How to Design Machine Learning Experiments — the Right Way
成功的ML项目的关键并不总是更多的资源，即如何设计机器学习实验 - 正确的方法首先出现在数据科学方面。
Generating Structured Outputs from LLMs
流行技术概述将LLM的输出限制为预定义的示例，该示例生成了从LLMS生成结构化输出，这首先出现在数据科学方面。
Time Series Forecasting Made Simple (Part 3.2): A Deep Dive into LOESS-Based Smoothing
探索STL如何使用黄土平滑来提取趋势和季节性组件。帖子时间序列预测变得简单（第3.2部分）：深入研究基于黄土的平滑，首先出现在数据科学上。
Finding Golden Examples: A Smarter Approach to In-Context Learning
从随机示例选择到系统的Aupair生成 - 如何使LLM提示实际上是在工作的帖子查找黄金示例：更智能的秘密学习方法首先出现在数据科学方面。
The Channel-Wise Attention | Squeeze and Excitation
使用pytorch在频道的关注下，将挤压和激发模块应用在resnext上|首先，挤压和激发出现在数据科学方面。
The MCP Security Survival Guide: Best Practices, Pitfalls, and Real-World Lessons
除非您是一个生活和呼吸网络安全的人，否则您可能对身份验证，网络曝光或其他人找到您的服务器会发生什么考虑。本指南不是在这里杀死兴奋 - 它是为了帮助您使用MCP而不打开麻烦的大门。《 MCP安全生存指南：最佳实践，陷阱，陷阱和现实世界的课程》首先出现在数据科学上。
How I Won the “Mostly AI” Synthetic Data Challenge
深入研究后处理如何增强合成数据生成如何赢得“主要是AI”合成数据挑战的帖子首先出现在数据科学方面。
InfiniBand vs RoCEv2: Choosing the Right Network for Large-Scale AI
了解Infiniband和Rocev2如何启用高速GPU通信Infiniband vs Rocev2：选择合适的大型AI网络首先出现在数据科学方面。
Context Engineering — A Comprehensive Hands-On Tutorial with DSPy
让我们剖析上下文工程的艺术和科学，一次是一个模块！邮政上下文工程 - 与DSPY的全面动手教程首先出现在数据科学上。
How a Research Lab Made Entirely of LLM Agents Developed Molecules That Can Block a Virus
欢迎借助大型语言模型和推理AI代理的手中，研究实验室如何完全由LLM代理制成的分子开发了可以阻止病毒的分子，该分子首先出现在数据科学上。
Stellar Flare Detection and Prediction Using Clustering and Machine Learning
将无监督的聚类与有监督的学习结合在一起，以检测和预测恒星耀斑，使用聚类和机器学习的恒星后耀斑检测和预测首先出现在数据科学方面。
Exploratory Data Analysis: Gamma Spectroscopy in Python (Part 3)
让我们观察原子级的问题探索性数据分析：Python中的γ光谱法（第3部分）首先出现在迈向数据科学上。
