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。
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。
Use PyTorch to Easily Access Your GPU
或…ML库如何加速非ML计算该帖子使用Pytorch轻松访问您的GPU首先出现在数据科学上。
What the Most Detailed Peer-Reviewed Study on AI in the Classroom Taught Us
一种元分析，结果证明了积极的研究需要进一步研究，该文章最详细的同行评审研究中，教室中教给我们的AI的研究首先出现在数据科学方面。
I Teach Data Viz with a Bag of Rocks
这就是为什么特定领域的集成在您的数据科学工作流程中重要的帖子I教授数据，即用一袋岩石出现在数据科学方面。
Optimizing Multi-Objective Problems with Desirability Functions
应用于一个非常真实的问题：烘烤面包！优化具有可取功能的多目标问题的帖子首先出现在数据科学上。
How to Build an AI Journal with LlamaIndex
建立由LlamainDex启动的AI助手的分步指南，如何使用LlamainDex构建AI期刊，首先是迈向数据科学的。
The Automation Trap: Why Low-Code AI Models Fail When You Scale
低代码AI平台承诺速度，一个没有单行代码的模型。但是，当您尝试扩展它们时，它们会提供其他东西：无声崩溃，隐性失败以及在压力下cho的模型。后后自动化陷阱：为什么低估AI模型在首先缩放到数据科学上时缩放时失败。
Agentic AI 102: Guardrails and Agent Evaluation
对工具的简介，使您的模型更安全，更可预测和性能。后代AI 102：护栏和代理评估首先出现在数据科学方面。
Google’s AlphaEvolve Is Evolving New Algorithms — And It Could Be a Game Changer
LLMS创造性生成能力与遗传算法的混合物The Post Google的Alphaevolve正在不断发展新算法 - 它可能是改变游戏规则的人，首先是迈向数据科学的。
Understanding Random Forest using Python (scikit-learn)
随机森林是一种强大的机器学习算法，可用于分类和回归，是可解释的，并且不需要功能缩放。以下是如何应用它的方法。在使用Python（Scikit-Learn）了解随机森林的帖子首先出现在数据科学方面。
