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隔着一层唇肉,郑殊观在对方虎牙对应的位置,微笑着,温和地贴了贴。
“那就一起去见吧。
”他说。
郑殊观给的情报没什么问题,麦镜确实是到了入夜时分,才见到对方口中的这位老教授。
对方发丝雪白,服装干净整洁,脾气很直,直接无视一旁的郑殊观,上下扫视麦镜一眼,确定之前看到的那篇论文是麦镜本人所写,颔首道:“能来见我说明你对我的建议基本上还是信服的,正好最近我参加了几场研讨会,有了新的想法,还是那句话,争议部分需要辩证看待,你想听听吗?” “教授太谦虚了,您说的那些对我受益匪浅,当然想听!” 麦镜立刻毕恭毕敬,满脸诚恳,表示自己会洗耳恭听。
然后,在对方的解说下,新世界的大门,向他缓缓敞开。
一扇又一扇,开个不停。
直接把郑殊观扇到天边去,过程中麦镜全神贯注,一个余光都没有投过去。
郑殊观:“????” 他再次被气笑了,只是这回,是眼前这一老一少联合起来,气他。
郑殊观直接起身,将坐在椅子上的麦镜抱起来,死死禁锢在怀里。
麦镜下意识挣扎了一下,将自己的坐姿调整好,继续转头对老教授说话,目光殷切:“您上次说的那个针对我们从网络上收集到的数据进行系统的分析,应该使用适当的统计方法和工具,关于这一点,您上次在文件里面说有一些方案设想不方便落于纸面,是否这次可以……” 老教授比麦镜还要淡然从容,就当郑殊观这个人不存在似得,坐得四平八稳:“嗯当然可以,这样,我从头跟你说。
” 第34章第34章老教授三句话硬控坏东西两小时(郑殊观人设定稿图) “嗯嗯。
” “首先我们开宗明义,市面上绝对不存在哪一款软件是能够满足你所有需求的,厂商设计出来的软件和工具都有其各自的侧重点,按照你的三大需求,处理数据的高效率、分析的复杂度、可视化结果的直观性,均有不同的工具可用。
” “那我之前用Power BI跑出来的数据,您的结论说是不够可视化,是什么意思?” “噢你有在自学编程类的知识对吧?我那么说,主要是觉得另外一款Jupyter Notebook,更加适合你。
” 不对劲,十分有九分的不对劲。
这两人在那一问一答,郑殊观听着听着就觉得老教授在故意说些没营养的东西来拖延时间,但他又没法说对方说的是错的。
当然不能说是错的。
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