例如，通过`pandas`库处理Excel批量数据操作，用`pyautogui`模拟键盘鼠标操作实现跨系统流程自动化，结合`selenium`抓取网页数据自动生成日报。`②` 特征工程：应用`numpy`/`scikit-learn`实现缺失值预测与自动编码，开发自动特征选择流水线。`④` 预测建模：`TensorFlow`/`PyTorch`构建的LSTM时间序列模型在销售预测中的准确率优化路径

IBM的JQuantum项目展示，在Spring Cloud Data Flow中集成量子神经网络模拟器后，30节点集群可通过Apache Ignite实现9.7TB的缓存并行计算，这种将Wave函数传播与Java Stream API深度融合的创新，为量子计算时代的云原生Java应用打下基础。RedHat的CodeAI项目已实现基于深度学习的编译优化，在GraalVM native-image构

Java线程可处于新建（New）、就绪（Runnable）、运行（Running）、阻塞（Blocked）、等待（Waiting）、计时等待（Timed Waiting）及终止（Terminated）七个状态。当执行 invokevirtual 时，虚拟机会通过对象实例的虚拟引用指针定向到方法表，结合字节码指定的参数类型，在运行时确定具体方法实现。堆内存采用年轻代-老年代分治策略。加载阶段通过定义

在高并发压测时开启Java Mission Control的Thread Dump Profiler，实时获取虚拟线程的wait/yield/blocked状态分布图谱，确保优化方案的精确性。测试数据显示，10万个并发虚拟线程场景下，CPU使用率保持在80%以下，传统线程方案则超过200%的资源占用。结合Project?的无锁堆栈技术，可望实现时间片抢占级别的细粒度调度。在云原生场景中，将虚拟线程