在用了齐凡的法子改进模型之后，识别错误率已经到了16%。这个数字相比之前的42%已经是质的飞跃。
齐凡也看过许阳三人目前的模型，确实已经没啥可改进的地方了。也就是说，用目前这种原先提取特征配合SVM支持向量机的方法，已经没有什么改进的空间了。
做到这个效果，许阳三人毕业是没有问题了。齐凡也没有闲心再花在这件事上，他要准备AI符号识别大赛。那可是关乎着自己能否保研。
为了让自己事半功倍，齐凡势必就想到借助AI系统的力量。
于是，会奖励中级转盘的任务，就必须提上日程，优先完成。
【任务--将一个属性提升至Lv1，奖励：经验、积分、一次中级转盘奖励。】
齐凡如今经验最高的自然就是计算机分支，他正好还有不少计算机专业课还没学。此时正好一箭双雕，未雨绸缪学习计算机专业课的同时，获取计算机经验将这個主属性提升上去。
思虑既定，齐凡去实验楼301的次数就少了很多。因为许阳三人已经在写论文了，只是偶尔需要齐凡帮着小改下代码。
按照计划，等许阳三人完成论文后，四人小组就正式组建，之后会在王教授的指导下，针对符号识别做集训。
而趁着许阳三人写论文的这半个月空挡期，齐凡正好就正好进行自己的学习计划。
所以他大量的时间都泡在了图书馆。
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人工智能是和计算机强相关的领域。可以说，如果不掌握计算机知识，那在AI领域会走得很难，许阳三人就是最好的例子。
齐凡如今对编程已经完全掌握，可编程不过是计算机领域的其中一部分。准确来说，对编程语言的掌握，不过就是会执笔写字，这离写好一篇文章还差得很远。
齐凡对软件行业已经做了充分调研。写一个酷似微信界面的小软件，和真的写一个微信那样支持上亿用户的大型软件。这其中的差距是天与地。
外行看到的是一个软件的壳，而对于大型软件来说，表面的外壳连冰山一角都算不上。
就拿微信来说。每一条消息传输的背后，是无数台勤勤恳恳工作着的服务器。而要让这些服务器正常工作，就需要大量的开发人员为其开发代码，又需要大量的运维人员伺候这些服务器。
而如果深究下去，开发和运维又可以细分出很多不同的职能。
总之，IT这行弹性非常强。最小型的软件就如拿积木搭一个房子，而最复杂的软件就如盖一幢上百层的摩天大楼。这个比喻一点都不夸张，差别就是这么大。
不过，齐凡对IT行业并无多大兴趣。IT对他来说，那不过就是工具，是用来唤醒AI能力的工具。
既然是工具，那就只需要用到什么学什么就行了。
齐凡从图书馆借了三本书。
《数据库原理解析》
《数据结构》
《网络及web应用开发（java版）》
这三本上的大F图标都是黄色的，说明对齐凡来说有一定难度。
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