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斯坦福大学，9月15日
下午两点，斯坦福大学计算机系GatesBuilding三楼，B03教室外的走廊已经挤满了学生。
人群从楼梯口一直延伸到走廊尽头，有人甚至自带了折叠椅。
这不是什么明星见面会，而是《叶濯缨算法理论与应用》课程的第一次开课现场。
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我教书三十年来从未见过这样的场面，"
课程主讲人、计算机系主任詹姆斯·威尔逊教授看着眼前的人群，既惊讶又感慨，"
我们预计会有很多人选课，但没想到会这么多。
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这门专门研究叶濯缨开源算法的课程，成为了斯坦福今年秋季学期最火爆的课程。
原本只能容纳200人的教室，迎来了超过500名报名者，学校不得不紧急将课程转移到主礼堂，并开通线上直播。
威尔逊教授回忆，开设这门课程的想法源于今年春季的一次教师会议。
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当时我们在讨论如何将最新的技术突破融入本科教学。
叶濯缨的开源算法显然是一个不容忽视的现象。
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课程设计团队花了整个暑假时间，深入研究叶濯缨的四大开源算法：13岁时的图像修复算法、获得图灵奖的分布式系统算法、改变行业格局的"
普罗米修斯"
模型，以及最近引爆游戏行业的混沌优化算法。
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这不仅仅是因为这些算法很流行，"
威尔逊教授解释说，"
更重要的是，它们代表了一种全新的算法设计范式。
叶濯缨的算法总是能在数学优雅性和工程实用性之间找到完美的平衡点。
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课程的第一部分从叶濯缨13岁时开发的图像修复算法开始。
威尔逊教授并没有直接讲解算法细节，而是先展示了一组令人震撼的对比图。
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这是《灵境巡游》使用算法前后的画质对比，"
他指着大屏幕，"
注意角色服饰的纹理细节和光影效果的变化。
一个13岁少年设计的算法，在十几年后仍然能够引领行业，这值得我们深思。
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来自中国的访问学者李静教授受邀作为客座讲师，她详细解析了算法背后的数学原理。
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叶教授当时使用了基于偏微分方程的图像处理模型，但他在传统方法中加入了自适应的正则化参数，这让算法能够智能地区分噪声和细节。
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课堂上，学生们被要求现场实现算法的核心部分。
计算机系大三学生莎拉·威廉姆斯在尝试后感叹："
这个算法的精妙之处在于它的简洁性。
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