RF-DETR Under the Hood: The Insights of a Real-Time Transformer Detection
从刚性网格到自适应注意力，这是使检测变压器变得快速、灵活和强大的进化路径。后置 RF-DETR 的幕后：实时变压器检测的见解首先出现在走向数据科学上。
Building a Rules Engine from First Principles
如何将命题逻辑重铸为稀疏代数，从而带来优雅而高效的设计从第一原理构建规则引擎一文首先出现在《走向数据科学》上。
Build LLM Agents Faster with Datapizza AI
新的 GenAI 框架“意大利制造”使用 Datapizza AI 更快地构建 LLM 代理一文首先出现在 Towards Data Science 上。
TDS Newsletter: October Must-Reads on Agents, Python, Context Engineering, and More
在 TDS 上，我们可以与读者分享一系列精辟的文章，涵盖尖端工具、基础数据和 ML 技能、对人工智能现状的深思熟虑以及我们顶级作者的职业（和其他）见解。从这个角度来看，十月是一个值得期待的十月。这篇 […]TDS 时事通讯：10 月有关代理、Python、上下文工程等的必读文章首先出现在《迈向数据科学》上。
“Systems thinking helps me put the big picture front and center”
郭帅谈深度研究代理、分析型人工智能与基于 LLM 的代理以及系统思维“系统思维帮助我将大局置于中心位置”首先出现在《走向数据科学》上。
4 Techniques to Optimize Your LLM Prompts for Cost, Latency and Performance
了解如何大幅提高 LLM 申请的性能帖子 4 条优化 LLM 提示成本、延迟和性能的技术首先出现在《走向数据科学》上。
Bringing Vision-Language Intelligence to RAG with ColPali
释放知识库中非文本内容的价值这篇文章《与 ColPali 一起将视觉语言智能引入 RAG》首先出现在《走向数据科学》上。
Using NumPy to Analyze My Daily Habits (Sleep, Screen Time & Mood)
我可以使用 NumPy 弄清楚我的习惯如何影响我的情绪和生产力吗？使用 NumPy 分析我的日常习惯（睡眠、屏幕时间和情绪）的帖子首先出现在 Towards Data Science 上。
Deep Reinforcement Learning: 0 to 100
使用 RL 教机器人驾驶无人机《深度强化学习：0 到 100》一文首先出现在《走向数据科学》上。
Using Claude Skills with Neo4j
亲身探索 Claude Skills 及其在 Neo4j 中的潜在应用将 Claude Skills with Neo4j 的帖子首先出现在 Towards Data Science 上。
Water Cooler Small Talk, Ep. 9: What “Thinking” and “Reasoning” Really Mean in AI and LLMs
理解人工智能如何模拟“理性”，以及为什么它不是人类在思考时所做的事情The post Water Cooler Small Talk，Ep. 9：人工智能和法学硕士中“思考”和“推理”的真正含义首先出现在《走向数据科学》上。
A Real-World Example of Using UDF in DAX
随着 Power BI 2025 年 9 月版本的发布，我们获得了新的用户定义函数功能。这是对我们工具集的绝佳补充。让我们看看如何构建此新功能的真实示例。在 DAX 中使用 UDF 的真实示例一文首先出现在 Towards Data Science 上。
How to Apply Powerful AI Audio Models to Real-World Applications
了解不同类型的 AI 音频模型及其可使用的应用领域。如何将强大的 AI 音频模型应用于现实世界应用程序的帖子首先出现在走向数据科学上。
The Machine Learning Lessons I’ve Learned This Month
2025 年 10 月：自述文件、MIG 和动作这篇文章《本月我学到的机器学习课程》首先出现在《迈向数据科学》上。
Building a Monitoring System That Actually Works
捕获真实异常情况而不被错误警报淹没的分步指南“构建实际有效的监控系统”一文首先出现在“迈向数据科学”上。
The Power of Framework Dimensions: What Data Scientists Should Know
实践指导和案例研究《框架维度的力量：数据科学家应该知道什么》一文首先出现在《迈向数据科学》上。
AI Agents: From Assistants for Efficiency to Leaders of Tomorrow?
人工智能如何从“简单”的助手发展成为我们未来甚至首席执行官和州长的潜在架构师后人工智能代理：从效率助手到明天的领导者？首先出现在《走向数据科学》上。
How to Consistently Extract Metadata from Complex Documents
了解如何从文档中提取重要信息“如何从复杂文档中一致地提取元数据”一文首先出现在“迈向数据科学”上。
