『如果章节错误，点此举报』 林行知的判断没错，加焊过后的显卡顺利点亮，3D测试也没有问题，显卡修复成功。
看着BOS上的显示，孙爸也是松了一口气。
“好小子，比我那不争气的儿子强多了！”孙爸很高兴，本以为这块显卡会浪费很多的时间，可没想到，在林行知的参与下，两人只花费了一个来小时就修复好了。
林行知笑了笑，孙爸的高兴他也能理解，这块英伟达的GF7900GTX显卡，盒装价可是299刀，国内工包也要将近4000元。
哪怕是这种维修过的「次品」，最低也值2000元。
当然了，林行知也不觉得自己帮了孙爸多大的忙，或是应该得到很多的报酬。
这种原厂售后贴牌的产品，可不是什么人都能弄到的，别看林行知和孙爸无法确定虚焊问题，可在拥有更多精密仪器的厂家那儿，根本不需要花费太大的功夫。
这也就意味着，厂家是能确保维修好的。
至于为什么能流出来，那就牵扯到其他的利益链了。
“半个月前，你不是跟我说要高端货吗？自己挑吧，绝对给你个合适的价格。”
孙爸满意的看着手中的显卡，爽朗的说道：“QX6700处理器按散片价给你，还有英伟达的顶级主板和显卡，我推荐你拿维修货，我也不赚你钱，按500一片出给你。
“当然了，你也懂行，保修我就不提供给你了，产品出现了问题，自己过来修，不收费。”
林行知没想到孙爸如此大方，别看主板和显卡都是维修后的产品，可放在孙爸手里，价值绝对在5000元左右。
就算卖给其他的二手贩子，也绝对不低于2500元。
“孙叔，您这太客气了，我确实想买一些高端产品，可这些真不用。”
林行知推脱了，虽说他并不一定需要一块高档的处理器，可英伟达的主板和显卡，的的确确是林行知所需要的。
更重要的是，后者的价格没有处理器那么昂贵，选择购买返修品，性价比很合宜。
不过，孙爸给的价格太低了，只入手显卡和主板，显然是不利于人际关系的稳定性。
“是不是价格接受不了？”
孙爸意外的看着林行知：“没事，你把配件带回去，钱慢慢给也行，实在没钱可以假期过来兼职嘛。”
林行知沉默了，孙爸的说法让他有些出乎意料。
在他眼里，孙爸是一个有能力的商人，这种摆明亏损的生意，是没有人会去做的。
剩下的选择只有一个；
根植于传统文化中的——人情。
对于这个概念，林行知无法切身体会，他只知道，这是一种创设与维持人际关系的常识性准则。
这是人类发展历程中，逐渐积淀起来的文化现象。
这，也是他所厌恶的。
无法量化，又何谈互惠共利？
内心稍作衡量，林行知脸上带着些许微笑，说道：“孙叔，我确实是需要高端设备，但并不是为了玩一些娱乐游戏，我是想做一些关于机器学习方面的实践。
“处理器，我更倾向于基于精简指令集设计出来的处理器架构。据我的了解，今年BIM公司很有可能在京城召开发布会，推出新的POWER系列处理器，这类产品在能耗与浮点运算次数上，更具有性价比。
“英伟达的主板和显卡，我确实有这个需求，显卡在单程序多数据流的并行处理上，远强于处理器，而且英伟达拥有CUDA运算平台，游戏显卡也能完美发挥自身性能。”
孙爸听愣了。
他根本没有仔细思考林行知的需求，还以为林行知跟自己儿子一样，也是为了玩一些高配置的游戏。
机器学习？
这是什么东西？
“你的意思是，处理器你用不上，显卡和主板你需要是吧？”孙爸来不及多想，尽可能的提取一些有效信息。
林行知不好意思挠了挠头，说道：“不是用不上，而且其他的性价比更高，先不说能耗，光是七八千块的费用，我就承担不起，但是...”
孙爸恍然大悟，拍着林行知的肩膀，不在意的说道：“放心，你不要处理器，主板和显卡我一样500块给你，至于你说的POWER系列处理器我也了解过，只是门店没有这类需求，我也就没进过货。不过这种工作站级别的处理器，远比常规处理器散片更好弄，下次我可以帮你整几片。”
“孙叔，显卡和主板你还是市场价卖我吧，不然你这根本赚不到钱。”林行知说道。
孙爸瞪了林行知一眼，说道：“说胡话，我要赚你的钱干嘛？”
“要不您还是涨点价吧，不然我真不好意思买。”林行知无奈的说道。
孙爸很不高兴，说道：“一口唾沫一个钉，说好多少钱就多少钱。”
看着孙爸逐渐激昂的情绪，林行知还是打消了劝说的想法。
“行了，自己去库房挑吧，到时候直接找老刘结账，我还有事呢。”孙爸又瞪了林行知一眼，然后才朝外面走去。
林行知很是无奈的摊了摊手，只能朝着库房走去。
这个时间点，孙大海早已将电脑组装完成，正坐在椅子上不停地抖腿，仿佛抖腿的速度，能加快网络的下行速率。
“老大，捣鼓完了？”孙大海只是看了一眼林行知，双眼又立马移到了显示器上，仔仔细细的看着论坛上的游戏攻略文图。
“是啊，你爸答应低价给我点高端货。”林行知笑着说道。
“哦？”
孙大海转过头，饶有兴趣的问道：“多少钱？”
“处理器太贵，我没要。显卡主板都按900块给我，不算保修。”林行知回答道。
孙大海微微皱眉，说道：“我爸有点小气了，不保修的话，这个价格还能再降一点的，不过也挺良心了。”
“没事，你爸也是要赚钱的。”
两人有搭没搭的聊着，林行知很快就陷入了琳琅满目的设备海洋中。
虽然，库房气味并不好闻，可在挑选的过程中，林行知颇有种舒畅的感觉。
去年，一篇论文彻底点燃了机器学习领域。
《A Fast Learning Algorithm for Deep Belief Nets》
论文中，提出了一种具有革命意义的神经网络；
——深度信念网络。
这种网络的基本思想，是用一种叫受限波尔兹曼机的结构得到生成模型，其本质是一种可以在输入数据集上，学习概率分布的生成随机神经网络。
换句话来说，这种网络具有了感知对输入数据表示的程度的能力，而且尝试通过这个感知能力重建数据。
这就好像人类在学习的过程中，将客观知识内化成自身的认知；
有着异曲同工之妙！
“终于可以自己尝试一下了，机器学习可比设置一个专家系统要有趣的多。”林行知感慨道。
虽然，还没有买到新的高性能处理器，可手中的显卡已经给了自己足够的缓冲时间。
林行知也没有打算接着辛顿的研究思路继续发展下去，他想尝试一下历史进程中所有的神经网络算法！
当然，绝对不是因为穷。