How I Use AI to Convince Companies to Adopt Sustainability
了解 Claude 如何充当供应链可持续发展分析师，并指导公司实现更环保、更高效的库存管理。《如何使用人工智能说服公司采用可持续发展》一文首先出现在《走向数据科学》上。
Why CrewAI’s Manager-Worker Architecture Fails — and How to Fix It
对 CrewAI 的分层编排失败原因的现实分析，以及您今天就可以实施的实用解决方案。《为什么 CrewAI 的管理器-工作人员架构失败——以及如何修复它》一文首先出现在《走向数据科学》上。
How to Create Professional Articles with LaTeX in Cursor
了解如何在 Cursor 中使用 LaTeX 快速创建专业文章和演示文稿《如何在 Cursor 中使用 LaTeX 创建专业文章》一文首先出现在 Towards Data Science 上。
How to Implement Randomization with the Python Random Module
让我们在代码的输出中生成随机性这篇文章《如何使用 Python 随机模块实现随机化》首先出现在《走向数据科学》上。
Struggling with Data Science? 5 Common Beginner Mistakes
避免这些错误，以快速跟踪您的数据科学职业生涯。文章《与数据科学作斗争？》 5 个常见的初学者错误首先出现在《走向数据科学》上。
LLM-as-a-Judge: What It Is, Why It Works, and How to Use It to Evaluate AI Models
使用大型语言模型构建 AI 质量控制的分步指南《法学硕士作为法官：它是什么、为什么有效以及如何使用它来评估 AI 模型》首先出现在《走向数据科学》上。
Learning Triton One Kernel at a Time: Softmax
关于快速、可读且支持 PyTorch 的 softmax 内核，您需要了解的所有信息这篇文章《一次学习 Triton 一个内核：Softmax》首先出现在《走向数据科学》上。
Your Next ‘Large’ Language Model Might Not Be Large After All
27M 参数模型在推理任务上的表现刚刚好于 DeepSeek R1、o3-mini 和 Claude 3.7 等巨头您的下一个“大型”语言模型毕竟可能不会很大这篇文章首先出现在《走向数据科学》上。
Empirical Mode Decomposition: The Most Intuitive Way to Decompose Complex Signals and Time Series
经验模式分解的逐步分解，帮助您从时间序列中提取模式后经验模式分解：分解复杂信号和时间序列的最直观方法首先出现在走向数据科学上。
Overfitting vs. Underfitting: Making Sense of the Bias-Variance Trade-Off
最好的模型处于最佳状态：概括良好，学习足够，但不过多这篇文章《过拟合与欠拟合：理解偏差-方差权衡》一文首先出现在《走向数据科学》上。
Modern DataFrames in Python: A Hands-On Tutorial with Polars and DuckDB
我如何学会在不减慢整个工作流程的情况下处理不断增长的数据集Python 中的现代数据框架：Polars 和 DuckDB 的实践教程首先出现在《走向数据科学》上。
How To Build a Graph-Based Recommendation Engine Using EDG and Neo4j
使用共享分类法连接 RDF 和属性图，并通过推理提供更智能的推荐如何使用 EDG 和 Neo4j 构建基于图的推荐引擎一文首先出现在 Towards Data Science 上。
Natural Language Visualization and the Future of Data Analysis and Presentation
会话交互会取代 SQL 查询、KPI 报告和仪表板吗？《自然语言可视化和数据分析和演示的未来》一文首先出现在《走向数据科学》上。
Generative AI Will Redesign Cars, But Not the Way Automakers Think
传统制造商正在使用革命性技术进行增量优化，而不是从根本上重新想象后生成式人工智能将重新设计汽车，但不是汽车制造商的思考方式，该文章首先出现在《走向数据科学》上。
TDS Newsletter: How to Build Robust Data and AI Systems
许多从业者喜欢一头扎进实施人工智能工具的具体细节。我们明白：修改解决方案有时可以节省您的时间，而且这通常是一种有趣的学习方式。然而，正如我们本周重点介绍的文章所显示的那样，从高层次上了解 TDS 新闻通讯：如何构建稳健的数据和人工智能系统如何首次出现在《迈向数据科学》上至关重要。
How to Use Gemini 3 Pro Efficiently
通过编码和控制台使用测试了解 Gemini 3 Pro 的优点和缺点如何有效使用 Gemini 3 Pro 帖子首先出现在走向数据科学上。
对时间序列可视化的解释，包括 Matplotlib、Plotly 和 Altair 中的深入代码示例。数据可视化解释（第 5 部分）：在 Python 中可视化时间序列数据（Matplotlib、Plotly 和 Altair）一文首先出现在 Towards Data Science 上。
How Relevance Models Foreshadowed Transformers for NLP
追溯 LLM 注意力的历史：站在巨人的肩膀上相关模型如何预示 NLP 的 Transformers 帖子首先出现在《走向数据科学》上。
