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The MVPs of data analytics

The MVPs of data analytics

体育分析研究小组采用定量分析为球队提供更好表现所需的硬数据

一流代理身份实际上是什么,是否只是工作负载身份

What a first-class agent identity actually is, and whether it is just workload identity

一流的代理身份实际上是什么,以及它是否只是工作负载身份 上一篇文章给您留下了借用的凭证和静态授权无法管理的非确定性参与者。解决办法是停止借贷。为代理提供一个稳定的、可验证的运行时主体,您可以对其进行授权,将操作归因于,以及...什么是一流代理身份,以及它是否只是工作负载身份这一帖子首先出现在 DataRobot 上。

Agentic RAG:让代理搜索

Agentic RAG: Let the Agent Search

一个最小的 OpenAI Agents SDK 实现,其中检索成为搜索-读取-决定循环Agentic RAG:让代理搜索首先出现在 Towards Data Science 上。

Changes in Funding Could Tank Quality of Ocean Heat Content Data

Changes in Funding Could Tank Quality of Ocean Heat Content Data

An uncertain funding landscape threatens the longevity of an ocean observation system critical to projecting tropical storms, sea level rise, and more.

如何使用 Claude 代码协调 100 多个代理

How to Orchestrate 100+ Agents With Claude Code

并行运行 100 多个代理如何使用 Claude Code 协调 100 多个代理一文首先出现在 Towards Data Science 上。

PySpark 初学者:培养中级技能

PySpark for Beginners: Building Intermediate-Level Skills

分区、洗牌、连接、缓存和执行计划的实用下一步。面向初学者的 PySpark 帖子:构建中级技能首先出现在 Towards Data Science 上。

您的代理正在使用您的凭据,这就是问题

Your agents are using your credentials, and that is the problem

您的代理正在使用您的凭据,这就是问题所在 工程师将代理运送到生产环境。它需要调用内部 API,因此它使用工程师环境中已有的密钥。代理运行。它现在还拥有工程师拥有的所有权限。这是大多数人的默认状态...您的代理正在使用您的凭据,这就是 DataRobot 上首先出现的问题。

您的身份堆栈是为两种参与者构建的。代理商是第三位。

Your identity stack was built for two kinds of actor. Agents are a third.

您的身份堆栈是为两种参与者构建的。代理商是第三位。一名工程师本周将一个代理运送到生产环境。它需要调用内部 API,因此它使用工程师环境中已有的密钥。代理运行。它现在还拥有工程师拥有的所有权限。那就是......您的身份堆栈帖子是为两种演员构建的。代理商是第三位。首先出现在 DataRobot 上。

如何使用 Claude 代码运行端到端测试

How to Run End-to-End Tests with Claude Code

通过端到端测试提高编码代理的有效性。如何使用 Claude Code 运行端到端测试一文首先出现在 Towards Data Science 上。

代理指针 RAG:无需语义预编译的时间推理

Proxy-Pointer RAG: Temporal Reasoning Without Semantic Precompilation

Proxy-Pointer 和 LLM-Wiki 的技术比较后 Proxy-Pointer RAG:无需语义预编译的时间推理首先出现在 Towards Data Science 上。

PDF 的生产 RAG 管道:关系解析、TOC 检索、键入答案

A Production RAG Pipeline for PDFs: Relational Parsing, TOC Retrieval, Typed Answers

企业文档智能 [Vol.1 #9A] - 同一篇论文,与第 1 条相同的问题。每块砖一个升级的合同:文档解析、问题解析、检索、生成PDF 的生产 RAG 管道:关系解析、TOC 检索、类型化答案一文首先出现在 Towards Data Science 上。

基于卫星的全球碳通量产品对干旱敏感

A Satellite-Based Global Carbon Flux Product is Sensitive to Droughts

A parsimonious ecosystem model constrained by data from NASA’s Soil Moisture Active and Passive mission generates a global daily carbon flux product that is highly sensitive to drought and pluvial events.

具有远见的数据保护:为什么 G DATA 依赖 Bitkom Consult 的外部支持

Data Protection with Foresight: Why G DATA Relies on External Support from Bitkom Consult

长期以来,数据保护不仅仅是一项法律义务。在人工智能、云技术和日益严格的监管要求的时代,它正在成为企业成功的决定性因素。在本次采访中,G DATA 执行董事会成员兼联合创始人 Andreas Lüning 和 Bitkom Consult 负责人 Ali Tschakari 解释了为什么需要从一开始就考虑个人信息保护、客户如何从一致的数据保护管理中受益,以及为什么多年的信任合作可以发挥重要作用。

K2 航空货运 737 在卡拉奇逾期

K2 Airways Cargo 737 overdue in Karachi

Authorities have launched a search effort for K2 Airways Cargo 737 AP-BOI after the flight did not land as scheduled in Karachi. KTA1732 was en route from Sharjah to Karachi when contact was lost with the aircraft. Preliminary ADS-B data indicate a loss of altitude, followed by a climb, and then a s

RAG 检索的未受启发的教训:余弦不是基础

The Untaught Lessons of RAG Retrieval: Cosine Is Not the Foundation

企业文档智能 [Vol.1 #7ter] - 检索砖上的六个位置与主流 RAG 的余弦优先反射相矛盾The post The Untaught Lessons of RAG Retrieval: Cosine Is Not the Foundation 首先出现在 Towards Data Science 上。

RAG 问题解析的未受教导的教训:搜索之前的结构

The Untaught Lessons of RAG Question Parsing: Structure Before You Search

企业文档智能 [Vol.1 #6ter] - 问题解析砖上的六个位置与主流 RAG 手册相矛盾The Untaught Lessons of RAG Question Parsing: Structure Before You Search 首先出现在 Towards Data Science 上。

DataRobot 开源十年:从预测性 AI 到代理生命周期

A decade of open source at DataRobot: from predictive AI to the agent lifecycle

DataRobot 的开源十年:从预测性 AI 到代理生命周期 DataRobot 的每个时代都推出了开源。 DataRobot 的最新开源贡献直接映射到代理在生产中实际出现故障的位置。建立代理从未如此简单。选择一个框架,连接一个模型和一个检索器,添加...DataRobot 的开源十年:从预测人工智能到代理生命周期一文首先出现在 DataRobot 上。

Yotta Data Services 正在与私募股权基金洽谈筹集 10 亿美元

Yotta Data Services in talks with PE funds to raise $1 billion

据报道,Yotta Data Services 正在向全球和国内基金寻求 10 亿美元资金,旨在以 30 亿美元估值出售 25-30% 的股份,以推动其扩张。 Hiranandani 集团的数据中心部门也在探索在印度进行首次公开​​募股。此举正值印度数据中心行业在人工智能和云采用的推动下经历快速增长,吸引了大量国际投资。