Modular Arithmetic in Data Science
模块化算术是一个数学系统，其中数字在达到一个称为模量的值后循环回开始。该系统通常称为“时钟算术”，因为它与模拟12小时表示时间的相似之处。本文提供了模块化算术的概念概述，并探讨了[…]数据科学中的模块化算术中的实际用例，首先出现在数据科学方面。
Maximizing AI/ML Model Performance with PyTorch Compilation
自2023年3月在Pytorch 2.0成立以来，Torch.com的演变一直是最令人兴奋的事情之一。鉴于Pytorch的受欢迎程度是由于其“ Pythonic”性质，其易用性以及其逐线（又称急切）执行的逐条执行，因此不应将即时（JIT）图形汇编模式的成功（不应采用[…]最大化AI/ML模型的pytorch Compilation Compilation Compilation Compilation Compilation Privent of Data Science。
How to Correctly Apply Limits on the Result in DAX (and SQL)
如果一项措施的输出不得超过特定的限制，该怎么办？我们如何确保正确计算总数？这篇文章是关于正确计算和汇总此类输出的。帖子如何正确应用DAX（和SQL）的结果限制，首先是在数据科学上出现的。
How to Create Powerful LLM Applications with Context Engineering
通过优化其上下文来改善您的LLM帖子如何使用上下文工程来创建强大的LLM应用程序，这首先是朝向数据科学的。
LangGraph 101: Let’s Build A Deep Research Agent
从Google的开源全堆栈实施中学习langgraph基础知识，langgraph 101：让我们构建一个深入的研究代理人，首先出现在数据科学方面。
What Does “Following Best Practices” Mean in the Age of AI?
数据和ML从业者应如何应对迅速变化的景观，“遵循最佳实践”在AI时代意味着什么？首先出现在数据科学上。
“My biggest lesson was realizing that domain expertise matters more than algorithmic complexity.“
claudia ng反思了现实世界中的ML课程，指导新移民以及她从公司ML到自由职业者的旅程。首先出现在数据科学上。
How to Use LLMs for Powerful Automatic Evaluations
llm-as-a-a-judgethe的初学者介绍如何使用LLM进行强大的自动评估，这首先出现在数据科学方面。
Data Mesh Diaries: Realities from Early Adopters
从实际数据网格实施中收集的早期辅助现实《邮政数据网格日记：早期采用者的现实》首先出现在数据科学上。
Tips for Setting Expectations in AI Projects
如果您希望您的AI项目成功，那么掌握期望管理是第一个。在与AI Projets合作时，不确定不仅是副作用，还可以使整个倡议产生或破坏。受AI项目影响的大多数人并不完全了解AI的工作原理，或者错误不仅是不可避免的，而且实际上是自然的[…]，在AI项目中设定期望的帖子技巧首先出现在数据科学方面。
A Bird’s-Eye View of Linear Algebra: Why Is Matrix Multiplication Like That?
由于我们操纵高维矢量的方式主要是矩阵乘法，因此说这是现代AI革命的基石。首先出现在数据科学上。
Reducing Time to Value for Data Science Projects: Part 4
拥抱您的内部软件开发人员邮政为数据科学项目的价值减少时间：第4部分首先出现在数据科学上。
Model Predictive Control Basics
与Python和Casadithe Post Model Predictive Control Basics的动手教程首先出现在数据科学上。
Coconut: A Framework for Latent Reasoning in LLMs
用简单的术语解释椰子（训练大语言模型以在连续的潜在空间中进行推理）椰子：LLMS中潜在推理的框架首先出现在数据科学方面。
A Refined Training Recipe for Fine-Grained Visual Classification
FGVC的目标是如何识别超级类别的多个下属类别的图像，帖子首先出现在数据科学方面。
Fine-Tune Your Topic Modeling Workflow with BERTopic
学习如何微调伯托设置，以使其更加集中，可重复和可解释的结果在Post Post-post the Tune Tune Tune您的主题建模工作流程与Bertopic首次出现在数据科学方面。
Estimating from No Data: Deriving a Continuous Score from Categories
使用低容量网络的练习和数学是在仅可用于培训的分类标签时获得细粒度得分的。我们使用它来根据以前情况下仅基于粗糙结果的信息来预测量表上感染的严重性。从无数据估算的帖子：从类别中得出连续得分的帖子首先出现在数据科学上。
Introducing Google’s LangExtract tool
do rag而不使用这个功能强大的新NLP和数据提取图书馆介绍Google的LangeXtract工具的帖子首先出现在数据科学上。
