林宇坐在实验室的椅子上，面前的电脑屏幕上是一片密密麻麻的代码和图表。他的眼神专注而坚定，全身心地投入到为 aanda 搭建逻辑框架的工作中。</p>
“首先，要明确整个系统的运行逻辑和流程。”林宇轻声自语，手中的笔在笔记本上快速地记录着一些关键的思路。</p>
他开始从最基础的部分入手，思考 aanda 如何接收外部输入的数据。“数据的输入应该是多样化的，不仅要能处理文本、图像，还要能应对声音、传感器等各种来源的数据。”林宇一边思考，一边在代码中构建相应的数据接收模块。</p>
当数据输入的框架初步搭建完成后，林宇紧接着开始设计数据的预处理环节。“这些原始数据往往是杂乱无章的，需要进行清洗、筛选和转换，才能为后续的处理做好准备。”他的手指在键盘上飞快地敲击着，一行行代码迅速生成。</p>
在这个过程中，林宇遇到了一个棘手的问题——如何准确地识别和去除无效的数据。他皱起眉头，陷入了沉思。“也许可以通过设定一些特定的规则和阈值来判断。”林宇尝试着编写了一段代码进行测试，但结果并不理想。</p>
“不行，这样的方法太过于简单粗暴，可能会误删一些有价值的数据。”林宇摇摇头，否定了自己的想法。</p>
他决定重新思考，查阅了大量的相关资料和案例，试图从中找到灵感。经过几个小时的努力，林宇终于想到了一个基于机器学习的方法，通过训练一个模型来自动识别和筛选无效数据。</p>
解决了数据预处理的问题，林宇紧接着开始构建核心的计算和分析模块。“这个模块是 aanda 的大脑，需要能够快速而准确地对数据进行处理和分析。”他深知这个模块的重要性，因此格外谨慎。</p>
林宇采用了一种分层的架构设计，将复杂的计算任务分解为多个子任务，并为每个子任务设计了专门的算法和函数。在编写代码的过程中，他不断地进行调试和优化，确保每个子任务都能高效地完成。</p>
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