张小明
前端开发工程师
最小方法（方法树） = 条件节点集合 + 结果节点集合
其中“动作本体”只是这棵树的名字/标签，不需要再单独长出一堆模板/实例节点。
我把它梳理成一个可直接落地的最小方法树数据模型，并给出“生长规则”和“查找/复用规则”，保证它能自动长、还能控规模。
表示“这次运行用的参数与前置约束”，它是分支依据。
最小内容：
条件签名 key（量化后的 hash，避免参数爆炸）条件本体（方法条件：阈值、窗口、策略开关、依赖输入特征类型等）统计（命中次数、最近命中时间，可选）你已确定“参数归方法条件”，这里就是方法条件节点的容器/引用点。
表示“在该条件下跑出来的结果模式”，它是分支的落点。
最小内容：
结果签名 rkey（结果摘要 hash，便于复用/去重）结果摘要（产出哪些特征类型、质量评分、一、前言：为什么要学CUDA版warpAffine？ 你复习的这份笔记核心是解决「目标检测预处理的性能问题」： 神经网络模型（比如YOLO）的输入尺寸是固定的（比如640x640），但实际图片尺寸五花八门…
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