陈帆没松劲，立即调出缓存数据流——过去七十二小时铜、铝、锌三种金属期货的日线与分钟级成交记录，全部来自第52章爬虫程序抓取的财经网站公开信息。他在Access中建立临时关联表，准备应对可能的数据预测类赛题。
铃声响起，赛题发布。
【任务：基于近三个月国内期货交易所公布的金属价格数据，构建预测模型，估算次日收盘价。评分标准：误差率占70%，响应时间占30%。提交截止：90分钟内。】
全场键盘声骤起。
清华队那边，一人直接打开C++开发环境，另一人调用外部API加载历史数据包。他们的主机明显经过优化，启动速度比普通机器快一倍。
“他们用的是定制框架。”李阳盯着对面屏幕角落闪过的一行路径，“带GPU加速。”
“不管别人。”陈帆敲下第一行代码，“我们只拼逻辑密度。”
他放弃通用回归模型，转而提取系统内部积累的铜市波动特征库——包括季节性库存变动规律、主力合约换仓周期、以及现货升贴水传导延迟等非公开统计规律。这些数据源自过去两个月人工录入的行业简报与交易所公告，经由第53章的风险分析模块验证过有效性。
“张远，读第三列验证集。”陈帆边说边重写VB中的矩阵运算函数，“李阳，监控内存占用，超过80%就提醒。”
张远开始报数：“04-12，收盘58730，预测值58690……偏差40。”
“调整权重系数。”陈帆删去冗余校验层，将迭代次数压缩至三次，“再试。”
时间一分一秒推进。第43分钟，初步模型误差率降至0.81%，但响应耗时仍高出清华队0.9秒。
“不行。”张远盯着计时器，“他们已经提交过一次测试了。”
“最后一次重构。”陈帆新建模块，剥离图形渲染部分，仅保留核心计算引擎，“改用滑动窗口加权法，跳过协方差矩阵求逆。”
李阳忽然出声：“内存峰值在上升，再这样下去会溢出。”
“清缓存。”陈帆按下快捷键，强制释放非必要进程，“用静态数组替代动态集合。”
第82分钟，新版本编译通过。测试用例跑完，误差率0.67%，响应时间比清华队最新记录快0.3秒。
“提交。”陈帆点击上传按钮。
系统显示：【文件接收成功，等待评审】。
全
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