Topic Modeling Techniques for 2026: Seeded Modeling, LLM Integration, and Data Summaries
种子主题建模、与 LLM 集成以及汇总数据训练是 NLP 工具包的新鲜部分。2026 年主题建模技术帖子：种子建模、LLM 集成和数据摘要首先出现在《走向数据科学》上。
From ‘Dataslows’ to Dataflows: The Gen2 Performance Revolution in Microsoft Fabric
数据流（正确吗？）被视为将数据引入 Power BI/Microsoft Fabric 的“最慢且性能最低的选项”。然而，事情正在迅速变化，最新的数据流增强功能改变了我们玩游戏的方式从“数据缓慢”到数据流：Microsoft Fabric 中的第二代性能革命首先出现在走向数据科学上。
Under the Uzès Sun: When Historical Data Reveals the Climate Change
夏季更长，冬季更温和：法国于泽斯年复一年的气温趋势分析。于泽斯阳光下：历史数据揭示气候变化的帖子首先出现在《走向数据科学》上。
Why Your ML Model Works in Training But Fails in Production
构建生产 ML 系统的惨痛教训，其中存在数据泄漏、默认值、群体变化以及时间不按我们预期的方式运行。为什么您的 ML 模型在训练中有效但在生产中失败的帖子首先出现在《走向数据科学》上。
How to Maximize Claude Code Effectiveness
了解如何充分利用代理编码《如何最大化 Claude 代码有效性》一文首先出现在《走向数据科学》上。
Optimizing Data Transfer in Batched AI/ML Inference Workloads
借助 NVIDIA Nsight™ 系统深入探讨数据传输瓶颈、识别瓶颈及其解决方案 - 第 2 部分优化批量 AI/ML 推理工作负载中的数据传输一文首先出现在 Towards Data Science 上。
Automatic Prompt Optimization for Multimodal Vision Agents: A Self-Driving Car Example
使用 Python 中的开源提示优化算法来提高在 OpenAI 的 GPT 5.2 上运行的自动驾驶汽车安全代理的准确性的演练多模态视觉代理的自动提示优化：自动驾驶汽车示例首先出现在 Towards Data Science 上。
How to Leverage Slash Commands to Code Effectively
了解我如何利用斜杠命令成为一名更高效的工程师如何有效利用斜杠命令编写代码一文首先出现在走向数据科学上。
Federated Learning, Part 1: The Basics of Training Models Where the Data Lives
了解联邦学习的基础联邦学习后，第 1 部分：数据所在的训练模型的基础知识首先出现在《走向数据科学》上。
Beyond the Flat Table: Building an Enterprise-Grade Financial Model in Power BI
逐步完成数据转换、星型模式建模和 DAX 方差分析，并从中汲取经验教训。文章《超越平面表：在 Power BI 中构建企业级财务模型》首先出现在《走向数据科学》上。
How LLMs Handle Infinite Context With Finite Memory
用 114 倍更少的内存实现无限上下文《法学硕士如何使用有限内存处理无限上下文》一文首先出现在《走向数据科学》上。
Data Science Spotlight: Selected Problems from Advent of Code 2025
为现实世界的数据科学用例提供动力的问题和解决方案的实践演练《数据科学聚焦：来自 2025 年代码到来的精选问题》首先出现在《走向数据科学》上。
Mastering Non-Linear Data: A Guide to Scikit-Learn’s SplineTransformer
忘记僵硬的线条和疯狂的多项式。了解为什么样条曲线是特征工程的“金发姑娘”，它使用 Scikit-Learn 的 SplineTransformer 为非线性数据提供了灵活性和纪律的完美平衡。掌握非线性数据：Scikit-Learn SplineTransformer 指南的帖子首先出现在《走向数据科学》上。
TDS Newsletter: December Must-Reads on GraphRAG, Data Contracts, and More
不要错过我们上个月最受欢迎的文章TDS 新闻通讯：12 月有关 GraphRAG、数据合约等的必读文章首先出现在 Towards Data Science 上。
Retrieval for Time-Series: How Looking Back Improves Forecasts
为什么检索有助于时间序列预测 我们都知道它是怎么回事：时间序列数据很棘手。传统的预测模型对突然的市场崩盘、黑天鹅事件或罕见的天气模式等事件没有做好准备。即使像 Chronos 这样的大型花哨模型有时也会遇到困难，因为它们以前没有处理过这种模式。我们可以[…]帖子检索时间序列：如何回顾改进预测首先出现在走向数据科学上。
Faster Is Not Always Better: Choosing the Right PostgreSQL Insert Strategy in Python (+Benchmarks)
PostgreSQL 速度很快。你的 Python 代码是否能够或应该跟上取决于上下文。本文对各种插入策略进行了比较和基准测试，重点不是微基准测试，而是安全性、抽象性和吞吐量之间的权衡，并为工作选择正确的工具。文章更快并不总是更好：在 Python 中选择正确的 PostgreSQL 插入策略（+基准）首先出现在 Towards Data Science 上。
HNSW at Scale: Why Your RAG System Gets Worse as the Vector Database Grows
近似向量搜索如何默默地降低召回率 - 以及如何处理它大规模的 HNSW 帖子：为什么随着向量数据库的增长，你的 RAG 系统变得更糟，首先出现在《走向数据科学》上。
