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    因为@lru_cache不支持手动清理、动态调容和访问顺序控制,而OrderedDict通过move_to_end()和popitem(last=False)可精准实现LRU的“最近使用更新”与“最久未使用淘汰”逻辑。
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    直接用普通list存子模块会报错,因PyTorch不自动注册其参数和forward方法;须改用nn.ModuleList或nn.ModuleDict才能被parameters()、to(device)等识别并参与训练。
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    defusedxml不能直接用于asyncio因为其解析器均为同步阻塞式,会阻塞eventloop;需通过run_in_executor或to_thread在线程池中执行以实现真正并发,同时保留XXE等防护能力。
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    PyTorchtransforms.ComposeCPU吃满主因是PIL操作单线程且每个DataLoaderworker重复解码/转换;改用Albumentations(需转numpy、手动to_tensor、关is_check_shapes等)可显著降载。
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