Leveraging Python Pint Units Handler Package — Part 2
在 Python 中为物理量创建自定义单位注册表继续阅读 Towards Data Science »
AI-Proof Your Data Science Skill Set by Embracing Four Timeless Concepts
在饱和的就业市场中保持竞争力继续阅读 Towards Data Science »
Tracking in Practice: Code, Data and ML Model
MLOps 中的跟踪指南继续阅读 Towards Data Science »
Implementing Neural Networks in TensorFlow (and PyTorch)
构建神经网络的分步代码指南继续阅读 Towards Data Science »
Is LLM Performance Predetermined by Their Genetic Code?
探索系统发育算法来预测大型语言模型的未来继续阅读 Towards Data Science »
Creative Canvas: Using AI to Paint, Edit, and Stylize Images
我探索了商业和开源照片编辑系统，以创造性地使用 AI 图像转换继续阅读 Towards Data Science »
How Many Cars Are in This Aerial Imagery? Let’s Count Them with YOLOv8 from Scratch!
从 A 到 Z 的分步指南，用于在自定义数据库上部署 YOLOv8 进行对象检测和计数。继续阅读 Towards Data Science »
Master This Data Science Skill and You Will Land a Job In Big Tech— Part I
我从与科技行业最优秀的人合作中学到的实验基础知识继续阅读 Towards Data Science »
A Weekend AI Project: Object Detection with YOLO on PC and Raspberry Pi
在不同的硬件上运行最新的 YOLO v10 模型继续阅读 Towards Data Science »
Testing the Field Capabilities of the Unitree Go-1
宣传视频很棒，但将机器狗带到野外到底是什么感觉？继续阅读 Towards Data Science »
Do you suffer from being an artist? You may be entitled to compensation
深入探讨人工智能、版权和“合理使用”的真正含义等当代问题。继续阅读 Towards Data Science »
Principal Components Analysis (PCA) Through a Latent Variable Lens
概述 PPCA（经典 PCA 的扩展）及其通过 EM 算法应用于不完整数据照片由 Dhruv Weaver 在 Unsplash 上拍摄。随着 EM 算法的 E 和 M 步骤重复，该算法收敛到局部最大似然估计量。概率主成分分析 (PPCA) 是一种降维技术，利用潜在变量框架恢复数据中最大方差的方向。当噪声遵循各向同性高斯分布时，概率主成分将与经典主成分紧密相关，在缩放因子和正交旋转方面相同。因此，PPCA 可用于许多与经典 PCA 相同的应用，例如数据可视化和特征提取。PPCA 背后的潜在变量框架还提供了经典 PCA 所不具备的功能。例如，PPCA 可以轻松扩展以适应具有缺失值的数据，而经典
Time Series Forecasting in the Age of GenAI: Make Gradient Boosting Behaves like LLMs
使用标准机器学习模型应用零样本预测继续阅读 Towards Data Science »
Dealing with Cognitive Dissonance, the AI Way
语言模型如何处理其提示中的冲突指令？继续阅读 Towards Data Science »
PySpark Explained: Four Ways to Create and Populate DataFrames
从 CSV 到数据库：将数据加载到 PySpark DataFrames 继续阅读 Towards Data Science »
