没办法，何潘只好回到了卧室。
剩下要背的那些文章倒是好说，没用半个小时，何潘就全部读完了一遍，记录在了系统上。
有了系统，背书这件大难题就算彻底解决了。
问题是数理化，那么多的练习题，做起来就太麻烦了。
何潘的数理化还可以，听得懂，也能跟得上进度。
问题是何潘不爱做题，每次做题都很痛苦，尤其是面对一大堆复杂的计算时。
实际上，不管哪一门学科，学习的方式都大同小异。
要想学会学好，最重要的就是啃下功夫。
语文外语只要多背多看，想要成绩不好都很难。
何潘就听说，别的学校的一个高二学生，把英语课本上所有的课文都背下来了！
结果就是，人家英语每次都能得到一百四十多分！
就像卖油翁里说的一样：“无他，唯手熟尔！”
语文英语的学习也是一样，无他，唯多看多背！
只要你看得多，背得多，你就成绩好。
数理化也是一样。
虽说数理化的学习很重要的一点是理解，很多老师都说，只要你理解了，不做题都行。
问题是，怎么才能做到真正理解？
除了那些极少数的天才，一听就懂，一看就会，绝大多数人要想真正理解，最好的方法就是题海战术！
也就是多做多练！
就像开车一样，你看得再多，教练教的姿势再正确，对你上路也没有太多帮助。
如果想要开好，像老司机一样有经验，就只有多开！
而只要你开的多了，想开的差都难！
数理化经常是一章学一两个月，却只有那几个公式。
如果单纯的让背下来，估计没几个学生背不下来的。
问题是，一做题就不会了。
做题就跟实际开车上路一样，你做得多了，错多了，也就知道那几个公式到底怎么回事了。
最开始做题时，你脑子里确实会记住那些经典的题型。
但是，随着你做题数量的增多，慢慢的就只剩下那几个公式在脑海里了。
这就是所谓的把书先读厚再读薄了。
问题是，一道题一道题的做下来，那是需要大量时间的，就和语文英语背书一样一样的。
所以，归根结底，学习好坏比的不是脑袋，而是屁股！——看谁坐得住！
问题是，何潘就是坐不住啊！
公式他倒是能够理解，可是他做题少，计算能力差，最终的结果就是分数一直上不来。
何潘看着课本上的一大堆密密麻麻的数字、公式，疼得很。
一个星期没上课，自己学习还是有点恼火的。
“唉，55乘以83，这是怎么来的呢？”何潘皱着眉头自言自语道。
如果光是算这个答案，没哪个高二的学生不会的，问题是前面那一大堆方程是怎么得出来的？最终又是怎么化简到这一步的呢？
“宿主是否要计算这个结果？”系统忽然在脑海中问道。
“恩？计算？怎么了，你能帮我做题？”何潘有点纳闷，系统不是只能帮忙背书吗？
“你忘了，系统具备强大的运算能力，只要你给出算式，系统马上就能给出结果。”
“那你算一下这个结果是多少？”何潘来了兴趣。
“4565。”瞬间，系统就给出了答案。
何潘点了点头道：“不错，这倒是挺方便的，相当于随时随地带了一部计算器在身上。”
可是，方程式怎么列出来的呢？过程又是怎么回事呢？怎么化简到这一步的呢？
考试的时候，除了选择题和填空题，分值最多的大题可是要过程的！
“宿主只要给出算式，系统就可以得出结果。”系统解释道。
“那方程呢？系统有办法解决吗？”何潘试着问道。
“方程怎么列的，目前就只有宿主自行解决了。不过，系统的运算能力比人类最强大的电脑系统都不差，是具备一定自学能力的。”
“自学能力？”何潘疑惑的问道。
“就像你们人类世界的阿尔法狗一样。”系统解释道。
何潘眼睛一亮。
谷歌的阿尔法狗前一段时间出尽了风头。
阿尔法狗利用他的强大的运算能力，达到的人工智能水平让人惊叹。
归根到底，人工智能就是算法、公式而已。
越高级的人工智能，算法也就越先进，需要的计算机的运算能力也更强大。
“那你能够自己学习数理化吗？”何潘问道。
“可以，也不可以。”系统说道。
“什么意思？”何潘问道。
“系统有一定的自主学习能力，但是，由于本系统的主题是NBA球迷，除了系统必须的基础数据之外，其他的数据基本上都是被清空了的。所以，如果要系统对数理化知识进行学习，必须给出最基本的公式。至于概念、定理、公理等等东西，宿主给出的解释越详细，系统学会的可能性也就越大。”
停了一下系统又说道：“运算法则不需要，这是系统自带的。公式只需宿主读一遍系统即可记住，其它的规则也一样，只要录入系统，系统就可按照公式、法则自行推导运算。至于具体的习题，需要宿主把每一个公式所对应的典型例题给出来，录入系统。只要系统里面有同样类型例题，系统便可自行学习，遇到相同类型的习题，系统就会给出答案。”系统解释道。
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