What If I had AI in 2018: Rent the Runway Fulfillment Center Optimization
在2018年的LLM不会使一个复杂的项目变得琐碎，尽管它可以增强最终解决方案，如果我在2018年有AI：租用跑道履行中心优化的优化率首先是迈向数据科学的。
AI Is Not a Black Box (Relatively Speaking)
与人类智能的不透明度相比，AI在某些非常明显的方式上更加透明。AI后AI不是黑匣子（相对而言）首先出现在数据科学上。
Connecting the Dots for Better Movie Recommendations
连接点以获取更好的电影建议：腐烂的西红柿电影评论的轻量级图形抹布连接点以获取更好的电影建议的帖子首先出现在数据科学上。
Agentic AI 103: Building Multi-Agent Teams
建立可以自动化任务并提高生产率的多代理团队。后代AI 103：建立多机构团队首先出现在数据科学方面。
Boost Your LLM Output and Design Smarter Prompts: Real Tricks from an AI Engineer’s Toolbox
不仅要问什么，而且您如何问。迅速工程技术的实用技术可以提高您的LLM输出和设计更智能的提示：AI工程师工具箱的真正技巧首先出现在数据科学方面。
User Authorisation in Streamlit With OIDC and Google
使用Google电子邮件帐户登录简化应用程序，该帖子用户授权与OIDC和Google在数据科学方面首先出现。
Exploring the Proportional Odds Model for Ordinal Logistic Regression
理解和实施Brant在序数逻辑回归中的测试，并用Python帖子探索了序数逻辑回归的比例赔率模型，这首先出现在数据科学方面。
Can AI Truly Develop a Memory That Adapts Like Ours?
探索泰坦：一种为LLM和人类启发的内存配备的新体系结构，在测试时间期间学习和更新。首先出现在数据科学上。
Model Context Protocol (MCP) Tutorial: Build Your First MCP Server in 6 Steps
MCP体系结构的初学者友好型教程，重点关注MCP服务器组件和应用程序，通过构建构建启用代码到DIAGRAGR的自定义MCP服务器的过程。后模型上下文协议（MCP）教程：在6个步骤中构建您的第一个MCP服务器在6个步骤中首次出现在数据科学上。
Mobile App Development with Python
与Kivythe Post Mobile App开发一起构建iOS和Android应用程序，Python首先出现在数据科学方面。
Audio Spectrogram Transformers Beyond the Lab
使用AudiOmoth，Raspberry Pi和不错的深度学习构建便携式音景监视应用程序的配方。实验室以外的后音频频谱变形金刚首先出现在数据科学方面。
Automate Models Training: An MLOps Pipeline with Tekton and Buildpacks
使用轻量级的GPT-2示例，用于容器化和编排ML培训工作流程的逐步指南。自动化后的模型培训：带有Tekton和Buildpacks的MLOPS管道首先出现在数据科学方面。
10,000x Faster Bayesian Inference: Multi-GPU SVI vs. Traditional MCMC
使用GPU加速度将贝叶斯推断从几个月到几分钟加快速度。贝叶斯推理速度更快10,000倍：多GPU SVI与传统MCMC首先出现在数据科学方面。
Applications of Density Estimation to Legal Theory
使用密度估算的简短分析比较了两范围和三范围的系统。法律理论的密度估计的帖子应用首先出现在数据科学方面。
Exploratory Data Analysis: Gamma Spectroscopy in Python
让我们观察原子级的问题探索性数据分析：Python中的γ光谱法首先出现在数据科学上。
