The Misconception of Retraining: Why Model Refresh Isn’t Always the Fix
再训练很容易；知道什么时候不是真正的挑战。在机器学习中，性能下降很少与陈旧的重量有关。他们是关于误解的信号。帖子的误解是对重新培训的误解：为什么模型刷新并不总是首先出现在数据科学方面。
Confusion Matrix Made Simple: Accuracy, Precision, Recall & F1-Score
如何评估分类模型并了解哪些度量最重要的是最重要的。
What Is Data Literacy in 2025? It’s Not What You Think
在当今快节奏的，分散注意力的世界中，数据素养不仅仅是关于理解图表或分析数字，而是关于上下文，清晰度和人际关系。随着注意力跨度的收缩和AI生成的见解淹没了我们的屏幕，即使是高技能的专业人员也可以像数据新手一样行事。真正的挑战不是技术知识，而是通过清晰，相关和可行的故事来指导不知所措的观众。真正的数据素养现在意味着超越仪表板的思考 - 通过同理心进行介绍的见解，简化消息，并帮助人们保持足够长的时间以做出明智的决定。这不是您认为首先要迈向数据科学的原因。
Automated Testing: A Software Engineering Concept Data Scientists Must Know To Succeed
为什么您应该阅读本文，大多数数据科学家都鞭打了jupyter笔记本，在某些单元格中播放，然后在同一笔记本中维护整个数据处理和模型培训管道。该代码在笔记本第一次写时进行了一次测试，然后将其忽略了一些未定的时间[…]自动化后的测试：软件工程概念数据科学家必须知道才能成功地出现在数据科学方面。
How to Evaluate Graph Retrieval in MCP Agentic Systems
一个用于测量模型上下文协议代理中检索质量的框架。在MCP代理系统中评估图图检索的帖子首先出现在数据科学上。
Physics-Informed Neural Networks for Inverse PDE Problems
使用DEEPXDE求解热方程。针对PDE逆问题的物理学后的神经网络首先出现在数据科学方面。
Mastering NLP with spaCY — Part 1
了解象征化，诱捕性和核心操作。邮政对NLP进行Spacy的掌握 - 第1部分首先出现在数据科学方面。
End-to-End AWS RDS Setup with Bastion Host Using Terraform
了解如何使用Terraform自动化安全的AWS基础架构 - 包括VPC，公共/私人子网，MySQL RDS数据库和用于安全访问的堡垒主机。端到端的AWS RDS设置与Bastion Host的邮政为bastion主机，使用Terraform首先朝向数据科学。
Declarative and Imperative Prompt Engineering for Generative AI
概念性概述和实际考虑，宣告后的宣告和急切及时的生成AI的工程首先出现在数据科学方面。
What Is a Query Folding in Power BI and Why should You Care?
“这会打破查询折叠吗？” “您的查询折叠吗？”……也许有人问您这些问题，但您就像：“查询……whaaaat？！！在本文中，我们将查询折叠降低及其对有效数据刷新的重要性，在Power bithe中，Power bi in power bi中的查询折叠是什么，您为什么要关心？
How I Fine-Tuned Granite-Vision 2B to Beat a 90B Model — Insights and Lessons Learned
一个动手旅行，探索探索微观模型的功能的微调技术。我如何微调的花岗岩效率2B击败90b模型 - 洞察力和经验教训首先出现在数据科学方面。
When 50/50 Isn’t Optimal: Debunking Even Rebalancing
一种新的阶级不平衡理论表明，当二进制问题中的最佳训练失衡不是50％，当50/50不是最佳的帖子：揭穿甚至重新平衡的情况首先出现在数据科学上。
How Do Grayscale Images Affect Visual Anomaly Detection?
侧重于性能和速度的实用探索术语图像如何影响视觉异常检测？首先出现在数据科学上。
