解析复杂电子表格公式，逐层拆解逻辑并生成自然语言说明。对比预期与实际行为以发现潜在错误，将嵌套公式重构为可读的辅助列或现代函数，提升可维护性。
提供基于dbt的数据仓库构建最佳实践，涵盖模型分层、指标定义、维度建模及数据测试。旨在协助建立可信赖的语义层和自助分析环境，提升数据资产质量与分析师使用体验。
将PyTorch训练循环从CrossEntropyLoss转换为MSELoss，把基于argmax的分类准确率计算改为基于四舍五入的回归输出比较，处理连续值与整数标签的对齐。
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