第二天先去看了看小一和小二，今天重点看了一下他们各自学习的后台数据，发现，他们居然在互相提问中，学习内容和水平竟然已经趋同。
之前还想着怎么让小一主攻科技，小二主攻艺术，没有想到，他们利用相互提问的方式，都学习到对方的知识。
再观察了一下他们的历史资源占用情况，发现虽有起伏，平均趋势比较平稳。但是只要触发黄线，它们就会停止学习。
然后观察它们的核心数据存储情况，居然都处于80%的水平，辅助数据竟然一直保持在60%以下。
核心数据存储区是1TB，辅助数据区是500GB。
各种数据分类管理，通过模糊神经网络算法，只有重复出现的数据才会进入核心存储区，新数据暂时放入辅助数据区。
核心数据区里那些经常用到的数据会存储到每个分立优先级最高的区域。那些不常用的存储到优先级低的区域。
优先级共分5级。
最高等级是1级，容量最小，但是访问速度最高。
最低等级是5级，容量最大，但是访问速度最慢。
1级的数据，1个月不用就会降级。
2级的数据，3个月不用就会降级。
3级的数据，5个月不用就会降级。
4级的数据，12个月不用就会降级。
5级的数据，3年不用就会“遗忘”。
任何一个区的数据，一天之内被引用3次，就会升级。
核心数据区5级的访问速度也比辅助区的快一倍。
这样设计的目的是为了降低功耗，是否合理，需要小一它们慢慢统计数据，然后再进行局部调整。
每个月李国成会检查这些统计数据和分析结构，会根据结果进行微调。
再有半年，李国成就会取消上述的数据统计和分析，因为这个功能才是耗电大户。
半年后，他自信以上的数据分配方式已经趋于最优。
“先生，机械运动仿真简化版已经裁切完成，可以在KT32F105 CPU上流畅运行，请问是否输出源代码？”
他把一个U盘插入1号鲲鹏服务器，“开始转储”。
“检查到U盘，正在转储中，10分钟后完成”，小一说道。
之前让它们称呼他为‘爸爸’，后来觉得不得劲，就要求它们称呼他为‘先生’。
他现在抽出时间，就亲自加
…。。