一无所知。
花了一个小时，了解清楚了宁为的思路跟软件的构造，然后终于可以开始正式干活了。
余兴伟开始带着三个研究生搭建测试用系统环境，然后开始执行冒烟测试。
因为软件已经是稳定版本，所以直接用宁为预先设置好的脚本进行自动化冒烟测试。两小时后，一切顺利，预测试顺利过关，接着开始准备正式测试。
为了让测试更具备指向性，余兴伟从实验室的软件目录里找到之前实验室设计的一款演唱会预售票系统，布置在了虚拟服务器上。
这对宁为来说算是意外的惊喜。
宁为还真没想到江大软件实验室藏品如此丰富，能够直接搭建出最为适合的测试环境，这一步果然走对了。
不然光靠他一个人，就算写出了软件，想要进行初步测试也是个麻烦事。
感慨过后，宁为便开始在服务器上运行软件，设置各项参数，使用湍流算法将服务器保护起来。
“开启验证系统，给算法学习的时间。”布置好后，宁为交代了一句。
“OK！”
余兴伟答应了句，然后看了眼时间，记录下了这个重要的时间节点。
“2021年11月7日，下午4点36分，湍流系统开始正式测试。”
……
不计时差，几乎是在同一时间，加州大学伯克利分校电气工程与计算机科学系的汤森教授刚刚阅读完了宁为提交的那篇letter。
他是专门抽出时间来阅读这篇letter的。
谁让跟他关系很好的那位科学杂志副主编，拜托他能尽快给出审核意见呢。
阅读完论文后，汤森摘下眼睛，捏了捏鼻梁。
不得不说，这篇论文的构思还是很精巧的，作为一篇letter发在《Science》上没什么问题，只是感觉还是有些意犹未尽。
于是，很快他便写出了评语。
“通过。只有一点小小的建议，既然湍流算法能够通过数据流的微小差异对恶意爬取资料的系统做出标记，并进行隔绝、引流等操作，为什么不让它更进一步呢？比如学习
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