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路上。”
“更让我觉得不可思议的是，你喝这么多咖啡，坐了一天，竟然一次厕所也不上”柴小静说着抱怨起来。
罗尧已经焕然一新的身体循环系统，自然不是他柴小静所能理解的。
久坐不动造成的各类身体损伤，也因为体内可控基因突变产生的各种自我修复功能抵消了。
“我太专注，身体消耗大，就好像跑马拉松一样。”罗尧解释道。
柴小静收拾好笔记本，一脸不快的道:“哼，懒得理你，害得我买了这么多咖啡和甜点，快送我回学校，这都十点五十了。”
柴小静并不知道，就在刚刚高度专注的时间里，罗尧已经初步完成了代码的编写，只剩后续的改bug。
代码一完成，后续的机器学习、调试工作还一大堆，时间紧迫。
送柴小静回学校之后，罗尧毫无睡意，决定去图书馆一战道天亮。
刚踏入图书馆的罗尧纳闷，这特么的不是柴小静在写ScI论文吗？
怎么自己比他还要努力。
只能说，一个让他感兴趣的课题，会让他无比着迷。
内卷的清北大学图书馆，到临近十二点的时候，依旧有人。
有的是冲击保研的，有的则是冲击国外大学的，总之，不想学的时候看看这里的学霸们，又会瞬间充满斗志。
检查AI框架代码bUG的同时，正式的AI开发开始了。
和以往一样，开发开始走既定套路：数据准备和机器学习
训练数据的准备，才是真正开始肝的时刻。
尽管目前需要准备的数据仅仅是王者荣耀、吃鸡类枪战游戏、英雄联盟这三款游戏的数据，但放眼望去，数据依旧是海量的。
而要从海量的数据中拿到有价值且利于机器学习中训练模型准备的，得讲究方法。
在搜索引擎中海量的数据中，罗尧首先准备的是高手的对局录像和出装、操作思路。
这倒是一个相对简单的过程，只需要把历年的电竞的各类总决赛中夺冠选手的录像拿出来筛选，就可以得到重要的数据。
从学习价值来看，之前罗尧参加LoL高校联赛夺冠的一系列的思路，就是细分类里的训练数据之一。
这倒不是罗尧装逼，而是因为罗尧在之前就通过六边形雷达图和科学的战力比模型验证过，罗尧在打野位置上的出装、操作和感慨思路，几乎达到了现阶段顶尖。
而在其他比赛中，有网友已经把这一套体系列为打野位置的圣经，就连职业选手和电竞俱乐部都开始参考学习了。