The Upstream Mentality: Why AI/ML Engineers Must Think Beyond the Model
您的凌晨3点生产警报不是模型问题，这是伪造的上游心态上游危机：为什么AI/ML工程师必须首先出现在数据科学方面。
Building a Modern Dashboard with Python and Tkinter
使用这个多功能图书馆创建抛光的GUI和数据仪表板，该帖子构建了一个现代仪表板，其中Python和Tkinter首先出现在数据科学上。
Help Your Model Learn the True Signal
受库克的distancethe帖子启发的算法 - 敏锐的方法可帮助您的模型了解最初朝着数据科学迈出的真实信号。
Capturing and Deploying PyTorch Models with torch.export
在拥抱面模型上展示了Pytorch令人兴奋的新出口功能，该邮政捕获和部署了用火炬部署Pytorch模型。Export首先出现在数据科学上。
Advanced Prompt Engineering for Data Science Projects
第2部分：及时工程进行功能，建模和评估，该数据科学项目的高级提示工程首先出现在数据科学方面。
Modular Arithmetic in Data Science
模块化算术是一个数学系统，其中数字在达到一个称为模量的值后循环回开始。该系统通常称为“时钟算术”，因为它与模拟12小时表示时间的相似之处。本文提供了模块化算术的概念概述，并探讨了[…]数据科学中的模块化算术中的实际用例，首先出现在数据科学方面。
Maximizing AI/ML Model Performance with PyTorch Compilation
自2023年3月在Pytorch 2.0成立以来，Torch.com的演变一直是最令人兴奋的事情之一。鉴于Pytorch的受欢迎程度是由于其“ Pythonic”性质，其易用性以及其逐线（又称急切）执行的逐条执行，因此不应将即时（JIT）图形汇编模式的成功（不应采用[…]最大化AI/ML模型的pytorch Compilation Compilation Compilation Compilation Compilation Privent of Data Science。
How to Correctly Apply Limits on the Result in DAX (and SQL)
如果一项措施的输出不得超过特定的限制，该怎么办？我们如何确保正确计算总数？这篇文章是关于正确计算和汇总此类输出的。帖子如何正确应用DAX（和SQL）的结果限制，首先是在数据科学上出现的。
How to Create Powerful LLM Applications with Context Engineering
通过优化其上下文来改善您的LLM帖子如何使用上下文工程来创建强大的LLM应用程序，这首先是朝向数据科学的。
LangGraph 101: Let’s Build A Deep Research Agent
从Google的开源全堆栈实施中学习langgraph基础知识，langgraph 101：让我们构建一个深入的研究代理人，首先出现在数据科学方面。
What Does “Following Best Practices” Mean in the Age of AI?
数据和ML从业者应如何应对迅速变化的景观，“遵循最佳实践”在AI时代意味着什么？首先出现在数据科学上。
“My biggest lesson was realizing that domain expertise matters more than algorithmic complexity.“
claudia ng反思了现实世界中的ML课程，指导新移民以及她从公司ML到自由职业者的旅程。首先出现在数据科学上。
How to Use LLMs for Powerful Automatic Evaluations
llm-as-a-a-judgethe的初学者介绍如何使用LLM进行强大的自动评估，这首先出现在数据科学方面。
Data Mesh Diaries: Realities from Early Adopters
从实际数据网格实施中收集的早期辅助现实《邮政数据网格日记：早期采用者的现实》首先出现在数据科学上。
Tips for Setting Expectations in AI Projects
如果您希望您的AI项目成功，那么掌握期望管理是第一个。在与AI Projets合作时，不确定不仅是副作用，还可以使整个倡议产生或破坏。受AI项目影响的大多数人并不完全了解AI的工作原理，或者错误不仅是不可避免的，而且实际上是自然的[…]，在AI项目中设定期望的帖子技巧首先出现在数据科学方面。
A Bird’s-Eye View of Linear Algebra: Why Is Matrix Multiplication Like That?
由于我们操纵高维矢量的方式主要是矩阵乘法，因此说这是现代AI革命的基石。首先出现在数据科学上。
Reducing Time to Value for Data Science Projects: Part 4
拥抱您的内部软件开发人员邮政为数据科学项目的价值减少时间：第4部分首先出现在数据科学上。
