Create Your Supply Chain Analytics Portfolio to Land Your Dream Job
学生和专业人员指南，以建立现实世界项目并使用供应链分析备忘单展示他们的技能。帖子创建了您的供应链分析作品集，以使您的理想工作首先出现在数据科学方面。
Understanding the Tech Stack Behind Generative AI
从基础模型到矢量数据库和AI代理 - 使现代AI工作的原因是，了解生成AI背后的技术堆栈首先出现在数据科学方面。
My Learning to Be Hired Again After a Year… Part 2
一年后：我学到的知识仍然很重要，一年后我的学习再次被录用……第2部分首先出现在数据科学方面。
A Little More Conversation, A Little Less Action — A Case Against Premature Data Integration
在开始ML零件之前运行大型数据集成项目很容易成为一个坏主意，因为您在不知道其使用的情况下集成了数据。在某些未来的ML用例中，数据适合目的的机会很小，最好的这篇文章表明，让人们一起交谈有助于避免ML项目中的早产数据集成的陷阱，优化货币价值。帖子更多的对话，较少的对话，较少的行动 - 反对过早数据集成的案例首先是针对数据科学的。
Master the 3D Reconstruction Process: A Step-by-Step Guide
从特征提取到密集匹配的完整3D重建管道。带有Python代码示例和开源工具的主摄影测量。
AI Agents from Zero to Hero — Part 3
仅使用Ollama（没有GPU，没有Apikey）从零开始构建AI的ADENTENT，从零到英雄 - 第3部分首先出现在数据科学方面。
From Physics to Probability: Hamiltonian Mechanics for Generative Modeling and MCMC
汉密尔顿力学是一种描述物理系统（如行星或钟摆）的方式，随着时间的推移，专注于能量而不是力量。通过通过能量镜头重新构架复杂的动力学，这个19世纪的物理框架现在可以为尖端生成的AI提供动力。它使用广义坐标（q）（例如位置）及其共轭动量（P）（与动量有关），形成捕获系统状态的相空间。这种方法对于具有多个部分的复杂系统特别有用，可以更轻松地找到模式和保护定律。从物理学到概率的帖子：用于生成建模的汉密尔顿力学和MCMC的机制首先出现在数据科学方面。
How to Format Your TDS Draft: A Quick(ish) Guide
您需要了解的有关在我们的贡献者门户网站上创建草稿的所有内容如何格式化您的TDS草案：快速（ISH）指南首先出现在数据科学上。
Data Science: From School to Work, Part III
python错误处理和记录的良好实践：从学校到工作，第三部分首先出现在数据科学方面。
Japanese-Chinese Translation with GenAI: What Works and What Doesn’t
在日语中评估Genai的日语翻译：与Genai的日语中的当前限制和机会eStiesthe：有效的以及在数据科学方面没有出现的作用，什么是没有出现的。
Automate Supply Chain Analytics Workflows with AI Agents using n8n
如果您可以使用低代码解决方案自动化完整的供应链分析工作流程？使用N8N的AI代理自动供应链分析工作流程首先出现在数据科学方面。
AI Agents from Zero to Hero — Part 2
在本教程系列的第1部分中介绍，我们介绍了AI代理，执行任务，做出决定并与他人进行交流的自主程序。代理商通过工具执行操作。可能会发生工具在第一次尝试中不起作用，或者必须按顺序激活多个工具。代理人应该能够组织[…]从零到英雄的AI后代理商 - 第2部分首先出现在数据科学方面。
Uncertainty Quantification in Machine Learning with an Easy Python Interface
ML不确定性包装在机器学习中的不确定性量化后首先出现在数据科学上。
The Ultimate AI/ML Roadmap For Beginners
如何从头开始学习AI/ML的AI/ML帖子，初学者的最终AI/ML路线图首先出现在数据科学上。
Attractors in Neural Network Circuits: Beauty and Chaos
在不同的镜头下的神经网络：在换档登记册中产生吸引力的盆地，nn在神经网络电路中的吸引子：美容和混乱首先出现在数据科学上。
