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5 最终选择 final_rel = fetch_upper_rel(root, UPPERREL_FINAL, NULL); best_path = get_cheapest_fractional_path( final_rel, tuple_fraction); 7.
四、与 Python AI 生态的对比视角 维度 Python (JIT/解释型) C# NativeAOT (编译型) 冷启动 秒级（依赖加载 + JIT） 毫秒级（原生机器码） 内存占用 高（运行时 + 依赖库） 极低（剪裁后仅含必要代码） 部署体积 数百 MB（Conda/容器） ~15MB（单文件可执行） 运行时依赖 Python + CUDA + 框架 零依赖（自包含） 推理性能 依赖底层 C++ 扩展 原生高性能 + 可调用 ONNX Runtime 开发效率 极高（生态丰富） 高（现代语言特性 + 强类型） 核心结论：NativeAOT 不是取代 Python 在 AI 研究/原型阶段的地位，而是破解 AI 应用从"实验室"到"生产线"的最后一公里——当模型已经训练好、需要稳定、高效、低成本地服务千万用户时，C# NativeAOT 提供了比 Python 更贴近硬件的部署路径。
因此鉴权不能只判断“用户是否登录”，还要判断用户是否有权访问被输入给模型的资源。
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布局阶段完全抛弃 DOM。line breaking 算法基于缓存的段宽度，做贪心 + 必要回溯，处理连字符、标点禁则、CJK 不换行等所有边缘 case。