没办法，何潘只好回到了卧室。
剩下要背的那些文章倒是好说，没用半个小时，何潘就全部读完了一遍，记录在了系统上。
有了系统，背书这件大难题就算彻底解决了。
问题是数理化，那么多的练习题，做起来就太麻烦了。
何潘的数理化还可以，听得懂，也能跟得上进度。
问题是何潘不爱做题，每次做题都很痛苦，尤其是面对一大堆复杂的计算时。
实际上，不管哪一门学科，学习的方式都大同小异。
要想学会学好，最重要的就是啃下功夫。
语文外语只要多背多看，想要成绩不好都很难。
何潘就听说，别的学校的一个高二学生，把英语课本上所有的课文都背下来了！
结果就是，人家英语每次都能得到一百四十多分！
就像卖油翁里说的一样：“无他，唯手熟尔！”
语文英语的学习也是一样，无他，唯多看多背！
只要你看得多，背得多，你就成绩好。
数理化也是一样。
虽说数理化的学习很重要的一点是理解，很多老师都说，只要你理解了，不做题都行。
问题是，怎么才能做到真正理解？
除了那些极少数的天才，一听就懂，一看就会，绝大多数人要想真正理解，最好的方法就是题海战术！
也就是多做多练！
就像开车一样，你看得再多，教练教的姿势再正确，对你上路也没有太多帮助。
如果想要开好，像老司机一样有经验，就只有多开！
而只要你开的多了，想开的差都难！
数理化经常是一章学一两个月，却只有那几个公式。
如果单纯的让背下来，估计没几个学生背不下来的。
问题是，一做题就不会了。
做题就跟实际开车上路一样，你做得多了，错多了，也就知道那几个公式到底怎么回事了。
最开始做题时，你脑子里确实会记住那些经典的题型。
但是，随着你做题数量的增多，慢慢的就只剩下那几个公式在脑海里了。
这就是所谓的把书先读厚再读薄了。
问题是，一道题一道题的做下来，那是需要大量时间的，就和语文英语背书一样一样的。
所以，归根结底，学习好坏比的不是脑袋，而是屁股！——看谁坐得住！
问题是，何潘就是坐不住啊！
公式他倒是能够理解，可是他做题少，计算能力差，最终的结果就是分数一直上不来。
何潘看着课本上的一大堆密密麻麻的数字、公式，疼得很。
一个星期没上课，自己学习还是有点恼火的。
“唉，55乘以83，这是怎么来的呢？”何潘皱着眉头自言自语道。
如果光是算这个答案，没哪个高二的学生不会的，问题是前面那一大堆方程是怎么得出来的？最终又是怎么化简到这一步的呢？
“宿主是否要计算这个结果？”系统忽然在脑海中问道。
“恩？计算？怎么了，你能帮我做题？”何潘有点纳闷，系统不是只能帮忙背书吗？
“你忘了，系统具备强大的运算能力，只要你给出算式，系统马上就能给出结果。”
“那你算一下这个结果是多少？”何潘来了兴趣。
“4565。”瞬间，系统就给出了答案。
何潘点了点头道：“不错，这倒是挺方便的，相当于随时随地带了一部计算器在身上。”
可是，方程式怎么列出来的呢？过程又是怎么回事呢？怎么化简到这一步的呢？
考试的时候，除了选择题和填空题，分值最多的大题可是要过程的！
“宿主只要给出算式，系统就可以得出结果。”系统解释道。
“那方程呢？系统有办法解决吗？”何潘试着问道。
“方程怎么列的，目前就只有宿主自行解决了。不过，系统的运算能力比人类最强大的电脑系统都不差，是具备一定自学能力的。”
“自学能力？”何潘疑惑的问道。
“就像你们人类世界的阿尔法狗一样。”系统解释道。
何潘眼睛一亮。
谷歌的阿尔法狗前一段时间出尽了风头。
阿尔法狗利用他的强大的运算能力，达到的人工智能水平让人惊叹。
归根到底，人工智能就是算法、公式而已。
越高级的人工智能，算法也就越先进，需要的计算机的运算能力也更强大。
“那你能够自己学习数理化吗？”何潘问道。
“可以，也不可以。”系统说道。
“什么意思？”何潘问道。
“系统有一定的自主学习能力，但是，由于本系统的主题是NBA球迷，除了系统必须的基础数据之外，其他的数据基本上都是被清空了的。所以，如果要系统对数理化知识进行学习，必须给出最基本的公式。至于概念、定理、公理等等东西，宿主给出的解释越详细，系统学会的可能性也就越大。”
停了一下系统又说道：“运算法则不需要，这是系统自带的。公式只需宿主读一遍系统即可记住，其它的规则也一样，只要录入系统，系统就可按照公式、法则自行推导运算。至于具体的习题，需要宿主把每一个公式所对应的典型例题给出来，录入系统。只要系统里面有同样类型例题，系统便可自行学习，遇到相同类型的习题，系统就会给出答案。”系统解释道。
“你就说我需要做什么吧，听不太懂。”何潘问道。
“就拿数学来说吧，你需要把要用到的公式从最基本的开始全部读一遍，录入系统，然后，每个公式、法则相应的例题类型，你再读一遍，录入系统，你给出的例题类型越多，越全，系统做出的可能性也就越大。”
“那如果是数学的压轴题，一道题涉及到很多个知识点呢？”
“那也没关系，再难的题，也都可以分解为一个个的小知识点。只要你做的这道题能分解开的知识点之前有过相应类型的例题，系统就可自行分解，再合成，给出过程和答案，把题做出来。”系统解释道。
何潘点了点头：“听起来还可以。”
“你最好从最基础的开始。这样到了后面那些更难的知识点，只要涉及到了前面的知识，你就只需要录入系统没有的部分，前面涉及到的部分就可自行跳过了。”系统又解释道。
“那岂不是有很多的事情要做？”何潘自言自语的说道：“不过想想，倒是还不错，毕竟一劳永逸，现在麻烦点，后面就省心了。”
具体怎么弄呢？
何潘想了一下，应该是先从数学开始，毕竟数学是所有理科知识的基础，数学知识是其他学科都需要用的。
网上相关知识都有，一搜一大把，但是去书店买相关的书应该更好，毕竟系统性更强。
何潘在网上搜了一下，找到了不少书，从小学到高中，有的是知识结构体系，有的是公式总结，有的是典型类题分类。
虽然书有点儿多，但是，根据系统说的，何潘并不需要全部都看完，后面的例题，只需要看题干和方程式就行了，具体的过程都在前面录入了系统的，不需要再看了。
何潘把书的名单写在纸上交给老妈，跟老妈说，这些书都要用，让她帮忙给买一下。
老妈接过纸看了一下，有点出乎意外。
但是，老妈更多的还是高兴，毕竟儿子知道主动学习了。不管他要的这些书是哪个年级的，都是好的。
回到卧室，何潘先把小学数学的知识点、习题类型在网上找了一遍，自己又总结了一下，然后一点一点的看了起来，一边看一边读。
反正也不能出去玩，还不如先学着。
以一个高中生的眼光来看，小学的内容很少，很简单，每个公式的例题类型也就那么几个。
认真学习的时间总是过得很快，一转眼，周六这一天就过去了。
剩下要背的那些文章倒是好说，没用半个小时，何潘就全部读完了一遍，记录在了系统上。
有了系统，背书这件大难题就算彻底解决了。
问题是数理化，那么多的练习题，做起来就太麻烦了。
何潘的数理化还可以，听得懂，也能跟得上进度。
问题是何潘不爱做题，每次做题都很痛苦，尤其是面对一大堆复杂的计算时。
实际上，不管哪一门学科，学习的方式都大同小异。
要想学会学好，最重要的就是啃下功夫。
语文外语只要多背多看，想要成绩不好都很难。
何潘就听说，别的学校的一个高二学生，把英语课本上所有的课文都背下来了！
结果就是，人家英语每次都能得到一百四十多分！
就像卖油翁里说的一样：“无他，唯手熟尔！”
语文英语的学习也是一样，无他，唯多看多背！
只要你看得多，背得多，你就成绩好。
数理化也是一样。
虽说数理化的学习很重要的一点是理解，很多老师都说，只要你理解了，不做题都行。
问题是，怎么才能做到真正理解？
除了那些极少数的天才，一听就懂，一看就会，绝大多数人要想真正理解，最好的方法就是题海战术！
也就是多做多练！
就像开车一样，你看得再多，教练教的姿势再正确，对你上路也没有太多帮助。
如果想要开好，像老司机一样有经验，就只有多开！
而只要你开的多了，想开的差都难！
数理化经常是一章学一两个月，却只有那几个公式。
如果单纯的让背下来，估计没几个学生背不下来的。
问题是，一做题就不会了。
做题就跟实际开车上路一样，你做得多了，错多了，也就知道那几个公式到底怎么回事了。
最开始做题时，你脑子里确实会记住那些经典的题型。
但是，随着你做题数量的增多，慢慢的就只剩下那几个公式在脑海里了。
这就是所谓的把书先读厚再读薄了。
问题是，一道题一道题的做下来，那是需要大量时间的，就和语文英语背书一样一样的。
所以，归根结底，学习好坏比的不是脑袋，而是屁股！——看谁坐得住！
问题是，何潘就是坐不住啊！
公式他倒是能够理解，可是他做题少，计算能力差，最终的结果就是分数一直上不来。
何潘看着课本上的一大堆密密麻麻的数字、公式，疼得很。
一个星期没上课，自己学习还是有点恼火的。
“唉，55乘以83，这是怎么来的呢？”何潘皱着眉头自言自语道。
如果光是算这个答案，没哪个高二的学生不会的，问题是前面那一大堆方程是怎么得出来的？最终又是怎么化简到这一步的呢？
“宿主是否要计算这个结果？”系统忽然在脑海中问道。
“恩？计算？怎么了，你能帮我做题？”何潘有点纳闷，系统不是只能帮忙背书吗？
“你忘了，系统具备强大的运算能力，只要你给出算式，系统马上就能给出结果。”
“那你算一下这个结果是多少？”何潘来了兴趣。
“4565。”瞬间，系统就给出了答案。
何潘点了点头道：“不错，这倒是挺方便的，相当于随时随地带了一部计算器在身上。”
可是，方程式怎么列出来的呢？过程又是怎么回事呢？怎么化简到这一步的呢？
考试的时候，除了选择题和填空题，分值最多的大题可是要过程的！
“宿主只要给出算式，系统就可以得出结果。”系统解释道。
“那方程呢？系统有办法解决吗？”何潘试着问道。
“方程怎么列的，目前就只有宿主自行解决了。不过，系统的运算能力比人类最强大的电脑系统都不差，是具备一定自学能力的。”
“自学能力？”何潘疑惑的问道。
“就像你们人类世界的阿尔法狗一样。”系统解释道。
何潘眼睛一亮。
谷歌的阿尔法狗前一段时间出尽了风头。
阿尔法狗利用他的强大的运算能力，达到的人工智能水平让人惊叹。
归根到底，人工智能就是算法、公式而已。
越高级的人工智能，算法也就越先进，需要的计算机的运算能力也更强大。
“那你能够自己学习数理化吗？”何潘问道。
“可以，也不可以。”系统说道。
“什么意思？”何潘问道。
“系统有一定的自主学习能力，但是，由于本系统的主题是NBA球迷，除了系统必须的基础数据之外，其他的数据基本上都是被清空了的。所以，如果要系统对数理化知识进行学习，必须给出最基本的公式。至于概念、定理、公理等等东西，宿主给出的解释越详细，系统学会的可能性也就越大。”
停了一下系统又说道：“运算法则不需要，这是系统自带的。公式只需宿主读一遍系统即可记住，其它的规则也一样，只要录入系统，系统就可按照公式、法则自行推导运算。至于具体的习题，需要宿主把每一个公式所对应的典型例题给出来，录入系统。只要系统里面有同样类型例题，系统便可自行学习，遇到相同类型的习题，系统就会给出答案。”系统解释道。
“你就说我需要做什么吧，听不太懂。”何潘问道。
“就拿数学来说吧，你需要把要用到的公式从最基本的开始全部读一遍，录入系统，然后，每个公式、法则相应的例题类型，你再读一遍，录入系统，你给出的例题类型越多，越全，系统做出的可能性也就越大。”
“那如果是数学的压轴题，一道题涉及到很多个知识点呢？”
“那也没关系，再难的题，也都可以分解为一个个的小知识点。只要你做的这道题能分解开的知识点之前有过相应类型的例题，系统就可自行分解，再合成，给出过程和答案，把题做出来。”系统解释道。
何潘点了点头：“听起来还可以。”
“你最好从最基础的开始。这样到了后面那些更难的知识点，只要涉及到了前面的知识，你就只需要录入系统没有的部分，前面涉及到的部分就可自行跳过了。”系统又解释道。
“那岂不是有很多的事情要做？”何潘自言自语的说道：“不过想想，倒是还不错，毕竟一劳永逸，现在麻烦点，后面就省心了。”
具体怎么弄呢？
何潘想了一下，应该是先从数学开始，毕竟数学是所有理科知识的基础，数学知识是其他学科都需要用的。
网上相关知识都有，一搜一大把，但是去书店买相关的书应该更好，毕竟系统性更强。
何潘在网上搜了一下，找到了不少书，从小学到高中，有的是知识结构体系，有的是公式总结，有的是典型类题分类。
虽然书有点儿多，但是，根据系统说的，何潘并不需要全部都看完，后面的例题，只需要看题干和方程式就行了，具体的过程都在前面录入了系统的，不需要再看了。
何潘把书的名单写在纸上交给老妈，跟老妈说，这些书都要用，让她帮忙给买一下。
老妈接过纸看了一下，有点出乎意外。
但是，老妈更多的还是高兴，毕竟儿子知道主动学习了。不管他要的这些书是哪个年级的，都是好的。
回到卧室，何潘先把小学数学的知识点、习题类型在网上找了一遍，自己又总结了一下，然后一点一点的看了起来，一边看一边读。
反正也不能出去玩，还不如先学着。
以一个高中生的眼光来看，小学的内容很少，很简单，每个公式的例题类型也就那么几个。
认真学习的时间总是过得很快，一转眼，周六这一天就过去了。