Parquet File Format – Everything You Need to Know!
新的数据口味需要新的方法来存储它！了解有关镶木木材文件格式的所有您需要了解的所有内容，即Post Parquet文件格式 - 您需要知道的所有内容！首先出现在数据科学上。
Survival Analysis When No One Dies: A Value-Based Approach
Kaplan-Meier的广义版本允许建模连续价值（如货币），而不是二进制信号（如生存），当没有人死亡时，生存分析：首先在数据科学上出现了基于价值的方法。
Get Started with Rust: Installation and Your First CLI Tool – A Beginner’s Guide
从设置到您的第一个命令行应用程序 - 逐步开始使用Rust：安装和您的第一个CLI工具开始 - 初学者指南首先出现在数据科学方面。
Non-Parametric Density Estimation: Theory and Applications
对非参数密度估计的理论和实用介绍。非参数密度估计：理论和应用首先出现在数据科学方面。
Rethinking the Environmental Costs of Training AI — Why We Should Look Beyond Hardware
对AI培训中驱动能源，水和碳消耗的因素以及硬件改进是否足够的统计分析。该帖子重新考虑了培训AI的环境成本 - 为什么我们应该超越硬件出现在数据科学方面。
TDS Authors Can Now Receive Payments Via Stripe
作者付款计划刚刚变得更加精简，TDS的作者现在可以通过条纹首先出现在数据科学上。
Empowering LLMs to Think Deeper by Erasing Thoughts
引言最近的大型语言模型（LLMS）（例如OpenAI的O1/O3，DeepSeek的R1和Anthropic的Claude 3.7）表明，允许该模型在测试时间更深入地思考可以显着增强模型的推理能力。他们深思熟虑能力的核心方法称为“经营链”（COT），该模型迭代地产生了中间体[…]赋予LLMS的邮政通过擦除思想的深入思考，这首先出现在数据科学方面。
How I Finally Understood MCP — and Got It Working in Real Life
当我不知道为什么有人会为AI助手构建MCP服务器时，我需要的指南。我最终如何理解MCP的帖子 - 使其在现实生活中的工作首先出现在数据科学方面。
Pause Your ML Pipelines for Human Review Using AWS Step Functions + Slack
通过插入快速，安全的人体检查中的机器学习管道中建立信任。在使用AWS步骤函数 + Slack暂停您的ML Pupeeline for Munth Pipeelines，首先出现在数据科学上。
Running Python Programs in Your Browser
使用Pyodide和WebAssembly在浏览器中运行Python程序的帖子首先出现在数据科学上。
Will You Spot the Leaks? A Data Science Challenge
当模型飞得太高时：通过数据泄漏的危险旅程，您会发现泄漏吗？数据科学挑战首先出现在数据科学方面。
What My GPT Stylist Taught Me About Prompting Better
在llms的奇怪行为中，我的GPT设计师教给我的关于提示更好的是首先出现在数据科学方面。
Log Link vs Log Transformation in R — The Difference that Misleads Your Entire Data Analysis
尽管正常分布是最常用的，但不幸的是，许多现实数据并不正常。当面对极度偏斜的数据时，我们很容易利用日志转换来归一化分布并稳定方差。最近，我使用数据[…] R中的数据链接与日志转换分析了训练AI模型的能源消耗的项目 - 误导您的整个数据分析的差异首先出现在数据科学方面。
A Review of AccentFold: One of the Most Important Papers on African ASR
AccentFold解决了我们许多人可能与之相关的特定问题：当前的ASR系统对非洲元素的英语无法正常工作。这不是因为缺乏尝试。
Time Series Forecasting Made Simple (Part 2): Customizing Baseline Models
从简单的平均到混合策略，该部分为更好的预测模型建立了基础。帖子时间序列预测变得简单（第2部分）：自定义基线模型首先出现在数据科学上。
How Not to Write an MCP Server
从我第一次尝试利用新的MCP技术的尝试中学到的五个艰难的课程，这是一个简短的开发人员日记《如何不编写MCP服务器》，这首先出现在数据科学方面。
