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水木大学的学生们都纷纷欢呼起来，在欢呼声中，理工大学的那三个人离开了。
梁敬明在离开的时候，来到林鸿的面前，说了一句：你很强，但是我一定会打败你
而安哲则来到吴东的身边，向他打听林鸿的情况，并且表示想要请客吃饭，向他们赔罪。
吴东摇摇头道：还是算了，下次吧。
那行，方便的时候打我电话。
待他们离开，在场的人纷纷围在了林鸿的身边，向他询问刚刚的细节，为什么后来他们的坦克能够反败为胜呢
林鸿对此倒没有保密，面对他们的提问，他便详细地给他们解释了一番。
首先，他将对方的算法简单地解说了一下，重点讲到了他们的统计学算法。
实际上，模式匹配算法已经有统计学算法的雏形了，同样需要事先收集数据，然后对这些数据进行分析统计，最终从数据中得到策略。
而理工大学将这种算法进行进一步的研究，将随机运动进行区域划分，然后统计对方坦克出现在这些区域中的概率，根据概率进行射击，并且随时对这些概率进行调整，一步一步地趋近准确的目标。
统计学的思想在人工智能当中非常的重要，如果进一步研究，还有更为复杂的理论，例如模糊算法等，都是对大量的数据进行统计和分析，最终得出一个大概率的结果。
在场的人都有一定的基础，加上这个时候也不是详细解说的正确时间和正确地点，林鸿说得有些简单，他之所以分析对方的算法，就是想让大家通过这个算法得到一种启发让他们的思维不要过于局限了。
rabtank走到现在，已经成为了成为一个平台，它能够发挥的作用非常巨大潜力远远还没有真正发挥出来。
至少林鸿觉得，用它来进行人工智能方面的学习非常不错。
当然，rabtank才刚刚诞生没多长时间，能够走到这一步已经非常不容易，发展起来需要时间。
不过林鸿决定再次帮忙推动一把，让大家的整体水平快速提升上去，以免一个简单的模式匹配算法都能难倒大家，一个稍微复杂一点的统计算法更是让大家毫无头绪。
无论是之前的模式匹配算法还是理工大学所使用的那个统计学算法，都是将算法集中在瞄准算法上面，想着怎么准确地攻击对方，而我改进之后的算法重点改进了一下移动算法，如何让坦克有效地规避炮弹。
听到林鸿开始介绍他的算法，大家顿时打起十二分精神，认真地听着。
林鸿继续说道：实际上，我所使用的这种算法，可以称之位反统计的算法专门针对对方的攻击进行统计，也就是说，将自己的中弹信息统计下来，这样就可以形成一波又一波的中弹概率不相同的区域，在中弹次数达到一定条件之后坦克就可以有效地针对中弹的概率，进行相应的运动
林鸿一边解说，一边开始在电脑上操作起来，他在重新改写一些代码，加入一些辅助的东西，以便能够让大家更容易理解。
大家听到他的话，这才明白，为什么刚开始的时候，己方坦克会持续中弹，并且消耗掉将近一半的血量。原来这是算法需要，正在利用中弹来获得对方的炮弹参数。
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