Everything You Need to Know About the New Power BI Storage Mode
直接左右的50个阴影发布了您需要了解的有关新功率BI存储模式的所有信息，首先是在数据科学方面出现的。
AI Agents for Supply Chain Optimisation: Production Planning
如何将优化算法集成到FastAPI微服务中，并与AI工作流程以自动化生产计划。供应链优化的AI后ADENTENT：生产计划首先出现在数据科学方面。
My Most Valuable Lesson as an Aspiring Data Analyst
我的实习教会了我关于数据分析中协作的力量的知识。作为有抱负的数据分析师，我最有价值的教训首先出现在数据科学方面。
Smarter Model Tuning: An AI Agent with LangGraph + Streamlit That Boosts ML Performance
在Python中使用Gemini，Langgraph和简化回归和分类来自动化模型调整，改进了Post Post Post Post Smalter Model Tuning：具有Langgraph +简化的AI代理，它提高ML性能首先出现在数据科学方面。
“Where’s Marta?”: How We Removed Uncertainty From AI Reasoning
用正式验证克服LLM限制的入门。帖子“在哪里？”：我们如何从AI推理中删除不确定性，首先出现在数据科学方面。
The Upstream Mentality: Why AI/ML Engineers Must Think Beyond the Model
您的凌晨3点生产警报不是模型问题，这是伪造的上游心态上游危机：为什么AI/ML工程师必须首先出现在数据科学方面。
Building a Modern Dashboard with Python and Tkinter
使用这个多功能图书馆创建抛光的GUI和数据仪表板，该帖子构建了一个现代仪表板，其中Python和Tkinter首先出现在数据科学上。
Help Your Model Learn the True Signal
受库克的distancethe帖子启发的算法 - 敏锐的方法可帮助您的模型了解最初朝着数据科学迈出的真实信号。
Capturing and Deploying PyTorch Models with torch.export
在拥抱面模型上展示了Pytorch令人兴奋的新出口功能，该邮政捕获和部署了用火炬部署Pytorch模型。Export首先出现在数据科学上。
Advanced Prompt Engineering for Data Science Projects
第2部分：及时工程进行功能，建模和评估，该数据科学项目的高级提示工程首先出现在数据科学方面。
Modular Arithmetic in Data Science
模块化算术是一个数学系统，其中数字在达到一个称为模量的值后循环回开始。该系统通常称为“时钟算术”，因为它与模拟12小时表示时间的相似之处。本文提供了模块化算术的概念概述，并探讨了[…]数据科学中的模块化算术中的实际用例，首先出现在数据科学方面。
Maximizing AI/ML Model Performance with PyTorch Compilation
自2023年3月在Pytorch 2.0成立以来，Torch.com的演变一直是最令人兴奋的事情之一。鉴于Pytorch的受欢迎程度是由于其“ Pythonic”性质，其易用性以及其逐线（又称急切）执行的逐条执行，因此不应将即时（JIT）图形汇编模式的成功（不应采用[…]最大化AI/ML模型的pytorch Compilation Compilation Compilation Compilation Compilation Privent of Data Science。
How to Correctly Apply Limits on the Result in DAX (and SQL)
如果一项措施的输出不得超过特定的限制，该怎么办？我们如何确保正确计算总数？这篇文章是关于正确计算和汇总此类输出的。帖子如何正确应用DAX（和SQL）的结果限制，首先是在数据科学上出现的。
How to Create Powerful LLM Applications with Context Engineering
通过优化其上下文来改善您的LLM帖子如何使用上下文工程来创建强大的LLM应用程序，这首先是朝向数据科学的。
LangGraph 101: Let’s Build A Deep Research Agent
从Google的开源全堆栈实施中学习langgraph基础知识，langgraph 101：让我们构建一个深入的研究代理人，首先出现在数据科学方面。
What Does “Following Best Practices” Mean in the Age of AI?
数据和ML从业者应如何应对迅速变化的景观，“遵循最佳实践”在AI时代意味着什么？首先出现在数据科学上。
“My biggest lesson was realizing that domain expertise matters more than algorithmic complexity.“
claudia ng反思了现实世界中的ML课程，指导新移民以及她从公司ML到自由职业者的旅程。首先出现在数据科学上。
