代码记录，但commit必须提交到公网才。林刚刚特把代码提交到github自己代码仓库。

　　因为只提交到公网，才能确保代码commit记录稳妥靠。如果仅仅提交到本话，还点段以修改提交记录。比如：偷偷把记本改点，改到考核结束之。

　　林本打算着张教授调：自己把代码提交到github，过对方竟然没问。

　　林认为名名计算系教授代码commit其。

　　难于对自己欣赏？，，，两也过就两面之缘而已呀。

　　林暂管么，注力全控制台打印运记录。错误率越，则准确率越，获得考核排名也就越。

　　起初林还担很就轮到自己，样模型训练就没法达到最佳结果。

　　，概分钟之，又始担：张教授把忘吧？

　　刚刚句随答应，到底于欣赏呢？还随敷衍。

　　林些纠结。片刻，决定还终止训练保数据，赶到面试教。

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　　面试教就同层，林很就到。

　　目测，约摸还剩半。就像参加毕业答辩样，等没户且紧闭教，等待着里叫号。

　　以林参加毕业答辩经验。即便自己所普普通通母，每答辩也个几分钟。而以现当数，只个面试教况，貌似点够。

　　很，林顾虑就被打消。