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从另一个角度来看，基于人工智能的未知图像和文本分析极其容易出错。但针对已知材料的无差别大规模扫描也备受争议：除了研究人员记录的算法不可靠性之外，这些扫描依赖的是不透明的外国数据库，而非欧洲刑法。算法无视情境和缺乏犯罪意图（例如青少年间自愿的色情短信）。结果，大量私人但与犯罪无关的聊天内容被暴露。
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更深入地研究表明，Python介于两者之间。使用NumPy和SciPy时，数组运算以C语言速度执行，因此良好向量化的代码可以匹配MATLAB、RunMat或Julia。然而，纯Python循环在某些情况下速度较慢，有时甚至比Octave还慢，除非用户使用Numba或Cython等工具。这使得Python在经验丰富的开发者手中性能极高，但对于其生态系统的新手则不那么宽容。
从实际案例来看，2026年的系统设计，关键在于理解哪些基础设施问题如今已由JVM原生解决，并务实地区分其适用场景。
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