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细看了一会儿，突然问林希，如果是单纯为了挣钱和专心地做数据资料，为什么不去□□公司那里做数据分析师。林希睁大了眼睛，充满了迷茫，像是十分诧异：“这、这个的话……应该、应该要换种分析方式……吧？”

林希的父亲笑了笑，站起身把林希的厚厚一沓分析资料还给她，又轻轻拍了拍林希的肩膀，说：“没事，不管你想做什么，爸妈都支持你。”

林希在家里逆着时差等世锦赛的直播，下午的时候起床开始做为教练而准备的更方便的数据分析提取系统、复盘系统、以及对战系统。单独的程序已经有很好的定位，包括后期修改的接口也写了方便接入的界面。分析数据选手数据的程序在林希用机器学习的方法进行了一种偏差值限定内随机的解析后，也让对战系统中的程序学习到了新的方法。

所谓的偏差值限定内随机，就是asura所说的“灵光一闪”。

首先明确第一点：程序没有人类的思考行为。林希一开始做出的程序是一个有着十足稳定值的程序。每个gank、杀人、推线、打龙、收拢资源、放眼等等的行为，都是根据视野内的队员相对位置、敌人相对位置、推算战争迷雾中敌人相对位置、敌我英雄装备和技能、敌我后续战术推测、还有我方暂定战术成功率等等通过一系列的函数计算分数再进行执行。可以说林希做出的ai的每个位移都是有一大串的数据支撑。然而如果真的是每一步都要即时演算这样大量的数据，林希就是有通天之能搞到量子计算机，怕是也要卡机。一开始的那段时间，asura给林希提供了太多的函数思考方向。所有的分函数在构建好总的思路之后，导入提前计算好的不同选手的不同数据，就可以得到选手的标准数值图。程序的所谓即时演算的函数是根据这个标准数值进行相对修改，大体是不会变的，所以又称稳定性非常高。如果整个团队在操作和运营思路达不到一定高度上时，在和林希的相对优化后的标准数值程序进行对战的时候，很容易轻松爆炸。

这种稳定性极高的程序，在拿到路人局玩的时候，林希没能把智能抠太高。在走位的固定失误几率下，能够稳定在一个大师的位置，已经是林希想到不被游戏方太过注意的地方了。再往上一些，怕是要被查到