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。
LangGraph 201: Adding Human Oversight to Your Deep Research Agent
在工作流程中间失去对AI代理的控制是一个常见的疼痛点。如果您已经构建了自己的代理应用程序，那么您很可能已经看到了这种情况。虽然当今LLMS的功能令人难以置信，但在复杂的工作流程中，它们仍然还没有完全自动运行。对于任何实用[…] langgraph 201：对您的深入研究代理人的添加人类监督首先出现在数据科学方面。
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。
Agentic AI and the Future of Python Project Management Tooling
引入了进化，加速和减速因素的金字塔框架，以及针对现任代理商AI和Python项目管理工具的未来的战略建议，首先出现在数据科学方面。
From Tokens to Theorems: Building a Neuro-Symbolic AI Mathematician
下一个高斯可能不是诞生的 - 它们可能会在云中旋转，从代币到定理：构建神经符号AI数学家的数学家首先出现在数据科学上。
The End-to-End Data Scientist’s Prompt Playbook
第3部分：DOC，DEVOPS和利益相关者的提示，端到端数据科学家的及时剧本首先出现在数据科学方面。
Implementing the Coffee Machine in Python
在Python中编码咖啡机的初学者友好的逐步指南，该邮政在Python实施咖啡机，首先出现在数据科学方面。
The Beauty of Space-Filling Curves: Understanding the Hilbert Curve
从理论到实施和应用程序的快速旅程“填充空间曲线的美：了解希尔伯特曲线首先出现在数据科学上。
Preventing Context Overload: Controlled Neo4j MCP Cypher Responses for LLMs
超时，截断和结果消毒如何使Cypher输出LLM-Ready The Post the Post to post to tocting offect Overload：LLMS的受控NEO4J MCP Cypher响应首先出现在数据科学方面。
Hands-On with Agents SDK: Safeguarding Input and Output with Guardrails
对Python的护栏如何使用OpenAI代理SDK，Sherllit和Pydantic The Post The Post与Adents SDK进行操作：保护和输出的pydantic The Post The Post The Post The Condegeguard Adive 对护栏的多代理系统的实用探索：首先出现在数据科学方面。对护栏的多代理系统的实用探索：首先出现在数据科学方面。
Extracting Structured Data with LangExtract: A Deep Dive into LLM-Orchestrated Workflows
构建用于结构化智能的模块化工作流程的指南，以langextract提取结构化数据：深入研究LLM式工作流程，首先是朝向数据科学。
How to Context Engineer to Optimize Question Answering Pipelines
style="text-indent: 2em; "Learn how to apply context engineering to enhance your question answering systems.The post How to Context Engineer to Optimize Question Answering Pipelines appeared first on Towards Data Science.
Showcasing Your Work on HuggingFace Spaces
style="text-indent: 2em; "Building an app is exciting - but sharing it is where the real value kicks in. Back when Heroku offered a free tier, deploying demos was effortless. Those days are gone, and finding a simple, free way to showcase machine learning apps has become harder. That’s where Hugging Face Spaces comes in. In
AI Operations Under the Hood: Challenges and Best Practices
style="text-indent: 2em; "Building robust, reproducible, and reliable GenAI applications requires a framework of continuous improvement, rigorous evaluation, and systematic validationThe post AI Operations Under the Hood: Challenges and Best Practices appeared first on Towards Data Science.
Zero-Inflated Data: A Comparison of Regression Models
style="text-indent: 2em; "How to detect it and which model to choose.The post Zero-Inflated Data: A Comparison of Regression Models appeared first on Towards Data Science.
Tool Masking: The Layer MCP Forgot
style="text-indent: 2em; "Tool masking for AI improves AI agents: shape MCP tool surfaces to cut tokens and errors, boost speed and reliability. Start prompt engineering your toolsThe post Tool Masking: The Layer MCP Forgot appeared first on Towards Data Science.
Should We Use LLMs As If They Were Swiss Knives?
流行的LLM和定制算法之间的逻辑游戏性能比较我们是否应该使用LLM，就好像它们是瑞士刀一样吗？首先出现在数据科学上。
