Master the 3D Reconstruction Process: A Step-by-Step Guide
从特征提取到密集匹配的完整3D重建管道。带有Python代码示例和开源工具的主摄影测量。
AI Agents from Zero to Hero — Part 3
仅使用Ollama（没有GPU，没有Apikey）从零开始构建AI的ADENTENT，从零到英雄 - 第3部分首先出现在数据科学方面。
From Physics to Probability: Hamiltonian Mechanics for Generative Modeling and MCMC
汉密尔顿力学是一种描述物理系统（如行星或钟摆）的方式，随着时间的推移，专注于能量而不是力量。通过通过能量镜头重新构架复杂的动力学，这个19世纪的物理框架现在可以为尖端生成的AI提供动力。它使用广义坐标（q）（例如位置）及其共轭动量（P）（与动量有关），形成捕获系统状态的相空间。这种方法对于具有多个部分的复杂系统特别有用，可以更轻松地找到模式和保护定律。从物理学到概率的帖子：用于生成建模的汉密尔顿力学和MCMC的机制首先出现在数据科学方面。
How to Format Your TDS Draft: A Quick(ish) Guide
您需要了解的有关在我们的贡献者门户网站上创建草稿的所有内容如何格式化您的TDS草案：快速（ISH）指南首先出现在数据科学上。
Japanese-Chinese Translation with GenAI: What Works and What Doesn’t
在日语中评估Genai的日语翻译：与Genai的日语中的当前限制和机会eStiesthe：有效的以及在数据科学方面没有出现的作用，什么是没有出现的。
AI Agents from Zero to Hero — Part 2
在本教程系列的第1部分中介绍，我们介绍了AI代理，执行任务，做出决定并与他人进行交流的自主程序。代理商通过工具执行操作。可能会发生工具在第一次尝试中不起作用，或者必须按顺序激活多个工具。代理人应该能够组织[…]从零到英雄的AI后代理商 - 第2部分首先出现在数据科学方面。
Uncertainty Quantification in Machine Learning with an Easy Python Interface
ML不确定性包装在机器学习中的不确定性量化后首先出现在数据科学上。
The Ultimate AI/ML Roadmap For Beginners
如何从头开始学习AI/ML的AI/ML帖子，初学者的最终AI/ML路线图首先出现在数据科学上。
Attractors in Neural Network Circuits: Beauty and Chaos
在不同的镜头下的神经网络：在换档登记册中产生吸引力的盆地，nn在神经网络电路中的吸引子：美容和混乱首先出现在数据科学上。
Least Squares: Where Convenience Meets Optimality
除了在计算上容易，最小二乘在静态方面是最佳的，并且与最大可能的最小二乘之间具有深厚的联系：在方便起见的情况下，最优化的地方首先出现在数据科学方面。
From Fuzzy to Precise: How a Morphological Feature Extractor Enhances AI’s Recognition Capabilities
模仿人类的视觉感知，真正理解对象从模糊到确切的帖子：形态特征提取器如何增强AI的识别能力首先出现在数据科学上。
Build Your Own AI Coding Assistant in JupyterLab with Ollama and Hugging Face
逐步指南，用于创建本地编码助手而不将您的数据发送到Cloud The Post与Ollama一起在Jupyterlab中构建您自己的AI编码助手，而Hugging Face首先出现在数据科学上。
Evolving Product Operating Models in the Age of AI
本文探讨了产品运营模型以及尤其是授权产品团队的核心能力如何发展，以面对AI时代的新兴机会和挑战。
Google’s Data Science Agent: Can It Really Do Your Job?
我在COLAB中测试了Google的数据科学经纪人，这是Google的数据科学经纪人正确的（以及失败的地方）：它真的可以完成您的工作吗？首先出现在数据科学上。
R.E.D.: Scaling Text Classification with Expert Delegation
一个新颖的大规模半监督框架，通过LLMS The Post R.E.D。增强传统分类：使用专家代表团进行扩展文本分类，这首先出现在数据科学方面。
Algorithm Protection in the Context of Federated Learning
务实地研究了保护算法和模型，这些算法和模型部署到了医疗保健中的现实世界联合分析和学习设置中。在联合学习的背景下，算法保护首先出现在数据科学方面。
