文章内容## 引言：数据科学与智能预测的融合随着人工智能技术的快速发展，预测系统已成为企业决策和业务优化的核心工具。本文以实战为导向，系统性梳理如何利用Python技术栈进行从数据清洗、特征工程到模型部署的完整流程。通过代码注释与可复现案例，揭示构建智能预测系统的底层逻辑与实战痛点。特别关注小样本场景下的模型调优策略，结合最新PyTorch Lightning框架实现高效训练。## 环境搭建与工具

实测数据表明，基于Virtual Threads的线程池在处理并发HTTP请求时，资源消耗仅为传统线程池的1/10，同时吞吐量提升4倍。Java作为历史悠久的编程语言，凭借其虚拟机生态、跨平台特性和持续技术创新，正在成为构建下一代智能应用的基石。预估这将使典型AI应用的推理速度提升2-3个数量级。在智能应用的新纪元，Java正以更开放的姿态，重新定义计算的边界。Java+量子计算的融合路径开始显现