KDnuggets领域信息情报检索

KDnuggets是业务分析、大数据、数据挖掘和数据科学领域的领先网站。它由该领域的著名专家Gregory Piatetsky-Shapiro管理。

Big Tech对AI开发的影响是什么?

What Is Big Tech’s Influence on AI Development?

那么,Big Tech对AI开发的影响是什么?它既具有变革性又令人担忧。

如何构建和发布Docker图像到Docker Hub

How to Build and Publish a Docker Image to Docker Hub

构建一次,在任何地方运行 - 使用Docker和Docker Hub部署应用程序。

为什么语言模型会幻觉?

Why Do Language Models Hallucinate?

在本文中,我们研究了论文中的五个启示:“为什么语言模型幻觉?”

使用CMD模块创建自己的Python外壳的初学者指南

Beginner’s Guide to Creating Your Own Python Shell with the cmd Module

这是将Python脚本转换为易于使用的命令行工具的简单指南。

5尖端的自然语言处理趋势塑造2026

5 Cutting-Edge Natural Language Processing Trends Shaping 2026

在本文中,我们讨论了将塑造2026年的五个尖端NLP趋势。

7 Python库每个分析工程师都应该知道

7 Python Libraries Every Analytics Engineer Should Know

快速查看7个Python库,这些库有效地有效地清洁,转换和分析数据。

繁忙数据科学家的10个新闻通讯

10 Newsletters for Busy Data Scientists

本文重点介绍了十个最佳数据科学家新闻通讯,涵盖了从动手教程和统计指南到行业新闻,AI突破和职业建议的所有内容。

如何使用合成数据构建投资组合项目

How To Use Synthetic Data To Build a Portfolio Project

生成合成数据并使用AI构建机器学习投资组合项目。

vibevoice初学者指南

Beginner’s Guide to VibeVoice

了解如何在Google COLAB上使用Microsoft的开源文本到语音模型作为高级对话AI,并逐步设置和对常见推理问题进行故障排除。

10 Python单线以优化您的拥抱脸部变压器管道

10 Python One-Liners to Optimize Your Hugging Face Transformers Pipelines

在本文中,我们提出了10个功能强大的Python单线,可帮助您优化拥抱的Face Pipeline()工作流程。

初学者的数据分析指南

Beginner’s Guide to Data Analysis with Polars

Polars是一个闪电般的数据框架库,非常适合快速,可扩展的数据分析。本指南涵盖了让您入门的基础知识。

对服务的VLLM轻柔介绍

A Gentle Introduction to vLLM for Serving

让我们看一下VLLM如何通过使其更快,更易于与现有的机器学习工作流程集成来简化大型语言模型的过程。

5个构建有用的简化仪表板的技巧

5 Tips for Building Useful Streamlit Dashboards in Minutes

本文将探索五个不同的技巧,以帮助您在几分钟内构建有用的简化仪表板。

airtable + gpt:带有无代码工具的轻量级抹布系统

Airtable + GPT: Prototyping a Lightweight RAG System with No-Code Tools

如何构建编排工作流程以原型一种抹布系统,该抹布系统使用可用的文本数据库作为检索的知识库,以及OpenAI的GPT模型进行响应。

最好的本地编码LLM可以运行自己

The Best Local Coding LLMs You Can Run Yourself

在本文中,我们探讨了一些适合本地工作流程的最佳本地编码LLM,并突出了他们为什么在其余部分中脱颖而出。

5个战略步骤到无缝AI集成

5 Strategic Steps to a Seamless AI Integration

将AI从飞行员变成影响力:定义问题,解决您的数据,提高技能人员,开始缩小并规模,并烘烤负责任的AI。

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懒数据科学家的时间序列指南预测

The Lazy Data Scientist’s Guide to Time Series Forecasting

为什么在几分钟之内使用Python预测数据时,为什么浪费数周的调整模型?