How to Ensure Your AI Solution Does What You Expect iI to Do
AI的一种介绍使帖子如何确保您的AI解决方案执行您期望II的工作首先出现在数据科学方面。
Struggling to Land a Data Role in 2025? These 5 Tips Will Change That
您的梦想数据工作并不是在欺骗您 - 您只需要智能搜索。这5个提示将首先改变数据科学。
NumExpr: The “Faster than Numpy” Library Most Data Scientists Have Never Used
与Numpythe Post Numexpr的比较性能测试：“比Numpy更快”库，大多数数据科学家从未使用过首先使用的数据科学。
When OpenAI Isn’t Always the Answer: Enterprise Risks Behind Wrapper-Based AI Agents
数据隐私，合规性和信任差距在当今的AI代理集成中，当Openai并不总是答案时：基于包装的AI代理背后的企业风险首先出现在数据科学上。
Adding Training Noise To Improve Detections In Transformers
deNoising，该帖子添加了训练噪声以改善变形金刚的检测，这首先是迈向数据科学的检测。
Hands-on Multi Agent LLM Restaurant Simulation, with Python and OpenAI
这是我使用大型语言模型代理模拟端到端餐厅流程的方式。
A Step-By-Step Guide To Powering Your Application With LLMs
探索一个动手指南，将大型语言模型集成到现实世界中的应用程序中，而不仅仅是阅读有关它。帖子逐步使用LLMS供电您的应用程序为数据科学供电。
Behind the Magic: How Tensors Drive Transformers
变形金刚内部的张量的工作流程魔术背后的帖子：张量如何使变形金刚首先出现在数据科学上。
AWS: Deploying a FastAPI App on EC2 in Minutes
从零到EC2：启动AWS Instancethe Post AWS的简单步骤：在几分钟内在EC2上部署FastApi应用程序，首先出现在数据科学上。
Choose the Right One: Evaluating Topic Models for Business Intelligence
Python教程评估客户电子邮件分类中的顶级BigRAM主题模型的帖子选择正确的帖子：评估商业智能的主题模型首先出现在数据科学方面。
Predicting the NBA Champion with Machine Learning
建立一个机器学习模型来预测NBA冠军并分析最有影响力的变量。帖子预测NBA冠军的机器学习首先出现在数据科学方面。
Exporting MLflow Experiments from Restricted HPC Systems
绕过直接通信的解决方法，从受限HPC系统中导出MLFLOW实验的邮政首先出现在数据科学方面。
How to Benchmark DeepSeek-R1 Distilled Models on GPQA Using Ollama and OpenAI’s simple-evals
在DeepSeek-R1的蒸馏型模型上设置并运行GPQA-DIAMOND基准，以评估其推理能力。该帖子如何使用Ollama和OpenAI的Simple-Evals在GPQA上对GPQA进行基准deepSeek-R1蒸馏型，这首先出现在数据科学方面。
An Existential Crisis of a Veteran Researcher in the Age of Generative AI
，如果您由于AI的职业生涯中的生存时刻，请告诉我。在生成AI时代，一位经验丰富的研究人员的存在危机首先出现在数据科学方面。
Why Most Cyber Risk Models Fail Before They Begin
在网络风险中进行定量思维的案例帖子为什么大多数网络风险模型在开始首先朝着数据科学开始之前就失败了。
Data Science: From School to Work, Part IV
测试Python项目的良好实践数据科学：从学校到工作，第四部分首先出现在数据科学方面。
