From Rules to Relationships: How Machines Are Learning to Understand Each Other
使用知识图来处理语义通信中的意外情况，从规则到关系的帖子：机器如何学习彼此理解的方式首先出现在数据科学方面。
What Optimization Terminologies for Linear Programming Really Mean
了解优化问题的二元性，对双重转换的原始性以及线性问题的最佳条件。帖子，线性编程的优化术语确实是什么意思是首先出现在数据科学上。
Understanding Matrices | Part 3: Matrix Transpose
可视化矩阵换位，以理解与转轴相关的公式。第3部分：矩阵转置首先出现在数据科学上。
When LLMs Try to Reason: Experiments in Text and Vision-Based Abstraction
大型语言模型可以学会从几个示例中抽象地推理？在本文中，我通过在抽象网格转换任务上测试基于文本的（O3-MINI）和具有图像能力的模型（GPT-4.1）模型来探讨这个问题。这些实验揭示了当前模型依赖于模式匹配，程序启发式和象征性快捷方式而不是强大的概括的程度。即使有多模式输入，推理也经常在微妙的抽象面前分解。结果为使用LLM的当前功能和局限性提供了一个窗口。当LLMS尝试推理的帖子：基于文本和视觉的抽象中的实验首先出现在数据科学方面。
How To Significantly Enhance LLMs by Leveraging Context Engineering
llms的上下文工程的好处和实践方面帖子如何通过利用上下文工程来显着增强LLM，首先出现在数据科学上。
I Analysed 25,000 Hotel Names and Found Four Surprising Truths
为什么有这么多以城市命名的酒店？遵循有关酒店名称的数据分析。我分析了25,000个酒店名称，并发现四个令人惊讶的真相首先出现在数据科学方面。
Hands‑On with Agents SDK: Your First API‑Calling Agent
与Python，OpenAI代理SDK，API工具和简化的实用，友好的初学者指南。
MCP Client Development with Streamlit: Build Your AI-Powered Web App
MCP客户端开发具有简化的功能，以增强远程MCP服务器的工具调用功能，从设置开发环境和确保API键，处理用户输入，连接到远程MCP服务器以及显示AI生成的响应。邮政MCP客户端开发具有简化：构建您的AI驱动的Web应用程序首先出现在数据科学方面。
How to Create an LLM Judge That Aligns with Human Labels
动手构建和验证LLM评估人员的指南《如何创建与人类标签保持一致的LLM法官》首先出现在数据科学方面。
Exploratory Data Analysis: Gamma Spectroscopy in Python (Part 2)
让我们观察原子级的问题探索性数据分析：Python中的伽马光谱（第2部分）首先出现在迈向数据科学。
The Hidden Trap of Fixed and Random Effects
我的教训是，如何盲目地控制噪声可以消除您正在测量的效果，固定和随机效果的隐藏陷阱首先出现在数据科学方面。
Gain a Better Understanding of Computer Vision: Dynamic SOLO (SOLOv2) with TensorFlow
使用SOLOV2和TensorFlow的实例分割的实用方法可以更好地理解计算机视觉的理解：带有TensorFlow的动态独奏（Solov2）首先出现在数据科学上。
From Reactive to Predictive: Forecasting Network Congestion with Machine Learning and INT
在机器学习发生之前，了解机器学习如何预测网络拥塞，从反应性到预测性：通过机器学习和INT首先出现在数据科学方面的预测网络拥塞。
TDS Authors Can Now Edit Their Published Articles
我们作为出版物的指导原则之一是作者的作品仍然是他们的作品。自从今年早些时候推出我们的独立网站以来，这并没有改变。相反。但是，从实际层面上讲，我们知道只要作者无法直接编辑其文章，我们就会缺少重要的元素，而我们社区的成员[…] TDS作者现在可以编辑其已发表的文章，首先出现在数据科学方面。
