Implementing the Coffee Machine Project in Python Using Object Oriented Programming
了解类，对象，属性和方法使用面向对象的编程在Python中实现咖啡机项目的帖子首先出现在数据科学上。
You Only Need 3 Things to Turn AI Experiments into AI Advantage
被困在POCS企业的炼狱中需要集中精力并建立3个支柱以实现Aithe帖子的价值，您只需要3件事就将AI实验转化为AI优势，首先出现在数据科学方面。
How to Become a Machine Learning Engineer (Step-by-Step)
您成为机器学习工程师的一站式指南The Post如何成为机器学习工程师（分步）首先出现在数据科学方面。
No Peeking Ahead: Time-Aware Graph Fraud Detection
如何实施无泄漏的图形欺诈检测帖子未提前窥视：时间吸引的图形欺诈检测首先出现在数据科学上。
If we use AI to do our work – what is our job, then?
图像。文本。声音的。没有AI处理的方式没有。 AI系统甚至进一步计划，计划广告和营销活动，使社交媒体帖子自动化……这是十年前的大多数是不可想象的。但是，第一个机器学习驱动的算法采取了他们的初始步骤：在研究实验室中，进入[…]如果我们使用AI来完成我们的工作，则该帖子是什么？首先出现在数据科学上。
A Focused Approach to Learning SQL
数据无处不在，但是您如何从中获取见解？通常，结构化数据存储在关系数据库中，这意味着相关数据表的集合。例如，一家公司可能会将客户购买存储在一张桌子中，将客户人口统计在另一个表中以及第三个表中的供应商。然后可以将这些表连接在一起，[…]首先出现在数据科学方面。
Why Context Is the New Currency in AI: From RAG to Context Engineering
上下文而不是计算，是智能系统的真实货币，为什么上下文是AI：从抹布到上下文工程中的新货币，首先出现在数据科学上。
How to Analyze and Optimize Your LLMs in 3 Steps
学会通过我的3个步骤过程来增强您的LLM，在LLMS帖子上进行检查，改进和迭代如何分析和优化您的LLM，以3个步骤首先出现在数据科学方面。
The Crucial Role of Color Theory in Data Analysis and Visualization
研究支持的颜色原则如何改善我的仪表板上的清晰度和讲故事。在数据分析和可视化中，颜色理论的关键作用首先出现在数据科学方面。
Is Your Training Data Representative? A Guide to Checking with PSI in Python
使用人口稳定指数（PSI）和Cramér的V比较两个数据集之间的变量分布。您的培训数据代表是您的帖子吗？在Python中与PSI进行检查的指南首先涉及数据科学。
Why Task-Based Evaluations Matter
本文改编自我在Deeplearn 2025上的演讲系列：从原型到生产：代理应用程序的评估策略。基于TASK的评估，该评估衡量了AI系统在用例特异性，现实世界中的表现，不足和本局的研究。在AI文献上，仍然对基础模型基准有了重点。基准测试对于进行研究和比较广泛的一般能力至关重要，但是它们很少干净地转化为特定于任务的性能。为什么基于任务的评估重要的帖子首先出现在数据科学方面。
How to Build Effective AI Agents to Process Millions of Requests
学习如何使用AI代理构建生产准备系统，该帖子如何构建有效的AI代理以处理数百万请求，首先是朝着数据科学迈出的。
The Hungarian Algorithm and Its Applications in Computer Vision
简介多对象跟踪（MOT）是算法必须在视频中检测和跟踪多个对象的任务。大多数已知的算法基于使用用于处理单个图像的简单检测器（例如Yolo）。总体方法涉及在连续的视频帧上单独使用检测器，然后匹配相应的边界框[…]匈牙利算法及其在计算机视觉中的应用首先出现在数据科学上。
Exploring Merit Order and Marginal Abatement Cost Curve in Python
为了在本世纪末达成1.5°C的全球温度限制目标，由巴黎协定设定，不同的机构提出了不同的情况。缓解措施之间存在共识，即诸如可再生能源之类的低碳技术所占的份额需要增加，而化石燃料需要在[…]探索派恩特的邮政中稳步下降，而派恩顿的边际减排成本曲线首先在数据科学方面出现在数据科学方面。
Implementing the Gaussian Challenge in Python
初学者友好的教程了解范围功能和Python循环邮局在Python中实施高斯挑战的邮政首先出现在数据科学方面。
