齐凡看着这首口诀,心中已有体会。
其实吧,这口诀通篇都在强调一个重点--索引是脆弱的,千万不要瞎搞。
这就好比一个图书馆的书目大纲。
那大纲内容写多了会太厚,从而失去大纲的本意。写少了则内容缺失,起不到大纲的作用。
而如果编辑大纲的时候胡来,那有大纲也等于没有。
【计算机经验+10,积分+10】
许久不曾开启的系统面板又有了变化。
【AI系统:Lv0(20100)】
【计算机:Lv1(110500)】
【数学:Lv0(52100)】
【硬件:Lv0】
【模型:Lv0(40100)】
【积分:270】
想不到一堂课下来就获得了10点计算机经验。
眼下刷计算机分支经验成了齐凡上计算机专业课的唯一动力。因为计算机专业课实在太无聊了,都是些前人已经玩得滚瓜烂熟的东西。即便有更新,也不过就是一些锦上添花的小改动。
更坑爹的是,高校中不会有最前沿的计算机技术,因为IT行业发展太快,而高校和市场是脱节的。至少在华国是这样的。
齐凡其实不仅是对数据库不感兴趣,他对除了AI以外的IT行业内容都不感兴趣。因为那些内容都是陈旧的东西,纵然有创新也不过就是技法上的创新。其应用场景已经锁死了,不会再有半朵新兴的浪花。
就拿数据库来说好了。
纵然现在有人发明了一个超牛的数据库,能将数据查询速度提升到碾压其它数据库的地步。这确实能带来极大的经济效益,可是也仅止于此了。
因为数据库的应用场景就在那里。它就是拿来保存数据的,玩出了花来也不过就是个数据的容器。
铁棒玩出了花来也还是根铁棒,成不了定海神针。
但AI就不同了。
人类的大脑的功率才20W左右。而GTX680的最高功耗接近200W。
在识别一个数字或者字母这件事情上,人类的大脑只需那么一瞬就完成了。但是XCNN呢?
它需要先建模,然后标注数据,然后跑训练。
即便模型和数据样本没出半点差错,训练跑个单周期一万次就成功,那也要14个小时才能跑完。
相比于人脑的一瞬间完成,GTX680要在接近满负荷200W的状态下,狂奔近14个小时。
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