这个项目是一个从零开始手写的机器学习框架，专门用于实现MNIST手写数字识别。通过实现每个组件，我深入理解了机器学习的底层原理。这个手写机器学习框架项目让我从一个后端研发的角度，深入理解了机器学习的核心原理。通过从零开始实现每个组件，我不仅掌握了理论知识，更重要的是培养了解决实际问题的能力。关键收获：理论理解：深入理解了机器学习的数学原理实践能力：能够实现完整的机器学习框架问题解决：学会了如何为新

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然而mybatis的这部分日志输出没有按照统一的pattern来，导致有很多日志被处理成了多行，会影响到日志的采集，类似这种。主要是因为我们的additivity设置了true，会导致继承了root以后，打印了两次，改为false即可。到这里相信小伙伴们明白了，对于不同的日志impl，底层其实会走不同的处理handler。经过这一阵的工作，已经把项目的基础设置完成的差不多了，接下来就是做集群的日志

纯异步操作：使用混合场景：使用CPU密集型：考虑问题识别：异步并发无法处理同步阻塞操作方案选择：多线程并发 + 异步集成性能提升：总耗时减少45.6%技术收获：深入理解了Python并发模型关键启示：在AI系统中，真正的性能瓶颈往往不在IO，而在计算密集型的LLM推理。选择合适的并发策略，能够显著提升系统性能。本文记录了在开发医学文献检索系统过程中，解决Python并发执行问题的完整技术方案。希望