How to Leverage Explainable AI for Better Business Decisions
超越黑匣子，将复杂的模型输出转化为可行的组织策略。如何利用可解释的人工智能实现更好的业务决策一文首先出现在走向数据科学上。
AI in Multiple GPUs: Understanding the Host and Device Paradigm
了解 CPU 和 GPU 如何在主机设备范式中交互多 GPU 中的人工智能后：了解主机和设备范式首先出现在《走向数据科学》上。
Building an AI Agent to Detect and Handle Anomalies in Time-Series Data
将统计检测与代理决策相结合构建人工智能代理来检测和处理时间序列数据中的异常情况一文首先出现在《走向数据科学》上。
Not All RecSys Problems Are Created Equal
基线强度、流失率和主观性如何决定复杂性并非所有 RecSys 问题都是平等的帖子首先出现在走向数据科学上。
How to Model The Expected Value of Marketing Campaigns
使公司的数据成熟度达到新水平的方法《如何对营销活动的预期价值进行建模》一文首先出现在《迈向数据科学》上。
Implementing the Snake Game in Python
从头开始构建贪吃蛇游戏的简单分步指南《用 Python 实现贪吃蛇游戏》一文首先出现在《走向数据科学》上。
How to Personalize Claude Code
了解如何通过授予 Claude 代码访问更多信息的方式充分利用 Claude 代码。如何个性化 Claude 代码一文首先出现在 Towards Data Science 上。
The Machine Learning Lessons I’ve Learned Last Month
一月延迟：截止日期、停机时间和流程时间《我上个月学到的机器学习课程》一文首先出现在《走向数据科学》上。
The Death of the “Everything Prompt”: Google’s Move Toward Structured AI
新的交互 API 如何实现深度推理、状态化、代理式工作流程。“一切提示的消亡：谷歌走向结构化人工智能”一文首先出现在《走向数据科学》上。
What I Am Doing to Stay Relevant as a Senior Analytics Consultant in 2026
了解如何使用人工智能，同时加强技术无法取代的独特人类技能2026 年作为高级分析顾问我正在做什么以保持相关性帖子首先出现在走向数据科学上。
Prompt Fidelity: Measuring How Much of Your Intent an AI Agent Actually Executes
您的 AI 代理的输出中有多少是真实数据，而不是自信的猜测？帖子提示保真度：测量 AI 代理实际执行的意图的数量首先出现在《走向数据科学》上。
TDS Newsletter: Vibe Coding Is Great. Until It’s Not.
对 Vibe 编码的好、坏和模糊性进行分类后 TDS 时事通讯：Vibe 编码很棒。直到它不是。首先出现在《走向数据科学》上。
Mechanistic Interpretability: Peeking Inside an LLM
LLM 的类人认知能力是真是假？信息如何通过神经网络传输？法学硕士里面是否隐藏着知识？《机械可解释性：法学硕士内部窥探》一文首先出现在《走向数据科学》上。
Why Is My Code So Slow? A Guide to Py-Spy Python Profiling
停止猜测并开始使用 Py-Spy 诊断性能问题这篇文章《为什么我的代码这么慢？》 《Py-Spy Python 分析指南》首先出现在《Towards Data Science》上。
The Rule Everyone Misses: How to Stop Confusing loc and iloc in Pandas
一个简单的心理模型，需要记住每个人何时工作（带有最终点击的示例）。每个人都错过的规则：如何停止混淆 Pandas 中的 loc 和 iloc 帖子首先出现在走向数据科学上。
AWS vs. Azure: A Deep Dive into Model Training – Part 2
本文介绍了 Azure ML 的持久性、以工作区为中心的计算资源与 AWS SageMaker 的按需、特定于作业的方法有何不同。此外，我们还探索了环境自定义选项，从 Azure 的策划环境和自定义环境到 SageMaker 的三级自定义。AWS 与 Azure：深入研究模型训练 - 第 2 部分文章首先出现在 Towards Data Science 上。
How to Work Effectively with Frontend and Backend Code
通过 Claude Code 了解如何成为一名高效的全栈工程师《如何有效地使用前端和后端代码》一文首先出现在《走向数据科学》上。
YOLOv2 & YOLO9000 Paper Walkthrough: Better, Faster, Stronger
从 YOLOv1 到 YOLOv2：先验框、k-means、Darknet-19、直通层等 YOLOv2 和 YOLO9000 论文演练：更好、更快、更强首先出现在《走向数据科学》上。
