Python for Data Science (Free 7-Day Mini-Course)
想学习数据科学的Python吗？从今天开始，这是这个对初学者友好的迷你课程，其中包含一口大小的课程和动手实例。
10 Useful Python One-Liners for Data Engineering
仅使用一行Python来处理日常数据工程任务。快速写作，易于阅读，并且非常有用。
PyTorch Explained: From Automatic Differentiation to Training Custom Neural Networks
深度学习正在塑造我们的世界。实际上，自2010年代初以来，它一直在缓慢地革新软件。 2025年，Pytorch处于这场革命的最前沿，成为训练神经网络的最重要的图书馆之一。无论您是使用计算机视觉，建立大型语言模型（LLM），[…] pytorch的帖子解释说：从自动差异到培训自定义神经网络，首先出现在数据科学上。
Beginner’s Guide to Creating Your Own Python Shell with the cmd Module
这是将Python脚本转换为易于使用的命令行工具的简单指南。
7 Python Libraries Every Analytics Engineer Should Know
快速查看7个Python库，这些库有效地有效地清洁，转换和分析数据。
10 Python One-Liners to Optimize Your Hugging Face Transformers Pipelines
在本文中，我们提出了10个功能强大的Python单线，可帮助您优化拥抱的Face Pipeline（）工作流程。
From Python to JavaScript: A Playbook for Data Analytics in n8n with Code Node Examples
通过Tiny N8N代码节点片段来了解JavaScript的基础知识，用于销售数据分析，从Python到JavaScript：N8N中具有代码节点示例的数据分析的剧本首先出现在数据科学上。
Using Python to Build a Calculator
一个初学者友好的Python项目，以了解有条件的陈述，循环和递归功能，使用Python构建计算器的帖子首先出现在数据科学上。
Implementing the Coffee Machine Project in Python Using Object Oriented Programming
了解类，对象，属性和方法使用面向对象的编程在Python中实现咖啡机项目的帖子首先出现在数据科学上。
Uncommon Uses of Common Python Standard Library Functions
认为Python标准库是可以预测的吗？想一想。本文介绍了在有趣的环境中使用熟悉功能的有趣方法。
Is Your Training Data Representative? A Guide to Checking with PSI in Python
使用人口稳定指数（PSI）和Cramér的V比较两个数据集之间的变量分布。您的培训数据代表是您的帖子吗？在Python中与PSI进行检查的指南首先涉及数据科学。
LangChain for EDA: Build a CSV Sanity-Check Agent in Python
数据科学家的实用Langchain教程检查CSVSTHE The COST THE LANGCHAIN对EDA：在Python中建立CSV理智 - 检查代理，首先是迈向数据科学。
«Уралтрансмаш» завершил поставку новых трамваев в Пятигорск
汽车型号是专门为狭窄的电车轨道设计的 div>
A Gentle Introduction to Docker for Python Developers
了解Docker如何帮助Python开发人员创建孤立的，一致的环境，从而简化从开发到部署的所有内容。
Empower Your Students with Our Python Course for High School Teachers
介绍了可汗学院的《计算机科学》完整介绍 - Python课程教育工作者，我们很高兴公布新完成的计算机科学介绍 - ...阅读Morethe post tost in Morether for我们的高中老师课程的学生能力，首先出现在Khan Academy上。
Exploring Merit Order and Marginal Abatement Cost Curve in Python
为了在本世纪末达成1.5°C的全球温度限制目标，由巴黎协定设定，不同的机构提出了不同的情况。缓解措施之间存在共识，即诸如可再生能源之类的低碳技术所占的份额需要增加，而化石燃料需要在[…]探索派恩特的邮政中稳步下降，而派恩顿的边际减排成本曲线首先在数据科学方面出现在数据科学方面。
Implementing the Gaussian Challenge in Python
初学者友好的教程了解范围功能和Python循环邮局在Python中实施高斯挑战的邮政首先出现在数据科学方面。
