Don’t Waste Your Labeled Anomalies: 3 Practical Strategies to Boost Anomaly Detection Performance
一些标签在异常检测方面走了很长一段路，帖子不会浪费您的标签异常：3种实用策略来提高异常检测性能，首先是迈向数据科学。
Your 1M+ Context Window LLM Is Less Powerful Than You Think
为什么工作记忆比原始上下文窗口sizethe发布您的1M+上下文窗口llm的功能要比您想象的首先在数据科学上首先出现的功能更强大。
How to Overlay a Heatmap on a Real Map with Python
可视化历史龙卷风的趋势如何将热图叠加在带有python的真实地图上的帖子首先出现在数据科学上。
3 Steps to Context Engineering a Crystal-Clear Project
通过使用上下文工程的技能来学习为任何项目获得智能图片的三个简单步骤。帖子3个步骤上下文工程设计了一个清晰的项目，首先出现在数据科学方面。
The Power of Building from Scratch
Mauro di Pietro讨论了使用开源工具，桥接理论和实践以及为什么他仍然对Scikit-Learn的怀旧之情。在Scratch构建的力量首先出现在数据科学方面。
How Metrics (and LLMs) Can Trick You: A Field Guide to Paradoxes
当数字撒谎时 - 您的指标误导您的帖子，指标（和LLM）如何欺骗您：悖论的现场指南首先出现在数据科学上。
From Equal Weights to Smart Weights: OTPO’s Approach to Better LLM Alignment
使用最佳运输来加重在LLM生成的响应中，最重要的是从相等的权重到智能权重：OTPO更好的LLM对准方法首先出现在数据科学方面。
Automating Deep Learning: A Gentle Introduction to AutoKeras and Keras Tuner
如何通过这两个平易近人的汽车库来节省时间并增加模型。帖子自动化深度学习：对汽车和Keras Tuner的温和介绍首先出现在数据科学方面。
The Future of AI Agent Communication with ACP
连接和协调多个AI代理的实用指南。与ACP的AI代理通信的未来首先出现在数据科学方面。
Accuracy Is Dead: Calibration, Discrimination, and Other Metrics You Actually Need
对数据科学家的高级评估进行了深入研究：邮政准确性已经死了：您实际上需要首先出现在数据科学方面的校准，歧视和其他指标。
Topic Model Labelling with LLMs
使用GPT4-O-MINI的尖端主题模型可再现标签的Python教程。具有LLMS的邮政主题模型标签首先是朝向数据科学的。
Simple Guide to Multi-Armed Bandits: A Key Concept Before Reinforcement Learning
AI如何学会做出更好的决策，以及为什么您应该关心探索与剥削，《多军匪徒的简单指南：强化学习之前的一个关键概念》首先出现在数据科学方面。
