LLMs + Pandas: How I Use Generative AI to Generate Pandas DataFrame Summaries
本地大语言模型可以将大量的数据范围转换为可呈现的标记报告 - 这是LLMS + PANDAS的方法：我如何使用生成AI生成PANDAS DataFrame Summaries首先出现在数据科学上。
Evaluating LLMs for Inference, or Lessons from Teaching for Machine Learning
这就像对论文的分级，但是您的学生是评估推理的LLM的帖子，或者是从机器学习教学的经验教训，首先出现在数据科学方面。
Vision Transformer on a Budget
简介香草vit有问题。如果您看原始的Vit论文[1]，您会注意到，尽管这种深度学习模型被证明非常好，但它需要数亿个标签的培训图像才能实现这一目标。好吧，那很多。对数据科学迈出的大量数据的这一要求肯定是[…]预算的后视觉变压器。
Your DNA Is a Machine Learning Model: It’s Already Out There
即使您从未对基因组进行测序，预测系统已经对此了解很多。基因组推断已成为一个人口规模的模型，您可能会在其中。您的DNA是一种机器学习模型：它已经首先出现在数据科学方面。
Grammar as an Injectable: A Trojan Horse to NLP
机器如何理解句子结构：组合性语法语法作为注射术：Trojan马到NLP的态度首先出现在数据科学上。
Hands-On Attention Mechanism for Time Series Classification, with Python
这是如何在时间序列分类框架中使用注意机制的方法，用于时间序列分类的后动手注意机制，Python首先出现在数据科学方面。
Agentic RAG Applications: Company Knowledge Slack Agents
使用LlamainDex和Modalth The Post Agentic Rag应用程序学习的教训：公司知识懈怠的代理首先出现在数据科学方面。
The Secret Power of Data Science in Customer Support
客户支持是数据金矿。以下是如何通过数据科学释放其全部潜力的方法。在客户支持中，数据科学的秘密力量首先出现在数据科学方面。
Simulating Flood Inundation with Python and Elevation Data: A Beginner’s Guide
使用高程DATATHE来可视化洪水影响，以模拟Python和高程数据模拟洪水淹没：初学者指南首先出现在数据科学方面。
May Must-Reads: Math for Machine Learning Engineers, LLMs, Agent Protocols, and More
我们在过去的一个月中选择了我们阅读最多和显示的文章。帖子可能必须阅读：机器学习工程师，LLMS，代理协议等的数学首先出现在数据科学方面。
GAIA: The LLM Agent Benchmark Everyone’s Talking About
从业人员需要了解的有关LLM代理商的基准盖亚之后：LLM代理商基准每个人都在谈论的LLM代理商首先出现在数据科学方面。
A Bird’s Eye View of Linear Algebra: The Basics
我们认为不含基础，我们会免费编写基础，但是当芯片倒下时，我们关闭了办公室的门，并用愤怒等矩阵计算。帖子鸟类对线性代数的眼光：基本知识首先是迈向数据科学的基础知识。
I Transitioned from Data Science to AI Engineering: Here’s Everything You Need to Know
我从数据科学过渡到AI工程的帖子背后的技能，工具和思维方式的个人指南：您需要了解的一切首先出现在数据科学方面。
From Data to Stories: Code Agents for KPI Narratives
拥抱面的Smolagents框架在Action The The Data到Stories的帖子：KPI叙述的代码代理首先出现在数据科学上。
