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bsp;“没问题。进行参数调整之后,将刚才建立的人体模型进行全面动态演示。注意录入所有的动态感应节点的相对位置信息。”
火羽消化了一下才慢悠悠地回答:“牵涉到多项连续性操作,遇到问题将随时提出。确认进行吗?”
林闻方松了口气,赶紧说:“确认。”
在这种繁复的数据处理方面,火羽要顶得上好多个普通研究员。她有完美而强大的逻辑性,她不会犯错,不会疲劳,没有每天八个小时的工作时间限定,不会和同事有这样那样的互动影响心情,甚至连午休也不需要。
即使是这样,林闻方过了一个小时去扫了一眼火羽的进度,还是只有10都不到。两个截然不同的数据库的比对和修改,牵涉到大量判断,对于火羽的算法核心,也是极大的挑战。
林闻方则开始考虑另外的问题:火羽到底应该如何使用才好。
火羽强大的判断力和人机交互能力,让林闻方不自觉地会将她当作是一个真实存在的战友,而非一个大型程序。有时候下命令的时候,压根不会考虑到电脑和人归根到底是不同的。之前在地下机房里,一边破解系统一边指导他战斗,险些就出了差错。要不是战斗服上的电脑足够强悍,速度够快,林闻方可能都坚持不到后来的救援。现在想起来,林闻方还有些后怕。
既然火羽在很长时间里都会是自己的最强力的臂助,那这个问题就必须解决。他知道,火羽的核心判断机制是非常精简和科学的,没有再动的必要。但外围的数据库执行程序,却是可以优化的。现在的火羽查询数据的时候,是同时打开多个数据库文件。大型数据库的文件是很可怕的,非常耗资源,更别提同时打开几个格式不同的数据库,会给系统造成多大的压力了。除了将所有的数据库归并成一个格式之外,林闻方还着手优化火羽查询数据的方式。之前,火羽查询数据是打开文件然后全部过一遍,再从中选择得到最高评价的选项。虽然全面准确,效率却相对低下,占用资源也多。
林闻方想到了另外一个方面。以前,火羽都是执行命令的过程中先选择方式和相关数据,然后将各种合理的可能去和以前积累下来的经验知识库比对,再进行选择。其实,想到这里,林闻方已经有了全新的解决方案,就是将经验知识库的地位大大提升,更相信火羽的学习能力。执行命令的时候,火羽将会先从经验知识库出发,然后从以前经过的相同或者相似的案例上着手,再根据需要去查询数据库。这样一来,对计算资源的耗损,几乎一下子降到了原先一半都不到了,这个机制一经启动,火羽的计算效率立刻有着跳跃式的增长。这种处理命令的方式,也更加像是个“人”了。
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