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旧钢笔文学www.jiugangbi.com提供的《清冷师姐她悔不当初》 20、第二十轮月亮(第1/2页)
作者有话要说:</br>今天的章节可能会有一些专业表述,不喜欢可以跳过这一段喔~感谢在2023-09-0221:10:34~2023-09-0422:47:49期间为我投出霸王票或灌溉营养液的小天使哦~
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昏暗电影放映厅里,画面里正放着一部青春爱情片,此刻正演到夏日傍晚男主骑自行车载着女主的经典桥段。
坐在场内的多是情侣,时不时听到她们或是捂嘴笑,或是轻声讨论剧情。
沈如皎正看着平板,眉头微皱,与身旁的苏竹庄虽坐在邻座,可她已尽力将身体向无人的那侧倾斜,与苏竹庄之间仿佛还隔着一整个座位。
放在口袋里的手机又一次振动,解锁点开,还是宋之妧发来的:【姐姐你都没有跟我一起看过电影tot】
沈如皎皱着的眉头逐渐展开,眉眼微微弯,回她:【我很少看电影。】
那边秒回:【那你为什么今天和他一起看?/难过.jpg】
沈如皎点开这条消息,大拇指悬在屏幕上迟迟未落,半晌,把手机息屏,身体缓缓往后靠,直到抵住椅背,静静阖上双眼。手机又震动了几下,她没有点开看。
身旁的苏竹庄注意到她紧闭双眼,神经兮兮地问她:“娇娇,你怎么了?不舒服吗?”
听到他的声音沈如皎也没有睁开眼睛,淡淡回了他一句:“闭目养神。”
好不容易挨到了电影散场,和苏竹庄出了放映厅,正准备跟他告别回学校,没想到他又问:“娇娇,晚上一起吃个饭吧?”
沈如皎神色如常,也没看他,淡若清风:“我晚上有事。”
苏竹庄见她没有明显的抗拒,依旧不依不饶,“可以先吃个饭再回去吗?”
沈如皎直视他,面色愈冷,“看个电影可以交差了吧?我没有这么多闲功夫陪你在这演戏。”
苏竹庄听着她的冷语,有些不知所措,从小到大,他从没有见过她这幅样子。印象中她总是礼貌疏离,只有这次,感觉她隐隐有些薄怒。
沉默片刻,还是轻声问她:“那可以一起拍张照吗?给我妈发过去。”
沈如皎正欲拒绝他,就听到他又加了一句:“背影也行,主要是向她证明我们俩下午在一起。”
沈如皎没有说话,偏过头去,算是默认了。
苏竹庄背对着她简单自拍了几张,拍完给她看了一眼,她只有背影入镜。
沈如皎没有多加停留,加快步伐出了影院,等回到学校已经四点半。到了经院楼,她鬼使神差地,在外卖架上找了一会儿,找到了那个收货人是“沈女士”的外卖,点的是“桂花乌龙”。
备注上写着【要全糖,热的喔~一定一定要注意!谢谢老板,祝您生意兴隆!】
她倒是会做人,还知道投其所好,祝人家生意兴隆。
沈如皎拆掉了外卖袋子,吸管插进奶茶里,边喝边上了楼。
在办公室里待了一个小时,该去吃晚饭了。
沈如皎来食堂的次数不多,简单选了一个窗口打了几个菜。
正要坐下时,她听到一道熟悉的声线,有人喊她“师姐!”
回眸而去,是宋之妧和秦怡背着书包拿着餐盘朝这边走来。
宋之妧觉得很意外,她不是下午在电影院吗,怎么这会儿在学校?而且她一般是回家吃晚餐,这个时候怎么会来食堂呢?
宋之妧坐到了她的对面,“师姐,苏师兄没邀请你一起吃晚饭嘛?”
沈如皎浅浅抬眸看了她一眼,没有回答。
按道理来说,如果苏竹庄没有放弃她的话,看完电影应该会邀请她一起吃晚饭的。
宋之妧眼神略带幽怨,“那电影好看嘛?”
沈如皎专心地咀嚼着食物,随意回了句:“还行。”
总觉得看电影这件事与沈如皎的气场不和,宋之妧试探性地问她:“你们看的那部电影是好结局嘛?”
沈如皎微微一愣,眼神略显迷茫,结局是什么?
宋之妧噗嗤一笑,她肯定是没认真看的。
宋之妧心情甚好,在三人一起回经院楼的路上叽叽喳喳,给她们讲今天下午上课的趣事。
听到“褚老师”这三个字,沈如皎微微一怔。
走到经院楼楼下,宋之妧想起了那杯奶茶,朝着外卖架走去。
沈如皎轻咳了一声,“奶茶我拿了。”
宋之妧回头看她,眼底的笑意愈深,蹦过去挽住她的臂弯,凑到她耳边轻轻问她,“师姐,奶茶好喝嘛?”
沈如皎不动声色与她微微拉开些距离,“好喝,谢谢。”
宋之妧仍往她那边靠近,她移一寸,她便靠近一寸。
秦怡在后面默默走着,看着两人颇有一种“她逃,她追,她插翅难飞”的古早文学味儿。
三人一起到307办公室,践行上午的计划——讨论数学建模的往年试题。
宋之妧和秦怡把两张桌子一拼,三人分别坐在三边,沈如皎坐在中间。
沈如皎把去年的试题包发在了群里,三个人安静地审题。
窗外的秋风呼啸,屋里白炽灯照着,三人的影子互不重叠。
宋之妧看完题目,看着身旁的沈如皎面色沉静,“师姐,我看完了。”
秦怡也抬起了头,“我也看完了。”
沈如皎仍盯着电脑屏幕,“那你们想选哪道题呢?”
“b题”
“d题”
宋之妧与秦怡截然不同的答案。
沈如皎看了两人一眼,身子靠在椅背上,手臂交叠置于胸前,“说说你们的理由。”
宋之妧示意秦怡先说,秦怡沉思片刻,“我想选d题是因为涉及到优化、预测类的问题,我们专业占有很大的优势。”
沈如皎不置可否,“那你有思路了吗?”
秦怡沉思道,“问题一可以用lasso回归来筛选变量,问题二使用问题一中筛出来的重要变量进行回归即可,问题三可以用logistic回归、聚类模型,来比较模型的预测准确度,问题四也可以用回归来解决。”
沈如皎点了点头,没做评价,看向宋之妧。
宋之妧正色道:“我想选b题,问题一用knn算法考虑多个变量之间的关系对缺失值进行填充,而后用时序方法来预测,问题二用多种聚类分析比较结果,择优选用,问题三通过建立评价指标使用lstm深度学习算法来预测,问题四在问题三的基础上考虑更多指标即可。”
宋之妧讲思路时看着电脑目不转睛,口齿
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