Get AI-Ready: How to Prepare for a World of Agentic AI as Tech Professionals
探讨了代理AI如何重塑技术职业，从数据到决策，以及专业人士如何为工作的未来做准备，该帖子已经准备就绪：如何为技术专业人员首先出现在数据科学方面。
Everything I Studied to Become a Machine Learning Engineer (No CS Background)
我在旅途中使用的书籍，课程和资源。我研究的帖子成为机器学习工程师（无CS背景）的所有内容首先出现在数据科学方面。
Time Series Forecasting Made Simple (Part 4.1): Understanding Stationarity in a Time Series
seriesthe帖子时间序列预测的直观平稳性指南变得简单（第4.1部分）：了解时间序列中的平稳性首先出现在数据科学上。
The Math You Need to Pan and Tilt 360° Images
平移球形图像只是水平卷，但是垂直倾斜它要棘手。让我们看看数学！帖子首先出现在数据科学上，您需要平移和倾斜360°图像所需的数学。
Using Google’s LangExtract and Gemma for Structured Data Extraction
使用Google的LangeXtract和Gemma进行结构化数据提取，从langeXtract和llms帖子中有效，准确地从长期的非结构化文本中提取结构化信息，首先是朝向数据科学的。
Positional Embeddings in Transformers: A Math Guide to RoPE & ALiBi
学习gpt的猿，绳索和不在场的位置嵌入 - 直觉，数学，pytorch代码以及在变形金刚的TinyStoriesthe后位置嵌入的实验：绳索和艾比利的数学指南首先出现在数据科学上。
Google’s URL Context Grounding: Another Nail in RAG’s Coffin?
Google与AI相关版本中的热连胜始终没有减弱。就在几天前，它为双子座发布了一种名为URL上下文接地的新工具。 URL上下文接地可以独立使用，也可以与Google搜索接地结合在一起，以深入研究Internet内容。什么是URL背景接地？简而言之，这是一种[…] Google的URL上下文接地的方式：Rag棺材中的另一个钉子？首先出现在数据科学上。
LLM Monitoring and Observability: Hands-on with Langfuse
了解LLM监视和可观察性的基本原理，从跟踪到评估，再到使用Langfusethe后LLM监测和可观察性设置仪表板：与Langfuse的动手最初出现在数据科学上。
How to Benchmark Classical Machine Learning Workloads on Google Cloud
利用CPU用于实用的，具有成本效益的机器学习帖子如何在Google Cloud上进行基准的经典机器学习工作负载首先出现在数据科学方面。
Why Science Must Embrace Co-Creation with Generative AI to Break Current Research Barriers
致科学界的公开信中，为什么科学必须与生成AI进行共同创造，以打破当前的研究障碍，这首先出现在数据科学方面。
Systematic LLM Prompt Engineering Using DSPy Optimization
本文是LLM提示迭代的迷人和快速发展的科学的旅程，这是大型语言模型操作（LLMOPS）的基本组成部分。我们将使用现实世界数据集生成客户服务响应的示例，以展示如何以系统的方式开发生成器和LLM判断提示[…]使用DSPY优化的系统LLM提示工程首先出现在数据科学方面。
Is Google’s Reveal of Gemini’s Impact Progress or Greenwashing?
从表面上看，Google的数字听起来很小，但是您看的越近，故事就越复杂。首先出现在数据科学上。
Three Essential Hyperparameter Tuning Techniques for Better Machine Learning Models
了解如何优化ML模型以更好地结果，帖子为更好的机器学习模型的三个基本的高参数调谐技术首先出现在数据科学方面。
Cracking the Density Code: Why MAF Flows Where KDE Stalls
了解为什么自回旋流是高维datathe柱破裂密度代码的高密度估计工具：为什么MAF流向KDE Stalls首先出现在数据科学上的位置。
