隔着一层唇肉，郑殊观在对方虎牙对应的位置，微笑着，温和地贴了贴。

     “那就一起去见吧。

    ”他说。

     郑殊观给的情报没什么问题，麦镜确实是到了入夜时分，才见到对方口中的这位老教授。

     对方发丝雪白，服装干净整洁，脾气很直，直接无视一旁的郑殊观，上下扫视麦镜一眼，确定之前看到的那篇论文是麦镜本人所写，颔首道：“能来见我说明你对我的建议基本上还是信服的，正好最近我参加了几场研讨会，有了新的想法，还是那句话，争议部分需要辩证看待，你想听听吗？” “教授太谦虚了，您说的那些对我受益匪浅，当然想听！” 麦镜立刻毕恭毕敬，满脸诚恳，表示自己会洗耳恭听。

     然后，在对方的解说下，新世界的大门，向他缓缓敞开。

     一扇又一扇，开个不停。

     直接把郑殊观扇到天边去，过程中麦镜全神贯注，一个余光都没有投过去。

     郑殊观：“？？？？” 他再次被气笑了，只是这回，是眼前这一老一少联合起来，气他。

     郑殊观直接起身，将坐在椅子上的麦镜抱起来，死死禁锢在怀里。

     麦镜下意识挣扎了一下，将自己的坐姿调整好，继续转头对老教授说话，目光殷切：“您上次说的那个针对我们从网络上收集到的数据进行系统的分析，应该使用适当的统计方法和工具，关于这一点，您上次在文件里面说有一些方案设想不方便落于纸面，是否这次可以……” 老教授比麦镜还要淡然从容，就当郑殊观这个人不存在似得，坐得四平八稳：“嗯当然可以，这样，我从头跟你说。

    ” 第34章第34章老教授三句话硬控坏东西两小时（郑殊观人设定稿图） “嗯嗯。

    ” “首先我们开宗明义，市面上绝对不存在哪一款软件是能够满足你所有需求的，厂商设计出来的软件和工具都有其各自的侧重点，按照你的三大需求，处理数据的高效率、分析的复杂度、可视化结果的直观性，均有不同的工具可用。

    ” “那我之前用Power　BI跑出来的数据，您的结论说是不够可视化，是什么意思？” “噢你有在自学编程类的知识对吧？我那么说，主要是觉得另外一款Jupyter　Notebook，更加适合你。

    ” 不对劲，十分有九分的不对劲。

     这两人在那一问一答，郑殊观听着听着就觉得老教授在故意说些没营养的东西来拖延时间，但他又没法说对方说的是错的。

     当然不能说是错的。