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所以......
岑言打算自己开发一个简易模型。
对付应试內容，效率才是首位！
他需要一个能够將自己的个人答题数据结构化、知识点关联化、薄弱点可视化的竞赛题库分析模型，並且这模型能完成全面的智能辅助分析和强化训练推荐。
用对工具，能更好地提升自己的效率。
其实关於这种简易模型，岑言之前就做过相关类型的，对於系统架构是有较为清晰的认知，而且因为並不需要考虑对外兼容的问题，他甚至都不需要花时间在想ui那些细枝末节的东西上。
可就算是这样，核心部分的题库数位化与结构化、知识点关联与知识图谱、能力评估算法、智能推荐系统、解题步骤验证引擎这几个部分，想要全部从零开始完成，就算熟知各种算法基础，起码也需要3-4个月。
这时间过去了，预赛都比完了。
岑言哪来那么多时间慢慢开发呢？
那肯定是直接抄啊！
捷径不就是这时候用的么？
周妍给自己的化学竞赛题集既然能列印，那她肯定有电子版，这本身就减少了大量ocr的题库扫描工作量。
而题库结构化和计算模块，则有github上现成的开源项目。
知识点关联和图谱，知识点內容可以从chemguide网站上扒下来，在自己复习的时候顺便手动標註，构建基於neo4j的竞赛版知识点网络。
能力评估算法需要简单的神经网络和协同过滤掉混合推荐系统框架，也有现成的。
只是在两年后深度学习网络改进传统协同过滤算法前，泛化和擬合能力差点而已。
至於化学实验模擬和解题步骤验证，去年mit开发了一个名为“chemcollective”
的化学实验原理教育工具项目，还是免费对外开源的，这不偷合適吗？不对，是借鑑！
已经干过这种项目的人再干一次，確实能少走很多弯路。
倒不是他太懂了。
而是他知道从哪里抄过来用了。
岑言先联繫了周妍，再要了一份化学竞赛题库的电子版资料，在等待对方回復的时候，他就把自己要开发简易模型的需求拆分成各个板块，一个个板块地寻找工具。
搞开发这种事。
一开始容易起劲有激情，开发到一半容易陷进去苦闷，最后基本上就全靠意志，脑袋里只剩下一个想把项目做完的念头。
不知不觉，夜深了。
岑言房间还亮著灯。
岑妈早就回家了，刚刚还切了盘水果给岑言送到房间里去。
只是岑言的注意力太过於集中，水果倒是吃完了，但他都不知道是谁送进来的。
“你儿子在那敲那些乱七八糟的东西，我看著就头疼，你说他会不会在当黑客？”
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