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- 模型部署核心是让模型在真实场景中稳定、高效、可维护地提供服务，需选合适推理后端（如Triton、ONNXRuntime）、转换压缩模型（ONNX+量化）、封装可观测API、构建CI/CD流水线实现自动化发布与管理。
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- SVM核函数选择：Linear与RBF对比分析
- 应优先用LinearSVC而非SVC(kernel='linear')处理高维稀疏数据，因其更快、更稳、可解释；RBF核仅在低维/中维且边界明显非线性时才值得调参，且必须标准化后手动设gamma。
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- NumPy数组导出Excel错位问题解决方法
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- 本文解析为何selection_update_weights()函数首次调用生效、后续调用无更新——根本原因在于所有更新逻辑均依赖静态原始列（如predicted_score_difference），未引入状态累积或自引用更新，导致重复执行结果恒定。
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