Liberating Performance with Immutable DataFrames in Free-Threaded Python
staticframe和python 3.13T如何使基于线程的并发启用自由线程python中无数数据范围的邮政释放性能首先出现在数据科学上。
My Honest Advice for Aspiring Machine Learning Engineers
成为机器学习工程师真正需要的是我对有抱负的机器学习工程师的诚实建议，首先是迈向数据科学的。
Rethinking Data Science Interviews in the Age of AI
AI如何改变数据科学访谈，以及招聘经理和候选人应采取的措施来改编AI时代的数据科学访谈，这首先出现在数据科学方面。
Change-Aware Data Validation with Column-Level Lineage
数据转换工具（例如DBT）使构建SQL数据管道变得容易且系统性。但是，即使有了增加的结构和明确定义的数据模型，管道仍然可以变得复杂，这使调试问题和验证数据模型的更改变得困难。后变化感知的数据验证具有列级谱系的数据验证首先是朝向数据科学的。
Explainable Anomaly Detection with RuleFit: An Intuitive Guide
创建可解释的规则，以表征已确定的异常情况下可解释的异常检测：直观指南首先出现在数据科学方面。
Fairness Pruning: Precision Surgery to Reduce Bias in LLMs
从不合理的枪击事件到中立的故事：如何通过选择性修剪后的公平修剪来修复有毒叙事：减少LLMS偏见的精确手术首先出现在数据科学方面。
GraphRAG in Action: A Simple Agent for Know-Your-Customer Investigations
本博客文章为AI工程师和开发人员提供了动手指南，介绍了如何使用OpenAI代理SDK构建初始的KYC代理原型。我们将探索如何为我们的代理配备一套工具（包括MCP服务器工具），以发现和调查潜在的欺诈模式。
Taking ResNet to the Next Level
了解Resnext如何在重新系统上进行改进，并通过全面的Pytorch实施GuidEthe将重新连接到一个新的水平首先出现在数据科学方面。
Interactive Data Exploration for Computer Vision Projects with Rerun
使用openCV和重新运行带有重播的计算机视觉项目的交互式数据探索的计算机视觉管道中的动态信号首先出现在数据科学上。
Four AI Minds in Concert: A Deep Dive into Multimodal AI Fusion
简介：从系统体系结构到算法执行在我的上一篇文章中，我探索了VisionsCout CoutCout多模式AI系统的架构基础，将其从简单的对象检测模型的演变传播到模块化框架。在那里，我强调了仔细的分层，模块边界和协调策略如何将复杂的多模式任务分解为可管理的组件。 […]帖子中的四个AI思维：深入研究多模式AI融合，首先出现在数据科学上。
Why We Should Focus on AI for Women
一项关于在AI中根深蒂固的性别差异的模拟研究。为什么我们应该专注于AI的女性，首先是迈向数据科学的AI。
How to Maximize Technical Events — NVIDIA GTC Paris 2025
了解我在NVIDIA GTC PARIS 25的经验，以及如何从类似的技术活动中获得最大化的技术事件，如何最大化技术事件 - NVIDIA GTC PARIS 2025首先出现在数据科学上。
STOP Building Useless ML Projects – What Actually Works
如何找到将吸引您雇用的机器学习项目。邮政停止构建无用的ML项目 - 实际上起作用的是首先朝着数据科学迈进。
Revisiting Benchmarking of Tabular Reinforcement Learning Methods
引入模块化框架和改进模型性能。对表格增强学习方法的基准重新测试首先出现在数据科学上。
From Reporting to Reasoning: How AI Is Rewriting the Rules of Data App Development
使用我们的第一本电子书探索从静态报告到智能应用的转变。
Prescriptive Modeling Makes Causal Bets – Whether You Know it or Not!
在规定建模中隐含的因果假设的解释以及如何满足。首先出现在数据科学上。
