神经模型和符号模型以根本不同的方式压缩世界，而稀疏自动编码器 (SAE) 提供了连接它们的桥梁。后神经网络是模糊的，符号系统是支离破碎的。稀疏自动编码器帮助我们将它们组合起来。首先出现在《走向数据科学》上。
Water Cooler Small Talk, Ep. 10: So, What About the AI Bubble?
我们是否都被欺骗了，相信了一个不可能的、极其昂贵的未来？ 10：那么，人工智能泡沫呢？首先出现在《走向数据科学》上。
Everyday Decisions are Noisier Than You Think — Here’s How AI Can Help Fix That
从保险费到法庭：噪音的影响《日常决策比你想象的噪音更大——人工智能如何帮助解决这个问题》一文首先出现在《走向数据科学》上。
Implementing the Rock Paper Scissors Game in Python
使用条件和随机模块的初学者友好的 Python 教程《用 Python 实现石头剪刀布游戏》一文首先出现在《走向数据科学》上。
I Cleaned a Messy CSV File Using Pandas . Here’s the Exact Process I Follow Every Time.
停止猜测数据清理。使用这个可重复的 5 步 Python 工作流程来诊断和修复最常见的数据缺陷。帖子我使用 Pandas 清理了凌乱的 CSV 文件。这是我每次都遵循的确切流程。首先出现在《走向数据科学》上。
RISAT’s Silent Promise: Decoding Disasters with Synthetic Aperture Radar
高分辨率物理学将微波回波转化为实时洪水情报RISAT 后的《无声承诺：用合成孔径雷达解码灾难》首先出现在《走向数据科学》上。
How I Use AI to Convince Companies to Adopt Sustainability
了解 Claude 如何充当供应链可持续发展分析师，并指导公司实现更环保、更高效的库存管理。《如何使用人工智能说服公司采用可持续发展》一文首先出现在《走向数据科学》上。
Why CrewAI’s Manager-Worker Architecture Fails — and How to Fix It
对 CrewAI 的分层编排失败原因的现实分析，以及您今天就可以实施的实用解决方案。《为什么 CrewAI 的管理器-工作人员架构失败——以及如何修复它》一文首先出现在《走向数据科学》上。
How to Create Professional Articles with LaTeX in Cursor
了解如何在 Cursor 中使用 LaTeX 快速创建专业文章和演示文稿《如何在 Cursor 中使用 LaTeX 创建专业文章》一文首先出现在 Towards Data Science 上。
How to Implement Randomization with the Python Random Module
让我们在代码的输出中生成随机性这篇文章《如何使用 Python 随机模块实现随机化》首先出现在《走向数据科学》上。
Struggling with Data Science? 5 Common Beginner Mistakes
避免这些错误，以快速跟踪您的数据科学职业生涯。文章《与数据科学作斗争？》 5 个常见的初学者错误首先出现在《走向数据科学》上。
LLM-as-a-Judge: What It Is, Why It Works, and How to Use It to Evaluate AI Models
使用大型语言模型构建 AI 质量控制的分步指南《法学硕士作为法官：它是什么、为什么有效以及如何使用它来评估 AI 模型》首先出现在《走向数据科学》上。
Learning Triton One Kernel at a Time: Softmax
关于快速、可读且支持 PyTorch 的 softmax 内核，您需要了解的所有信息这篇文章《一次学习 Triton 一个内核：Softmax》首先出现在《走向数据科学》上。
Your Next ‘Large’ Language Model Might Not Be Large After All
27M 参数模型在推理任务上的表现刚刚好于 DeepSeek R1、o3-mini 和 Claude 3.7 等巨头您的下一个“大型”语言模型毕竟可能不会很大这篇文章首先出现在《走向数据科学》上。
Empirical Mode Decomposition: The Most Intuitive Way to Decompose Complex Signals and Time Series
经验模式分解的逐步分解，帮助您从时间序列中提取模式后经验模式分解：分解复杂信号和时间序列的最直观方法首先出现在走向数据科学上。
Overfitting vs. Underfitting: Making Sense of the Bias-Variance Trade-Off
最好的模型处于最佳状态：概括良好，学习足够，但不过多这篇文章《过拟合与欠拟合：理解偏差-方差权衡》一文首先出现在《走向数据科学》上。
Modern DataFrames in Python: A Hands-On Tutorial with Polars and DuckDB
我如何学会在不减慢整个工作流程的情况下处理不断增长的数据集Python 中的现代数据框架：Polars 和 DuckDB 的实践教程首先出现在《走向数据科学》上。
How To Build a Graph-Based Recommendation Engine Using EDG and Neo4j
使用共享分类法连接 RDF 和属性图，并通过推理提供更智能的推荐如何使用 EDG 和 Neo4j 构建基于图的推荐引擎一文首先出现在 Towards Data Science 上。
