走向数据科学领域信息情报检索

在数据科学领域分享概念、思想和代码。Towards Data Science Inc.是一家在加拿大注册的公司。它为成千上万的人提供了一个交流思想、扩展对数据科学理解的平台。

从经典模型到人工智能:预测数据中心能源和水效率的湿度

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 论文演练:小巨人变得更加聪明

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。

皮尔逊相关系数,简单解释

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。

图形 RAG 与 SQL RAG

Graph RAG vs SQL RAG

在图和 SQL 数据库上评估 RAG 图 RAG 与 SQL RAG 的对比文章首先出现在 Towards Data Science 上。

如何构建有助于您就业的机器学习项目

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 底层:实时变压器检测的见解

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。

从第一原则构建规则引擎

Building a Rules Engine from First Principles

如何将命题逻辑重铸为稀疏代数,从而带来优雅而高效的设计从第一原理构建规则引擎一文首先出现在《走向数据科学》上。

使用 Datapizza AI 更快地构建 LLM 代理

Build LLM Agents Faster with Datapizza AI

新的 GenAI 框架“意大利制造”使用 Datapizza AI 更快地构建 LLM 代理一文首先出现在 Towards Data Science 上。

TDS 时事通讯:10 月份有关代理、Python、上下文工程等的必读内容

TDS Newsletter: October Must-Reads on Agents, Python, Context Engineering, and More

在 TDS 上,我们可以与读者分享一系列精辟的文章,涵盖尖端工具、基础数据和 ML 技能、对人工智能现状的深思熟虑以及我们顶级作者的职业(和其他)见解。从这个角度来看,十月是一个值得期待的十月。这篇 […]TDS 时事通讯:10 月有关代理、Python、上下文工程等的必读文章首先出现在《迈向数据科学》上。

“系统思维帮助我把大局放在首位和中心位置”

“Systems thinking helps me put the big picture front and center”

郭帅谈深度研究代理、分析型人工智能与基于 LLM 的代理以及系统思维“系统思维帮助我将大局置于中心位置”首先出现在《走向数据科学》上。

优化 LLM 成本、延迟和性能提示的 4 种技巧

4 Techniques to Optimize Your LLM Prompts for Cost, Latency and Performance

了解如何大幅提高 LLM 申请的性能帖子 4 条优化 LLM 提示成本、延迟和性能的技术首先出现在《走向数据科学》上。

通过 ColPali 将视觉语言智能引入 RAG

Bringing Vision-Language Intelligence to RAG with ColPali

释放知识库中非文本内容的价值这篇文章《与 ColPali 一起将视觉语言智能引入 RAG》首先出现在《走向数据科学》上。

使用 NumPy 分析我的日常习惯(睡眠、屏幕时间和情绪)

Using NumPy to Analyze My Daily Habits (Sleep, Screen Time & Mood)

我可以使用 NumPy 弄清楚我的习惯如何影响我的情绪和生产力吗?使用 NumPy 分析我的日常习惯(睡眠、屏幕时间和情绪)的帖子首先出现在 Towards Data Science 上。

深度强化学习:0 到 100

Deep Reinforcement Learning: 0 to 100

使用 RL 教机器人驾驶无人机《深度强化学习:0 到 100》一文首先出现在《走向数据科学》上。

将 Claude 技能与 Neo4j 结合使用

Using Claude Skills with Neo4j

亲身探索 Claude Skills 及其在 Neo4j 中的潜在应用将 Claude Skills with Neo4j 的帖子首先出现在 Towards Data Science 上。

饮水机闲聊,第一集。 9:人工智能和法学硕士中“思考”和“推理”的真正含义是什么

Water Cooler Small Talk, Ep. 9: What “Thinking” and “Reasoning” Really Mean in AI and LLMs

理解人工智能如何模拟“理性”,以及为什么它不是人类在思考时所做的事情The post Water Cooler Small Talk,Ep. 9:人工智能和法学硕士中“思考”和“推理”的真正含义首先出现在《走向数据科学》上。

在 DAX 中使用 UDF 的真实示例

A Real-World Example of Using UDF in DAX

随着 Power BI 2025 年 9 月版本的发布,我们获得了新的用户定义函数功能。这是对我们工具集的绝佳补充。让我们看看如何构建此新功能的真实示例。在 DAX 中使用 UDF 的真实示例一文首先出现在 Towards Data Science 上。

如何将强大的 AI 音频模型应用于实际应用

How to Apply Powerful AI Audio Models to Real-World Applications

了解不同类型的 AI 音频模型及其可使用的应用领域。如何将强大的 AI 音频模型应用于现实世界应用程序的帖子首先出现在走向数据科学上。