The Reinforcement Learning Handbook: A Guide to Foundational Questions
简化掌握强化学习所需的所有概念《强化学习手册：基础问题指南》一文首先出现在《走向数据科学》上。
We Didn’t Invent Attention — We Just Rediscovered It
选择性放大如何通过收敛的数学解决方案在进化、化学和人工智能中出现我们没有发明注意力——我们只是重新发现了它，它首先出现在《走向数据科学》上。
使用二进制、顺序感知措施评估 RAG 管道的检索质量如何评估 RAG 管道中的检索质量（第 2 部分）：平均倒数排名 (MRR) 和平均精度 (AP) 文章首先出现在 Towards Data Science 上。
Why Nonparametric Models Deserve a Second Look
了解非参数条件分布如何在不假设函数形式的情况下统一回归、分类和合成数据生成。文章《为什么非参数模型值得再看一遍》首先出现在《走向数据科学》上。
NumPy for Absolute Beginners: A Project-Based Approach to Data Analysis
从头开始构建高性能传感器数据管道，释放 Python 科学计算核心的真正速度《面向绝对初学者的 NumPy：基于项目的数据分析方法》一文首先出现在《走向数据科学》上。
What Building My First Dashboard Taught Me About Data Storytelling
为什么在将数据转化为人们真正理解的故事时，清晰度胜过复杂性这篇文章“构建我的第一个仪表板教会了我关于数据讲故事的内容”首先出现在《迈向数据科学》上。
What to Do When Your Credit Risk Model Works Today, but Breaks Six Months Later
这就是发生这种情况的原因 - 以及如何修复它当您的信用风险模型今天有效，但六个月后崩溃时该怎么办，该文章首先出现在走向数据科学上。
Train a Humanoid Robot with AI and Python
使用 MuJoCo 和 Gym 进行 3D 模拟和强化学习使用 AI 和 Python 训练人形机器人一文首先出现在 Towards Data Science 上。
It Doesn’t Need to Be a Chatbot
一种将人工智能集成到现有产品中的更有机、增量的方法这篇文章“它不需要成为一个聊天机器人”首先出现在《走向数据科学》上。
How to Apply Vision Language Models to Long Documents
了解如何应用强大的 VLM 来执行长上下文文档理解任务《如何将视觉语言模型应用于长文档》一文首先出现在《走向数据科学》上。
From Classical Models to AI: Forecasting Humidity for Energy and Water Efficiency in Data Centers
从 ARIMA 到 N-BEATS：比较平衡准确性、可解释性和可持续性的预测方法从经典模型到 AI：预测数据中心能源和水效率的湿度一文首先出现在《走向数据科学》上。
MobileNetV3 Paper Walkthrough: The Tiny Giant Getting Even Smarter
MobileNetV3 与 PyTorch — 现在具有 SE 块和硬激活功能MobileNetV3 论文演练：小巨人变得更聪明首先出现在走向数据科学上。
The Pearson Correlation Coefficient, Explained Simply
皮尔逊相关系数的简单解释与示例简单解释皮尔逊相关系数一文首先出现在《走向数据科学》上。
How to Build Machine Learning Projects That Help You Get Hired
哪些机器学习项目实际上会给你带来面试和工作《如何构建帮助你获得就业的机器学习项目》一文首先出现在《走向数据科学》上。
RF-DETR Under the Hood: The Insights of a Real-Time Transformer Detection
从刚性网格到自适应注意力，这是使检测变压器变得快速、灵活和强大的进化路径。后置 RF-DETR 的幕后：实时变压器检测的见解首先出现在走向数据科学上。
