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。

代理AI:评估

Agentic AI: On Evaluations

指标跟踪抹布和代理的指标,以及帮助邮政代理AI的框架:在评估方面,首先出现在数据科学方面。

查找黄金示例:一种更智能的文化学习方法

Finding Golden Examples: A Smarter Approach to In-Context Learning

从随机示例选择到系统的Aupair生成 - 如何使LLM提示实际上是在工作的帖子查找黄金示例:更智能的秘密学习方法首先出现在数据科学方面。

关注渠道的关注|挤压和激发

The Channel-Wise Attention | Squeeze and Excitation

使用pytorch在频道的关注下,将挤压和激发模块应用在resnext上|首先,挤压和激发出现在数据科学方面。

MCP安全生存指南:最佳实践,陷阱和现实世界课程

The MCP Security Survival Guide: Best Practices, Pitfalls, and Real-World Lessons

除非您是一个生活和呼吸网络安全的人,否则您可能对身份验证,网络曝光或其他人找到您的服务器会发生什么考虑。本指南不是在这里杀死兴奋 - 它是为了帮助您使用MCP而不打开麻烦的大门。《 MCP安全生存指南:最佳实践,陷阱,陷阱和现实世界的课程》首先出现在数据科学上。

我如何赢得“大部分AI”综合数据挑战

How I Won the “Mostly AI” Synthetic Data Challenge

深入研究后处理如何增强合成数据生成如何赢得“主要是AI”合成数据挑战的帖子首先出现在数据科学方面。

机器,专家和普通人

The Machine, the Expert, and the Common Folks

看噪声,一致性和腿部骨折的机器,专家和普通人首先出现在数据科学上。

infiniband vs rocev2:为大规模AI选择正确的网络

InfiniBand vs RoCEv2: Choosing the Right Network for Large-Scale AI

了解Infiniband和Rocev2如何启用高速GPU通信Infiniband vs Rocev2:选择合适的大型AI网络首先出现在数据科学方面。

上下文工程 - 与DSPY的全面动手教程

Context Engineering — A Comprehensive Hands-On Tutorial with DSPy

让我们剖析上下文工程的艺术和科学,一次是一个模块!邮政上下文工程 - 与DSPY的全面动手教程首先出现在数据科学上。

我希望在开始ML

Things I Wish I Had Known Before Starting ML

第2部分:护栏,研究法规,阅读我希望在开始ML之前已经知道的帖子,首先出现在数据科学方面。

如何完全由LLM药物制成的研究实验室开发了可以阻断病毒>的分子

How a Research Lab Made Entirely of LLM Agents Developed Molecules That Can Block a Virus

欢迎借助大型语言模型和推理AI代理的手中,研究实验室如何完全由LLM代理制成的分子开发了可以阻止病毒的分子,该分子首先出现在数据科学上。

使用聚类和机器学习的出色耀斑检测和预测

Stellar Flare Detection and Prediction Using Clustering and Machine Learning

将无监督的聚类与有监督的学习结合在一起,以检测和预测恒星耀斑,使用聚类和机器学习的恒星后耀斑检测和预测首先出现在数据科学方面。

探索性数据分析:Python中的γ光谱法(第3部分)

Exploratory Data Analysis: Gamma Spectroscopy in Python (Part 3)

让我们观察原子级的问题探索性数据分析:Python中的γ光谱法(第3部分)首先出现在迈向数据科学上。

变形金刚的机理视图:模式,消息,残留流…和LSTMS

Mechanistic View of Transformers: Patterns, Messages, Residual Stream… and LSTMs

当您停止串联并开始分解时会发生什么:思考注意力的新方法。变形金刚的后机械观点:模式,消息,残留流……和LSTMS首先出现在数据科学上。

从数据科学家到经理:

From Data Scientist IC to Manager: One Year In

三个支柱塑造了我在数据科学管理领域的第一年 - 优先级,授权和认可来自数据科学家IC到经理的职位:一年首先出现在数据科学上。

在Python中介绍服务器量事件

Introducing Server-Sent Events in Python

编码实时Web应用程序的简单路径。python中介绍服务器范围事件的帖子首先出现在数据科学上。

在Power Bi

On Adding a Start Value to a Waterfall Chart in Power BI

瀑布图可以是传达信息的强大工具。但这有一定的局限性。关于在Power BI中添加起始价值的帖子首先出现在数据科学方面。

与代理商SDK实践:多代理协作

Hands-On with Agents SDK: Multi-Agent Collaboration

探索交接和代理 - 作为工具的模式,它们的用例,以及如何使用Openai Adents SDK和简化来自定义它们。与代理SDK的邮政动手操作:多代理协作首先出现在数据科学方面。

代码是否有效?

Does the Code Work or Not?

对数据,人工智能或软件工程领域中代码的工作状态的常见误解。帖子代码是否有效?首先出现在数据科学上。