Building a Command-Line Quiz Application in R
通过创建交互式测验游戏来练习 R 中的控制流、输入处理和函数。在 R 中构建命令行测验应用程序一文首先出现在 Towards Data Science 上。
Real-Time Intelligence in Microsoft Fabric: The Ultimate Guide
曾几何时，处理流数据被认为是一种前卫的方法。自从 20 世纪 70 年代关系数据库管理系统和 80 年代末传统数据仓库系统引入以来，所有数据工作负载都以所谓的批处理开始和结束。批处理依赖于在一个组（或批）中收集大量任务的概念[…]Microsoft Fabric 中的实时智能：终极指南首先出现在《走向数据科学》上。
How to Build a Powerful Deep Research System
了解如何使用自己的深度研究系统访问大量信息《如何构建强大的深度研究系统》一文首先出现在《走向数据科学》上。
MobileNetV2 Paper Walkthrough: The Smarter Tiny Giant
使用Pytorch理解和实施Mobilenetv2 - 下一代Mobilenetv1 Mobilenetv2 Paper Trackthrough：更聪明的小型巨人首先出现在数据科学上。
Prediction vs. Search Models: What Data Scientists Are Missing
平台公司如何定价并赚钱？《预测与搜索模型：数据科学家缺少什么》一文首先出现在《走向数据科学》上。
TDS Newsletter: September Must-Reads on ML Career Roadmaps, Python Essentials, AI Agents, and More
不要错过我们上个月阅读量和分享次数最多的文章TDS 新闻通讯：关于 ML 职业路线图、Python 基础知识、AI 代理等的 9 月必读文章首先出现在 Towards Data Science 上。
AI Engineering and Evals as New Layers of Software Work
如何维护固有随机系统的可靠性后人工智能工程和评估作为软件工作的新层首先出现在《走向数据科学》上。
What Makes a Language Look Like Itself?
简单的统计数据如何揭示 20 种语言的视觉指纹帖子《什么让语言看起来像它自己？》首先出现在《走向数据科学》上。
Smarter, Not Harder: How AI’s Self-Doubt Unlocks Peak Performance
“充满信心地深度思考”，一种在不浪费大量计算的情况下扩展推理任务的更智能方法这篇文章“更聪明，而不是更难：人工智能的自我怀疑如何释放巅峰表现”首先出现在《迈向数据科学》上。
Temporal-Difference Learning and the Importance of Exploration: An Illustrated Guide
在动态网格世界上比较无模型和基于模型的RL方法，时间差异学习和探索的重要性：插图指南首先出现在数据科学方面。
Are Foundation Models Ready for Your Production Tabular Data?
对在最常见类型的数据集中进行零样本预测的架构的完整回顾。帖子基础模型准备好用于您的生产表格数据了吗？首先出现在《走向数据科学》上。
How to Improve the Efficiency of Your PyTorch Training Loop
了解如何使用NUM_WORKER，PIN_MEMORY和PROFILER参数诊断和解决Pytorch中的瓶颈，以最大程度地提高训练性能。
Data Visualization Explained (Part 2): An Introduction to Visual Variables
视觉设计背后的基本概念的非技术性且易于理解的指南：视觉编码通道《数据可视化解释（第 2 部分）：视觉变量简介》一文首先出现在《走向数据科学》上。
Visual Pollen Classification Using CNNs and Vision Transformers
填补数据空白：生态学和生物技术中花粉识别的机器学习方法使用 CNN 和视觉变压器进行视觉花粉分类后的文章首先出现在《走向数据科学》上。
Preparing Video Data for Deep Learning: Introducing Vid Prepper
快速视频数据预处理的指南，用于机器学习的帖子准备深度学习的视频数据：介绍VID Prepper首先出现在数据科学上。
I Made My AI Model 84% Smaller and It Got Better, Not Worse
AI优化的违反直觉方法正在改变我们部署模型的方式，我使我的AI模型越大84％，并且越来越好，并且它首先朝着数据科学迈出。
Eulerian Melodies: Graph Algorithms for Music Composition
概念概述和端到端的Python实现Eulerian旋律：音乐构图的图形算法首先出现在数据科学上。
