KDnuggets领域信息情报检索

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天鹅绒日落:揭开AI的中心舞台表演

The Velvet Sundown: Unveiling AI’s Center Stage Act

流行的新“乐队”引发了辩论:AI生成的内容是否能使音乐行业稳定?

7个错误数据科学家在申请工作时犯了

7 Mistakes Data Scientists Make When Applying for Jobs

数据科学家经常在其工作应用和访谈中犯这些错误。不要成为数据科学家。

Python Functools&Itertools:7个智能代码的超级方便工具

Python functools & itertools: 7 Super Handy Tools for Smarter Code

想要更智能编码,不是更难吗?从Python的函数和Itertools开始使用这7个实用程序,这些实用程序有用,实用和优雅!

5个趣味Python项目,用于绝对初学者

5 Fun Python Projects for Absolute Beginners

理论无聊?这些动手的Python项目使学习互动,实用且真正令人愉快。

为什么代理AI不是纯粹的炒作(以及尚未看到的怀疑论者)

Why Agentic AI Isn’t Pure Hype (And What Skeptics Aren’t Seeing Yet)

开发人员对代理AI系统实际上有用的原因而不仅仅是另一个流行语。

10 GitHub的数据科学列表

10 GitHub Awesome Lists for Data Science

Github上的最流行的教育资源清单,R,R,SQL,分析,机器学习,数据集等等。

掌握双子座 + Google表的初学者指南

A Beginner’s Guide to Mastering Gemini + Google Sheets

在本文中,我们将使用Google表格实施Gemini。

如何组合简化,熊猫和绘图的交互式数据应用程序

How to Combine Streamlit, Pandas, and Plotly for Interactive Data Apps

只有两个Python文件和几种方法,您可以构建一个完整的仪表板,该仪表板可与昂贵的商业智能工具匹配。

如何学习2025年数据分析的AI

How to Learn AI for Data Analytics in 2025

学习这些AI工具以保持2025年作为数据专业人员的相关性。

7在7分钟内解释的流行LLM

7 Popular LLMs Explained in 7 Minutes

快速概述GPT,Bert,Llama等!

Vibe在仅15分钟内使用Python编码速度阅读应用程序

Vibe Coding a Speed Reading App with Python in Just 15 Minutes

更少的滚动,更多的重点。在这个15分钟的Python项目中,我们将Vibe代码一个干净,无注意的速度阅读应用程序。

10个免费的AI工具,可以节省您每周10个以上的时间

10 FREE AI Tools That’ll Save You 10+ Hours a Week

不需要技术技能。只是有效的工具,可以自由使用,并且实际上对您的日常工作有帮助。

在不阅读代码

Make Sense of a 10K+ Line GitHub Repos Without Reading the Code

没有时间阅读庞大的GitHub项目?该工具构建了来自代码的交互式图 - 已测试的FastAPI。

在50行的Python

Build a Data Cleaning & Validation Pipeline in Under 50 Lines of Python

使用紧凑的Python管道清洁和验证杂乱的数据,该管道适合任何工作流程。

使用Llama.cpp

Building AI Agents with llama.cpp

本指南将带您完成在本地计算机上设置和运行Llama.cpp服务器的整个过程,构建本地AI代理,并使用各种提示进行测试。

mlflow精通:实验跟踪和模型管理的完整指南

MLFlow Mastery: A Complete Guide to Experiment Tracking and Model Management

mlflow是一种帮助您管理机器学习项目的工具。它使跟踪实验,保存模型和部署它们变得更加容易。

您需要了解的有关代理AI

5 Things You Need to Know About Agentic AI

在跳入最新炒作之前,请查看您需要了解的这些见解。

数据科学,没有学位

Data Science, No Degree

诚实的跌宕起伏,我经历了进入科技行业的问题,以及从我的错误中学习的最重要技巧。