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林宇坐在實驗室的椅子上，面前的電腦屏幕上是一片密密麻麻的代碼和圖表。他的眼神專注而堅定，全身心地投入到爲 Amanda 搭建邏輯框架的工作中。
“首先，要明確整個系統的運行邏輯和流程。”林宇輕聲自語，手中的筆在筆記本上快速地記錄着一些關鍵的思路。
他開始從最基礎的部分入手，思考 Amanda 如何接收外部輸入的數據。“數據的輸入應該是多樣化的，不僅要能處理文本、圖像，還要能應對聲音、傳感器等各種來源的數據。”林宇一邊思考，一邊在代碼中構建相應的數據接收模塊。
當數據輸入的框架初步搭建完成後，林宇緊接着開始設計數據的預處理環節。“這些原始數據往往是雜亂無章的，需要進行清洗、篩選和轉換，才能爲後續的處理做好準備。”他的手指在鍵盤上飛快地敲擊着，一行行代碼迅速生成。
在這個過程中，林宇遇到了一個棘手的問題——如何準確地識別和去除無效的數據。他皺起眉頭，陷入了沉思。“也許可以通過設定一些特定的規則和閾值來判斷。”林宇嘗試着編寫了一段代碼進行測試，但結果並不理想。
“不行，這樣的方法太過於簡單粗暴，可能會誤刪一些有價值的數據。”林宇搖搖頭，否定了自己的想法。
他決定重新思考，查閱了大量的相關資料和案例，試圖從中找到靈感。經過幾個小時的努力，林宇終於想到了一個基於機器學習的方法，通過訓練一個模型來自動識別和篩選無效數據。
解決了數據預處理的問題，林宇緊接着開始構建核心的計算和分析模塊。“這個模塊是 Amanda 的大腦，需要能夠快速而準確地對數據進行處理和分析。”他深知這個模塊的重要性，因此格外謹慎。
林宇採用了一種分層的架構設計，將複雜的計算任務分解爲多個子任務，併爲每個子任務設計了專門的算法和函數。在編寫代碼的過程中，他不斷地進行調試和優化，確保每個子任務都能高效地完成。
隨着時間的推移，邏輯框架的主體部分逐漸成形。但林宇並沒有絲毫的放鬆，因爲他知道，還有很多細節需要完善。
