Code Agents: The Future of Agentic AI
huggingface smolagents框架在Action the Post Code Agents：AgentIC AI的未来首先出现在数据科学方面。
How to Reduce Your Power BI Model Size by 90%
您是否曾经想过是什么使Power BI在性能方面如此快速而强大？在一个现实生活中了解数据模型优化和将数据模型的一般规则了解如何将您的功率BI模型大小降低90％，这首先是在数据科学方面出现的。
The Best AI Books & Courses for Getting a Job
一本书和课程的综合指南，它帮助我学习了Aithe发布了最佳的AI书籍和课程，以便首先出现在数据科学方面。
数据使许多组织运行。但是，如果观察的数量太低或只有专家知识怎么办？我将演示如何在预测维护中使用应用程序生成合成数据。该帖子如何生成合成数据：使用贝叶斯采样和单变量分布的综合指南首先出现在数据科学上。
Understanding Matrices | Part 1: Matrix-Vector Multiplication
将矩阵乘以向量以及如何在几个特殊矩阵上工作的物理含义。第1部分：矩阵矢量乘法首先出现在数据科学上。
5 Statistical Concepts You Need to Know Before Your Next Data Science Interview
这些常见的，基本的统计和机器学习概念对于降落数据科学家授予5个统计概念至关重要，您需要在下一次数据科学采访之前首先了解数据科学。
Demystifying Policy Optimization in RL: An Introduction to PPO and GRPO
PPO和GRPO的初学者友好指南：简化策略优化，以强化学习后，在RL中脱神秘的策略优化：PPO和GRPO的介绍首先出现在数据科学方面。
Prototyping Gradient Descent in Machine Learning
使用随机 /批次GD的数学定理和信用交易预测，机器学习中的原型梯度下降首先是在迈向数据科学的。
Estimating Product-Level Price Elasticities Using Hierarchical Bayesian
使用一种模型来个性化ML结果，首先，使用层次贝叶斯估算产品级别的价格弹性，首先出现在数据科学方面。
Do More with NumPy Array Type Hints: Annotate & Validate Shape & Dtype
通过完整的通用规范改进静态分析和运行时验证该帖子使用numpy阵列类型提示进行更多：注释和验证形状和DTYPE首先出现在数据科学上。
How to Evaluate LLMs and Algorithms — The Right Way
永远不要错过我们每周的新闻新闻，这是我们每周的新闻通讯，其中包括一流的编辑选择，深度潜水，社区新闻等。立即订阅！如果您看到的输出不符合期望，那么将大型语言模型和强大的算法集成到工作流程中所需的所有艰苦工作都可能浪费。 […]如何评估LLM和算法的帖子 - 正确的方法首先出现在数据科学方面。
Multiple Linear Regression Analysis
在实际数据上实施多个线性回归：使用Python的假设检查，模型评估和结果解释。后来的多线性回归分析首先出现在数据科学上。
Google’s AlphaEvolve: Getting Started with Evolutionary Coding Agents
简介Alphaevolve [1]是Google DeepMind的新型编码代理。让我们看看它是什么以及为什么它会产生炒作。 Google论文的大部分声称Alphaevolve通过改善代码的能力来促进新的研究，直到它以一种非常好的方式解决问题。 […] Google帖子的Alphaevolve：首先出现在进化编码剂方面。
Inheritance: A Software Engineering Concept Data Scientists Must Know To Succeed
编码概念将业余与专业数据科学家区分开来：软件工程概念数据科学家必须知道成功的概念才能首先朝着数据科学迈进。
What Statistics Can Tell Us About NBA Coaches
使用Python来确定NBA教练的来历，以及什么使他们成功的统计数据可以告诉我们有关NBA教练的统计信息首先出现在数据科学方面。
About Calculating Date Ranges in DAX
执行日期计算时，创建日期范围可能会有所帮助。但是，我们该怎么做，在哪种情况下，哪种DAX功能可以帮助我们呢？现在，您可以了解有关此主题的更多信息。有关计算日期范围DAX的帖子首先出现在数据科学上。
Top Machine Learning Jobs and How to Prepare For Them
解释了不同的机器学习角色，邮政上顶机器学习工作以及如何为它们做准备，首先是在数据科学方面。
