拖控件连线搭数据处理和建模流程，适合低编程教学。梳理插件、开箱能力和 GPL 许可，便于和笔记本、低代码学习库对照选型。

表格分类里常当可校准的线性基线。默认是平方范数惩罚，交叉验证通常只搜惩罚强度。求解器只是优化器，换求解器不等于换了一种模型。

从自由文本标出有类型的专名及其起止位置，经典为人名、地名、机构名，类型集合由任务定义。常作为链接或关系抽取的前一段，本身不回答情感或知识库编号。

病历里疾病、症状、药品等写法混杂，还有否定和家族史。NER 只标出文中词跨度，抽完还要接断言和编码。须用医疗语料微调，不能套新闻模型。

命令行 dsh 把模型、工具、技能、沙箱和界面都做成可替换插件，定位是编码智能体运行时而非新权重。处于开发者预览，接口可能不兼容升级。

按卒中、院感、影像、组学等场景罗列可复用的 GitHub 仓库，附 Stars 与许可快照。指标会过期，商用前须复核 LICENSE；非诊疗建议，亦非申报材料。

金融图数据里多数人是背景节点，输出的是每人一个风险分数而不是每人一个群。公开方案以图表征加表格树模型为主，与「敢于无结论」同构。

先按业务规则建边构图，再用社区圈团伙，把社区号喂给下游。弱共现边必须去噪加权；系统应敢于输出「此人无可判定关系」，而不是硬塞进某个群。

工程里最常指群体稳定性指数：用分箱占比差看两批样本有没有漂。分数段结构变了，线上效果就不能拿训练期指标硬套，并对照相关监控指标。

国内网络用 Compose 拉 v0.26.4，默认 Elasticsearch 加 CPU 共五个镜像，可换成华为云仓库。须满足内存、内核映射数和端口；知识图谱需要更高配置。