Fine-Tuning vLLMs for Document Understanding
了解如何对特定任务进行微调视觉语言模型，以供文档理解进行微调VLLM，首先出现在数据科学上。
Website Feature Engineering at Scale: PySpark, Python & Snowflake
介绍和问题想象一下，您正在盯着一个数据库，该数据库包含多个国家 /地区的数千个商人，每个国家都有自己的网站。你的目标？确定与新业务建议合作的顶级候选人。手动浏览每个网站是不可能的，因此您需要一种自动化的方法来评估每个商人的[…]邮政网站的大规模工程：Pyspark，Python＆Snowflake首先出现在数据科学上。
Build and Query Knowledge Graphs with LLMs
从文档摄入到智能查询中 - 所有这些都使用开放的工具和指导设置的邮政构建和查询知识图首先出现在数据科学上。
Why I stopped Using Cursor and Reverted to VSCode
Github Copilot是数据科学家的最佳AI辅助因素吗？为什么我停止使用光标并恢复为VScode的帖子首先出现在数据科学上。
The Difference between Duplicate and Reference in Power Query
在电源查询中，我们可以复制或引用现有表。但是它们之间有什么区别？让我们深入研究它。
Want Better Clusters? Try DeepType
使用深度学习帖子群集数据的更聪明的方式想要更好的群集？尝试DeepType首先出现在数据科学方面。
Agentic AI 101: Starting Your Journey Building AI Agents
了解如何创建AI代理的基本原理。后期ADIC AI 101：启动您的旅程构建AI代理商首先出现在数据科学方面。
Rust for Python Developers: Why You Should Take a Look at the Rust Programming Language
发现Rust如何通过速度，安全性和控制来补充Python，以及为什么值得您作为现代开发人员的关注。python开发人员的生锈：为什么您应该看看Rust编程的语言首先出现在数据科学上。
Struggling to Land a Data Role in 2025? These 5 Tips Will Change That
您的梦想数据工作并不是在欺骗您 - 您只需要智能搜索。这5个提示将首先改变数据科学。
NumExpr: The “Faster than Numpy” Library Most Data Scientists Have Never Used
与Numpythe Post Numexpr的比较性能测试：“比Numpy更快”库，大多数数据科学家从未使用过首先使用的数据科学。
When OpenAI Isn’t Always the Answer: Enterprise Risks Behind Wrapper-Based AI Agents
数据隐私，合规性和信任差距在当今的AI代理集成中，当Openai并不总是答案时：基于包装的AI代理背后的企业风险首先出现在数据科学上。
Adding Training Noise To Improve Detections In Transformers
deNoising，该帖子添加了训练噪声以改善变形金刚的检测，这首先是迈向数据科学的检测。
Hands-on Multi Agent LLM Restaurant Simulation, with Python and OpenAI
这是我使用大型语言模型代理模拟端到端餐厅流程的方式。
A Step-By-Step Guide To Powering Your Application With LLMs
探索一个动手指南，将大型语言模型集成到现实世界中的应用程序中，而不仅仅是阅读有关它。帖子逐步使用LLMS供电您的应用程序为数据科学供电。
Behind the Magic: How Tensors Drive Transformers
变形金刚内部的张量的工作流程魔术背后的帖子：张量如何使变形金刚首先出现在数据科学上。
