像处理算法通常会由多个子算法组成，每个子算法负责不同的任务，例如边缘检测、特征提取、目标检测等。这些子算法可以组合在一起，形成一个完整的图像处理算法。
另一个例子是在机器学习领域中，通常需要将原始数据集分解成多个子数据集，并对每个子数据集进行特征提取和模型训练等处理。这些处理过程中使用的算法也可以看作是子算法，它们组合在一起，形成了一个完整的机器学习模型。
类似的例子还有很多。
可以说在大型计算任务中这种现象很常见：
——复杂的算法被分解成多个子算法，这些子算法可以使用不同的计算技术和算法来实现从而协同完成更复杂的任务。
之所以采用这种拆分组合主要是为了提高计算效率，简化开发过程，并使得算法的维护和扩展更加容易。
除了数据集和算法这方面，
再者还涉及到资源投入这方面：
构建一个高效的生成式文本摘要应用需要投入足够的人力、物力和财力资源。
这可能包括招聘开发人员、购买软硬件设备等。
总体而言，构建一个以生成式文本摘要为内核的高效摘要应用需要的时间可能在数周到数月不等，具体时间取决于上述因素以及其他可能影响开发时间的因素。
事实上如果没有重生带来的种种便利，
当初开发南风app的时候林灰也会遇到很多麻烦。
也幸好重生带来的种种便利，
林灰才能有很大的施展空间。
……
说起来前世2010到2015年，其实是人工智能高速发展的一段时期。
在这段时期，许多机器学习算法和技术在这个时期得到了广泛的应用和推广，
例如深度学习、随机森林、支持向量机等。
但这些方面取得的进步相比于20
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