How Cursor Actually Indexes Your Codebase
探索 Cursor 中为编码代理提供代码索引和检索的 RAG 管道游标如何实际索引您的代码库一文首先出现在 Towards Data Science 上。
How Convolutional Neural Networks Learn Musical Similarity
通过对比学习来学习音频嵌入，并将其部署到真正的音乐推荐应用程序中。这篇文章《卷积神经网络如何学习音乐相似性》首先出现在《走向数据科学》上。
Causal ML for the Aspiring Data Scientist
对因果推理和机器学习的简单介绍《面向有抱负的数据科学家的后因果机器学习》首先出现在《走向数据科学》上。
SAM 3 vs. Specialist Models — A Performance Benchmark
为什么专业模型在生产环境中仍然保持 30 倍的速度优势后 SAM 3 与专业模型 — 性能基准首先出现在《走向数据科学》上。
Optimizing Data Transfer in Distributed AI/ML Training 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 3 部分优化分布式 AI/ML 训练工作负载中的数据传输一文首先出现在 Towards Data Science 上。
Achieving 5x Agentic Coding Performance with Few-Shot Prompting
学习利用少样本提示来提高法学硕士的成绩这篇文章《利用少样本提示实现 5 倍代理编码性能》首先出现在《迈向数据科学》上。
科学检验现代工程是如何发展的；以及对对话式人工智能工具未来的影响人类发现的研究首先发表在《走向数据科学》上，《为什么你的提示的复杂性与反应的复杂性几乎完美相关》一文。
From Transactions to Trends: Predict When a Customer Is About to Stop Buying
客户流失通常是一个渐进的过程，而不是突然发生的事件。在这篇文章中，我们分析每月交易趋势并将回归斜率转换为度数，以清楚地识别购买行为的下降。今天的小负斜率可以防止明天的巨大收入损失。从交易到趋势：预测客户何时将停止购买的帖子首先出现在走向数据科学上。
TDS Newsletter: Beyond Prompt Engineering: The New Frontiers of LLM Optimization
让我们重点关注将人工智能驱动的工作流程推向新水平的最新方法TDS 后通讯：超越即时工程：LLM 优化的新前沿首先出现在《走向数据科学》上。
Evaluating Multi-Step LLM-Generated Content: Why Customer Journeys Require Structural Metrics
如何评估旨在建立参与度和交付业务成果的以目标为导向的内容，以及为什么结构很重要。评估多步骤法学硕士生成的内容：为什么客户旅程需要结构指标首先出现在走向数据科学上。
Why SaaS Product Management Is the Best Domain for Data-Driven Professionals in 2026
我如何使用分析、自动化和 AI 来构建更好的 SaaS 为什么 SaaS 产品管理是 2026 年数据驱动专业人员的最佳领域一文首先出现在 Towards Data Science 上。
Stop Writing Messy Boolean Masks: 10 Elegant Ways to Filter Pandas DataFrames
掌握使用 .query()、.isin() 和高级向量化逻辑进行可读、高性能数据选择的艺术。文章《停止编写凌乱的布尔掩码：过滤 Pandas 数据帧的 10 种优雅方法》首先出现在《走向数据科学》上。
What Other Industries Can Learn from Healthcare’s Knowledge Graphs
共享的意义、证据和标准如何创建持久的语义基础设施其他行业可以从医疗保健知识图谱中学到什么一文首先出现在走向数据科学上。
Google Trends is Misleading You: How to Do Machine Learning with Google Trends Data
Google Trends 是用于大规模分析人类行为的最广泛使用的工具之一。记者使用它。数据科学家使用它。整篇论文都是建立在它的基础上的。但 Google 趋势数据有一个基本属性，使其很容易被滥用，特别是当您正在处理时间序列或尝试构建模型时，而大多数人从未意识到他们正在这样做。Google 趋势误导了您：如何使用 Google 趋势数据进行机器学习一文首先出现在《走向数据科学》上。
If You Want to Become a Data Scientist in 2026, Do This
从我的错误中吸取教训，快速跟踪您的数据科学职业如果您想在 2026 年成为数据科学家，请这样做，该文章首先出现在《迈向数据科学》上。
Does Calendar-Based Time-Intelligence Change Custom Logic?
让我们看一下随着时间的推移计算移动平均值这篇文章基于日历的时间智能会改变自定义逻辑吗？首先出现在《走向数据科学》上。
You Probably Don’t Need a Vector Database for Your RAG — Yet
Numpy 或 SciKit-Learn 可能会满足您所有的检索需求这篇文章《您可能不需要 RAG 的矢量数据库 — 然而》首先出现在《走向数据科学》上。
