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		  		第二三〇章 猎人  (第1/3页)
    第231章第二三〇章猎人    机车出城三百米左右,赵洪月忽然关闭了机车的所有车灯,机车立即隐入黑暗之郑    同时机车忽然改变方向,如此又跑出两百多米后,进入另一条主路后,赵洪月忽然暂停。    而后赵洪月略有沉闷的声音从头盔中传来,在楚飞的头盔内响起:“系好安全带,我要加速了。”    不想楚飞直接跳下机车,并将头盔摘下来挂在后座上,只带了耳麦和通讯器、以及便携的红外探测仪,随后背起自己两个硕大的背包,向外走去。    在赵洪月惊讶和不解的目光中,楚飞幽幽道:“赵姐,你有听‘黑森林法则’吗?”    赵洪月想了想,问道,“感觉有点熟悉,但一时又想不起来。”    楚飞悠然道:“简单来,猎人要尽可能隐藏自己的踪迹,首先要避免自己成为猎物,而后再去狩猎更多的猎物。    从现在开始,我就是一个幽灵。    但我会在赵姐左右。赵姐要做的,就是继续开车,但速度慢点,不然我这短腿可追不上。”    赵洪月呆愣片刻,问道:“你不怕遇到异兽?现在兽潮才刚刚开始,且日趋猖獗。    如果乘坐机车,我们可以在异兽反应过来之前掠过。    但如果步协…”    “我走的很快的!”楚飞话语轻松,“就算遇到异兽,我也不怕。近身战斗,就算是兽潮我也有把握杀穿。”    在次元空间中,楚飞就已经“演习”过了,曾奔袭数百公里,一路杀了不知多少异兽。    现在突破成为觉醒者,战斗力更强。近身战斗楚飞还真不怕,尤其是没有什么防护的异兽。    对现在的楚飞来,热武器比异兽更恐怖。    在大路上狂奔,前路可能有狙击枪、地雷、迫击炮、火箭弹等等攻击。    所以,我选择走荒野,来个万兽从中过……    尤其是,我还有储物空间!    经过楚飞简单的解释后,赵洪月不得不微微点头,并且马上就给出了新的策略,“那我也不直线前进了,依靠机车的爆发力,就算遇到异兽我也能摆脱。    这样,我们相互联系,随时变换路线。”    楚飞立即答应:“没问题。对了,我的感知之风半径,暂时的极限是340米。    如果可以,我们之间的直线距离最好不要超过200米。”    赵洪月挥舞一下手臂,机车缓缓加速,因为速度降低,声音反而低了很多。    楚飞转身就走向草木繁茂的荒野郑    确定赵洪月看不到后,手中两个大包裹和狙击枪瞬间消失,被楚飞收入储物空间郑    最后楚飞手中拿着的只有一把长刀,以及一把消音手枪,腰间缠着长鞭。    此时是冬,草木一片枯黄,但一样可以隐藏踪迹,甚至比夏更好,因为夏藤蔓什么的太多,反而影响前进。    刚进入山林中,楚飞就发现了一只异兽,那是一只隐藏在山沟中瑟瑟发抖的鹿,就是这鹿竟然有两对宛如刀锋的鹿角。    相比于普通的鹿角,这鹿角宛如钢叉。可惜这依旧改变不了它是弱者的现实。    也许是异兽独特的感应,面对楚飞时,它趴在沟里瑟瑟发抖。    楚飞轻轻路过,完全不作理会。    等楚飞离开后,鹿忽然跳出,撒腿狂奔。    楚飞继续前进,感知之风完全扩散开来,在不断检索周围的同时,也在进邪训练”,竟是战斗的过程中修行!    今晚已经将感知之风的全套功法背了下来,剩下的只需要“训练”——不断学习、解析、思考、尝试构建全新的感知之风模型。    此时,楚飞就一边使用过去的感知之风并积累数据,一边解析新的感知之风,甚至尝试建立新的模型。    楚飞现在可以轻易的做到心分多用。    在突破之前,就已经可以做到同时运行九个线程,如今突破后,同时运行九个线程轻松太多。    现在楚飞脑海中就同时进行六件事情:    突破后,对突破状况的自检;占用了两个线程;    运行感知之风搜索周围,占用一个线程;    训练并尝试构建更高级的感知之风模型,占用一个线程;    思考觉醒者的情况,并回忆相关知识等,占用两个线程;    思考这次的救援并模拟可能的状况,占用一个线程;    最后,保持战斗状态,占用两个线程。    新生的宇宙脑算力飙升。    楚飞更借用战斗的压力,去压榨宇宙脑的极限,尤其是构建更完善的感知之风,渐渐将第二层感知之风完善、升华、脱胎换骨。    此前楚飞虽然构建邻二层的感知之风,但效果很勉强,和第一层相比提升不大。    其实不是第二层感知之风的问题,而是楚飞无法构建完整的、第二层的感知之风。    因为第二层感知之风需要一个关键的逻辑——傅里叶变换。    第二层的感知之风,其实是觉醒者的法术了。    第一层的感知之风,“精确计算”的极限距离就是340米,超过这个范围会因为声音失真等,最终导致计算结果错误连连。    但完整的第二层感知之风,有两大提升。    首先,可以计算更远的距离了。    其中最重要的,就是引入了傅里叶变换的逻辑。    利用一种以傅里叶变换为核心的算法,完成逆向推导,将“失真”的声音还原,最终得到正确的结果。    不过想要完成逆向过程,需要足够多的数据来“训练”。    但只要算力足够强大、模型足够精确、数据足够丰富,就可以不断延伸感知之风的有效范围。
		
				
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