Stellar Flare Detection and Prediction Using Clustering and Machine Learning
将无监督的聚类与有监督的学习结合在一起，以检测和预测恒星耀斑，使用聚类和机器学习的恒星后耀斑检测和预测首先出现在数据科学方面。
Exploratory Data Analysis: Gamma Spectroscopy in Python (Part 3)
让我们观察原子级的问题探索性数据分析：Python中的γ光谱法（第3部分）首先出现在迈向数据科学上。
Mechanistic View of Transformers: Patterns, Messages, Residual Stream… and LSTMs
当您停止串联并开始分解时会发生什么：思考注意力的新方法。变形金刚的后机械观点：模式，消息，残留流……和LSTMS首先出现在数据科学上。
From Data Scientist IC to Manager: One Year In
三个支柱塑造了我在数据科学管理领域的第一年 - 优先级，授权和认可来自数据科学家IC到经理的职位：一年首先出现在数据科学上。
Introducing Server-Sent Events in Python
编码实时Web应用程序的简单路径。python中介绍服务器范围事件的帖子首先出现在数据科学上。
On Adding a Start Value to a Waterfall Chart in Power BI
瀑布图可以是传达信息的强大工具。但这有一定的局限性。关于在Power BI中添加起始价值的帖子首先出现在数据科学方面。
Hands-On with Agents SDK: Multi-Agent Collaboration
探索交接和代理 - 作为工具的模式，它们的用例，以及如何使用Openai Adents SDK和简化来自定义它们。与代理SDK的邮政动手操作：多代理协作首先出现在数据科学方面。
“I think of analysts as data wizards who help their product teams solve problems”
Mariya Mansurova解释了动手学习，代理AI和工程习惯如何塑造她的写作和工作。“我认为分析师是帮助他们的产品团队解决问题的数据向导”的帖子首先出现在数据科学方面。
When Models Stop Listening: How Feature Collapse Quietly Erodes Machine Learning Systems
模型不仅会随着噪音而失败；他们通过将注意力缩小到脆弱性而失败。帖子停止聆听时的帖子：特征崩溃如何悄悄地侵蚀机器学习系统，首先是迈向数据科学的。
FastSAM for Image Segmentation Tasks — Explained Simply
图像分割是计算机视觉中的一项流行任务，其目的是将输入映像划分为多个区域，每个区域代表一个单独的对象。过去的几种经典方法涉及采用模型骨干（例如U-NET）并在专用数据集上进行微调。虽然微调效果很好，但GPT-2和[…]图像分割任务的FastSAM的出现 - 首先出现在数据科学上。
How to Benchmark LLMs – ARC AGI 3
了解如何对LLM进行基准测试，然后尝试新发布的ARC AGI 3 THE THE THE POST如何基准LLMS - ARC AGI 3首先出现在数据科学方面。
The ONLY Data Science Roadmap You Need to Get a Job
您是否想成为一名数据科学家，不知道从哪里开始？在本文中，我想为您提供一个直接，毫无意义的学习路线图，您可以遵循这些路线图，以闯入该行业。最后，您最终将对所需的内容和最佳资源有一个清晰的了解。
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。
