Write for Towards Data Science
快速链接：为什么要成为贡献者？我们正在寻找作家提出的最新内容，重点是数据科学，机器学习，人工智能和编程。如果您喜欢写这些主题，请继续阅读！通过您的文章吸引更广泛的受众。我们是世界上最受欢迎的数据科学网站之一。 […]有关数据科学的文章首先出现在数据科学方面。
How LLMs Work: Reinforcement Learning, RLHF, DeepSeek R1, OpenAI o1, AlphaGo
LLM深层Divethe帖子的第2部分LLM的工作原理：增强学习，RLHF，DeepSeek R1，Openai O1，Alphago首先出现在数据科学方面。
The Dangers of Deceptive Data–Confusing Charts and Misleading Headlines
可以深入了解数据可以用来误解Massesthe之后的欺骗性数据 - 构成图表和误导性头条的危险，这首先出现在数据科学方面。
Nine Rules for SIMD Acceleration of Your Rust Code (Part 1)
从7x增加范围内燃烧箱中数据摄入数据的一般课程，这是您的SIMD加速您的生锈代码加速的九个规则（第1部分）首先出现在数据科学方面。
When Optimal is the Enemy of Good: High-Budget Differential Privacy for Medical AI
我们可以在不牺牲模型准确性的情况下保证患者隐私吗？当善良的敌人是善良的敌人时：医疗AI的高预算差异隐私首先出现在数据科学方面。
Is Python Set to Surpass Its Competitors?
使Python成为大多数人的最合适的编程语言的功能是否将超过其竞争对手？首先出现在数据科学上。
Efficient Data Handling in Python with Arrow
将箭头介绍给那些仍然不知道其Power的人，在Python中，箭头有效的数据处理首先是迈向数据科学的。
Breaking the Bottleneck: GPU-Optimised Video Processing for Deep Learning
使用端到端的GPU视频处理加速您的AI视频工作流程，打破了瓶颈的帖子：GPU优化的视频处理以进行深度学习，这首先出现在数据科学方面。
Enhancing RAG: Beyond Vanilla Approaches
检索功能生成（RAG）是一种强大的技术，可以通过结合外部信息检索机制来增强语言模型。尽管标准的破布实施提高了响应相关性，但它们通常在复杂的检索方案中挣扎。本文探讨了香草抹布设置的局限性，并引入了高级技术以提高其准确性和效率。 Vanilla […]帖子增强抹布的挑战：超越香草方法首先出现在数据科学方面。
6 Common LLM Customization Strategies Briefly Explained
从理论到实践：了解抹布，代理，微调和MORETHE后6个常见的LLM自定义策略简要解释了，首先出现在数据科学方面。
The Next AI Revolution: A Tutorial Using VAEs to Generate High-Quality Synthetic Data
利用BasicVae架构生成合成数据并提高了不平衡数据的分类精度，即下一个AI Revolution：使用VAE来生成高质量合成数据的教程首先出现在数据科学上。
Do European M&Ms Actually Taste Better than American M&Ms?
对科学和数据可视化的过度热情应用到我们都在问一个问题的问题上，欧洲M＆M实际上是否比美国M＆M更好？首先出现在数据科学上。
Unraveling Spatially Variable Genes: A Statistical Perspective on Spatial Transcriptomics
该文章由Guanao Yan博士撰写。加州大学洛杉矶分校的统计与数据科学学生。 Guanao是《自然传播评论》文章[1]的第一作者。空间分辨的转录组学（SRT）通过在保留空间环境的同时实现基因表达的高通量测量来改变基因组学。与单细胞RNA测序（SCRNA-SEQ）不同，它捕获了转录组[…]揭示空间上可变基因的后期：关于空间转录组学的统计观点首先出现在数据科学上。
Reinforcement Learning with PDEs
以前，我们讨论了通过在体育馆内整合ODE来将强化学习应用于普通微分方程（ODE）。 ODE是一个强大的工具，可以描述各种系统，但仅限于单个变量。部分微分方程（PDE）是涉及多个变量的衍生物的微分方程，这些变量可以涵盖更广泛的范围[…]使用PDE的强化后学习首先出现在数据科学方面。
How to Use an LLM-Powered Boilerplate for Building Your Own Node.js API
很长一段时间以来，启动新node.js项目的常见方法之一是使用样板模板。这些模板可帮助开发人员重复使用熟悉的代码结构并实现标准功能，例如访问云文件存储。随着LLM的最新发展，Project Bookerplates似乎比以往任何时候都更有用。在此[…]基础上，如何使用LLM驱动的样板来构建自己的节点。JSAPI首先出现在数据科学上。
