“这个点……李博赶得上也够呛。”
周俞看了下表，现在八点，看王正教授的匆忙样子，大概是早一的课，也就是八点十五，但他们研究室的上班打卡时间是八点半。
“教授，什么课啊？要不我给您试试？”
周俞见自家老板有难，挺身而出。
“呵呵。”王正毫不留情地道：“计算统计的em算法，你行么？”
卧槽，老板您那两声呵呵我真的很受伤啊。
周俞尴尬地干笑两声，道：“em算法我大概是不太行，这算法和机器学习高度相关啊，这不但要把机器学习吃透，数学还得很好，这谁能行啊……”
说着说着，周俞和王正两人的目光就慢慢移向了苏飞。
正准备阅读论文的苏飞发现研究室内一静，抬头对上了两人的目光。
卧槽，俞哥，就是你把鬼子引进了村的？
“小苏啊，你看这……要不帮我上两节课？”王正一脸为难道：“主要是你师兄太没用了一点啊。”
周俞在一旁受到了一万点暴击。
“教授，哪个班？”
苏飞无奈道。
“统计1802。”
嗯？
18级的？
统计那边怎么大四还有课？
“教授，上不好我可不负责啊。”
苏飞先打了个预防针，虽说em算法他早就烂熟于心了，但学的明白和讲得好那还是有差别的，不然干啥还要专门开辟出师范这一个专业？
这就剩十分钟了，纯属赶鸭子上架。
…
…
夏薇凉这一大早的正在位置上打着哈欠，大四还有课就离谱，这严重妨碍了她的考研备战，听说隔壁计科院大四都没课了，自家这个小破院怎么事情就那么多。
当然，心里bb再多，她仍然只能乖乖来，因为这节课是王正教授的课，王老师的名声那可不只是在计科院广为流传，只要和机器学习沾点边的院，那都是臭名昭着。
只要你敢缺勤，王老师就敢给你平时分打零。
那可真是把狠心两个字刻到骨子里的男人。
门口传来了由远及近的脚步声，原本有些吵闹的班级瞬间安静下来，来了来了，辣个男人来了。
下一瞬就，门被打开，来者不是那个板着一张脸且脸上都写着狠心两个字的王教授，而是一个眉清目秀的少年。
全班为之一静，因为这少年的样子简直就是和他们同一个年龄层一般。
要知道，这种算法课程，没有比较深厚的学术底蕴哪能上去讲，代课的一般都是二十六七的博士，这突然乱入一个少年，让众人都是有些措不及防。
而夏薇凉更是感觉头顶微凉。
她张了张嘴，目瞪口呆：“大神？！”
“夏薇凉？”
苏飞也是一脸震惊。
对啊，这妹子之前有说过是统计学的，也是大四正在准备考研，但这未免有点太巧了吧。
夏薇凉嘴巴张大得如同能塞下一个鸡蛋，虽然她很早就知道苏飞的学神本质，但对方的上升速度就像坐火箭一般，英竞第一、脑竞金杯、aaai论文，最离谱的是，这一转眼俩人都成师生关系了？
夏薇凉的内心狂奔过一万只羊驼。
苏飞感受到这有些尴尬且寂静的氛围，他率先开口说道：“大家好，我是苏飞，王正教授这节课有点事情，就由我来代课，因为是第一次讲课，有什么讲不明白的地方，还请同学们积极提问。”
苏飞？卧槽！
许多人听到这名字顿时目瞪口呆，难怪从刚才开始就一直有种熟悉感，原来是这位闻名江大的大神！
这位大神的照片在江大论坛上曾经广为流传，当然，大多数人也只是匆匆一撇，所以印象不深，而此时苏飞报出名字后，沉在心底的那一丝印象就浮上心头。
“是elmo预训练的那个苏飞么？”
有个男同学脱口而出。
“同学，你这知识水平不低啊。”
苏飞听到这男同学的话颇有些诧异，一个本科生，居然就知道预训练了？
要知道，自然语言处理一般都是研究生才会接触上，至于预训练这种前沿算法，基本都是博士生才熟知，江大果然藏龙卧虎！
“苏神，你的这篇elmo是今年保研复试的英语论文理解题……”
这男同学说到这个颇有些闷闷不乐，仿佛是想起了不太美好的回忆。
他当时看到这论文的时候就懵了，这都是啥变态的题目，让我一个小小本科生从统计学角度来理解这种aaai的顶级预训练算法论文？
这导致他复试就真瞎几把操作一通，操作完还被原本乐呵呵的复试教授骂得狗血喷头。
最诡异的是，还tm被录取了。
因此，elmo预训练就在他心里留下了一个不可磨灭的印象。
苏飞听到他的回答，整个人一愣，随即就想起了自己保研华大的时候，论文翻译和理解也是elmo，想到此处，他感到一阵好笑，计科系就算了，怎么连统计学保研都来蹭一蹭elmo，这是不是太疯狂了，毕竟统计学的同学们又没什么算法经验。
“抱歉啊，本科生理解elmo还是有点难度，想必给你造成了一点麻烦，希望结果是好的。”苏飞失笑说道。
本科生理解elmo还是有点难度……要不是你丫这本科生直接创造了elmo，能有这么离谱的事嘛。
这位男同学此刻的心里只得默默吐槽。
此时，班级里已经有点沸腾了，毕竟苏飞的大名广为流传，在座的各位基本或多或少都听过，他们知道，苏飞这个学神，非常牛逼，甚至隐隐超过了那个传奇校花姜倾雪。
“咳咳，同学们，我们开始上课。”
苏飞干咳两声，压下了有些喧嚣起来的班级。
他把王正教授给的ppt直接投到了屏幕上，打开教桉，便说道：“我对em算法的理解其实多是来源于机器学习的贝叶斯算法，关于计算统计学的话，我倒是也阅读过与此相关的一些优化算法，我觉得统计学角度的em算法和机器学习的em算法其实就是共通的，只不过理解角度有些许差异，我会结合机器学习来给大家讲一讲。”
“可能大家都清楚em算法是一种迭代优化策略，分为两步，一者为期望步（e步），一者为极大步（m步），通过这两步的不断迭代以此得出最优解，所以被称为期望最大化算法（em），其实在机器学习的强化学习中，类似的迭代算法非常多，诸如蒙特卡罗同步和异步策略，又如q-learning算法……”
台下的同学们其实是有些懵逼的，因为台上这位大老的思路跳跃得实在是有些快，从em算法跳到机器学习的一些相似算法剖析了一通，然后又从数学角度浅浅理解了下，最后又跳回统计学这边。
部分算是学霸的勉强还能跟上，剩下的那就全是一脸“我是谁，我在哪，我在干什么”这哲学三问的脸。
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