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结合最新的市场动态，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。
从长远视角审视，整个209GB模型通过定制的Metal计算管线从SSD流式加载。无需Python。无需框架。仅使用C、Objective-C和手工优化的Metal着色器。
面对Light on Glass带来的机遇与挑战，业内专家普遍建议采取审慎而积极的应对策略。本文的分析仅供参考，具体决策请结合实际情况进行综合判断。