Learning Triton One Kernel At a Time: Vector Addition
GPU编程，优化和您的第一个Triton kernelthe tost Learning triton One内核的基础知识首先出现在数据科学上。
What Clients Really Ask for in AI Projects
管理AI项目不是在公园里散步，但是您有能力使每个人发布客户在AI项目中真正要求的东西更轻松，这首先是在数据科学方面出现的。
Building Fact-Checking Systems: Catching Repeating False Claims Before They Spread
在数字世界中，检索方法和集合方法如何使事实核对速度更快，可扩展和更可靠，构建事实检验系统：在首先迈向数据科学之前，捕获重复的虚假主张。
Why MissForest Fails in Prediction Tasks: A Key Limitation You Need to Keep in Mind
为什么不能将原始的Missforest算法直接用于预测建模，以及MissForestPredict如何解决这一问题，为什么Missforest在预测任务中失败了：您需要牢记的关键限制首先出现在数据科学方面。
Building a Video Game Recommender System with FastAPI, PostgreSQL, and Render: Part 2
将FastAPI + PostgreSQL推荐系统部署为Web应用程序，以渲染帖子构建具有FastApi，PostgreSQL和Render的视频游戏推荐系统：第2部分首先出现在数据科学上。
Building Video Game Recommender Systems with FastAPI, PostgreSQL, and Render: Part 1
使用Steams Apithe Post Build Build budent budent budent tivestapi，postgresql和Render：第1部分首先出现在数据科学上。
Decoding Nonlinear Signals in Large Observational Datasets
介于两者之间的雨水，雪或某些东西？在大型观察数据集中解码非线性信号的帖子首先出现在数据科学上。
RAG Explained: Reranking for Better Answers
如何通过浮出水面的结果来改善重新启发的生成，该结果解释了邮政的解释：重读更好的答案首先出现在数据科学方面。
PyTorch Explained: From Automatic Differentiation to Training Custom Neural Networks
深度学习正在塑造我们的世界。实际上，自2010年代初以来，它一直在缓慢地革新软件。 2025年，Pytorch处于这场革命的最前沿，成为训练神经网络的最重要的图书馆之一。无论您是使用计算机视觉，建立大型语言模型（LLM），[…] pytorch的帖子解释说：从自动差异到培训自定义神经网络，首先出现在数据科学上。
Introducing the AI-3P Assessment Framework: Score AI Projects Before Committing Resources
提问驱动的记分卡在实施之前介绍AI-3P评估框架的帖子之前，优先考虑和脱离风险AI计划：在提交资源之前，AI-3P评估框架：对数据科学提交资源。
Generating Consistent Imagery with Gemini
为您的图像库构建基于及时的生成管道的实用指南该帖子与双子座生成一致的图像首先出现在数据科学方面。
The Art of Asking Good Questions
作为数据科学家，您是否正在推动产品决策？还是只是支持他们？正确的问题可以将AI从威胁转变为您职业生涯的最佳盟友。这是如何开始询问他们的方法。提出好问题的艺术首先出现在数据科学方面。
Why Are Marketers Turning To Quasi Geo-Lift Experiments? (And How to Plan Them)
“准”地理位置实验是您的营销科学功能缺少的作品吗？帖子为什么营销人员会转向准地理升级实验？ （以及如何计划）首先出现在数据科学方面。
5 Techniques to Prevent Hallucinations in Your RAG Question Answering
了解如何减少幻觉的数量，以及它们在5个技术之后的影响，以防止您的抹布问题回答中的幻觉，这首先出现在数据科学上。
The Kolmogorov–Smirnov Statistic, Explained: Measuring Model Power in Credit Risk Modeling
了解银行如何在贷款批准中使用KS统计数据。科尔莫格罗夫– Smirnov统计量，解释：衡量信用风险建模中的模型功率首先出现在数据科学上。
Integrating DataHub into Jira: A Practical Guide Using DataHub Actions
如何使用datahub Actions Framework进行datahub中的元数据变化为JIRA工作流程的演练，将DataHub集成到JIRA：使用DataHub Action的实用指南首先出现在数据科学上。
The Theory of Universal Computation: Bayesian Optimality, Solomonoff Induction & AIXI
是否可以构建完美的感应机器？帖子通用计算理论：贝叶斯最优性，Solomonoff感应和AIXI首先出现在数据科学方面。
Data Visualization Explained: What It Is and Why It Matters
对数据可视化的简要介绍及其在当今技术环境中的重要性。邮政数据可视化解释了：它是什么以及为什么它首先出现在数据科学方面。
