A Practical Starters’ Guide to Causal Structure Learning with Bayesian Methods in Python
学习因果结构并通过贝叶斯方法进行推断：Python教程《邮政一份实用的因果结构指南》中使用Python的贝叶斯方法学习，首先是迈向数据科学的。
Let’s Analyze OpenAI’s Claims About ChatGPT Energy Use
ChatGpt平均每个查询使用0.34 WH。这个数字会坚持吗？让我们分析Openai关于Chatgpt能源使用的说法首先出现在数据科学上。
Regularisation: A Deep Dive into Theory, Implementation, and Practical Insights
详细的指南控制了过度拟合并提高模型的稳定性。邮政正则化：深入研究理论，实施和实践见解的深入研究首先出现在数据科学方面。
Build an AI Agent to Explore Your Data Catalog with Natural Language
利用llms查询您的数据链球数据数据对帖子构建AI代理，以探索您的数据目录的自然语言首先出现在数据科学方面。
I Won $10,000 in a Machine Learning Competition — Here’s My Complete Strategy
ML竞赛的特征选择，阈值优化和神经网络体系结构的完整指南，我在机器学习竞赛中赢得了10,000美元的奖金 - 这是我的完整策略首先出现在数据科学方面。
Agents, APIs, and the Next Layer of the Internet
第一部分：运送集装箱以进行思考，每个经常一个简单的想法都会重新布线。运输容器不仅可以优化物流；它使全球扁平化，时区崩溃，并重写了贸易的经济学。在其几何紧缩中是一场安静的革命：标准化。同样，HTML和HTTP也没有发明信息交换 - 比[…]邮政代理商，API和下一层的互联网首先出现在数据科学方面。
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。
