第7章 优化与调整(第2页)

 他耐心地逐行检查代码，找出冲突的部分，并进行细致的修改。每一次的修改都伴随着紧张的测试，期待着能够解决问题。但往往是解决了一个问题，又引发了新的问题。

 “这是怎么回事？为什么数据会丢失？”林宇看着测试结果中出现的异常，心情愈发沉重。

 他再次陷入了沉思，重新梳理自己的思路。经过几个小时的排查，林宇终于发现是在数据转移的过程中，由于指针操作的失误，导致了部分数据的丢失。

 解决了这个关键问题后，林宇稍稍松了一口气。但他知道，这只是优化过程中的一小步。

 接下来，他转向了算法的优化。Amanda 的学习算法虽然在理论上是可行的，但在实际运行中，计算复杂度过高，消耗了大量的计算资源。

 林宇开始对算法进行精简和改进。他运用数学推导和理论分析，找到了一些可以简化计算的方法，同时又不损失算法的准确性。

 在这个过程中，林宇需要不断地进行数学计算和验证。每一个公式的推导，每一个参数的调整，都需要他全神贯注，容不得一丝马虎。

 经过无数次的尝试和失败，林宇终于成功地优化了学习算法。新的算法在保证性能的前提下，大大降低了计算复杂度，提高了运行效率。