Run Your Python Code up to 80x Faster Using the Cython Library
C语言速度的四步计划最重要，最重要的是，使用Cython库将Python代码运行的速度更快至80倍，这首先出现在数据科学方面。
The Five-Second Fingerprint: Inside Shazam’s Instant Song ID
Shazam如何在几秒钟内识别歌曲《五秒钟的指纹：Inside Shazam的即时歌曲ID》首先出现在数据科学上。
POSET Representations in Python Can Have a Huge Impact on Business
发现POSET指标如何将数据转换为一致的评分系统，从而实现有意义的比较，同时保留数据的多维语义结构。Python中的POSET表示形式可能对业务产生巨大影响，首先是对数据科学的攻击。
Build Algorithm-Agnostic ML Pipelines in a Breeze
该框架现在是用于流线型ML Workflows的开源Python软件包，邮政构建算法 - 敏捷的ML管道在微风中首先出现在数据科学上。
Where Are We with Shor’s Algorithm?
深入研究了Shor算法的实施以及对IBM Quantum Hardwarethe帖子上的量子运行的分析，我们使用Shor的算法在哪里？首先出现在数据科学上。
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。
