Data Science: From School to Work, Part II
如何编写清洁的Python Codethe Post Data Science：从学校到工作，第二部分首先出现在数据科学上。
American Economic History: American Exceptionalism Calculations
2025-02-26 WE ECON 113：“大遍历”上有一些快速和底线的python python估计数字，这是汉密尔顿计划采用的长期敲门效应...
Solving a simple DP problem (student stuff)
。如果您想自己解决问题，这是您真正制作的python脚本（假设实用程序功能是自然日志类型，并且具有一些显式的数值参数化）：
F-16I Sufa: The Israeli ‘Custom’ F-16 Fighter the U.S. Air Force Can’t Fly
文章摘要：以色列定制的F-16变体F-16i Sufa是世界上最先进的多功能战士之一。 Sufa带有相结合燃油箱，尖端航空电子系统和优质武器系统的扩展范围，可确保以色列空气优势。关键点＃1 - 配备AIM-12 Amraam，Python 4/5导弹和Elbit Dash IV头盔，IT […] F-16I SUFA邮政：以色列“自定义” F-16 F-16战斗机美国空军的战斗机美国空军CAN CAN t fly首先出现在19 fortyfive上。
How Science Is Helping Florida Win the War Against Invasive Pythons
一项UF研究分析了Python的删除数据，确定了最佳的调查条件和增加拆卸的关键位置。研究人员建议针对潮湿季节，晚上进行测量以及使用水生动物。佛罗里达大学科学家的一项开创性研究使用了来自缅甸Python承包商的广泛数据的统计分析，以确定[...]
Pandas Can’t Handle This: How ArcticDB Powers Massive Datasets
Python 已经发展成为数据科学的主导，其包 Pandas 已成为数据分析的首选工具。它非常适合表格数据，如果您有大容量 RAM，它支持高达 1GB 的数据文件。在这些大小限制内，它也适用于时间序列数据，因为它带有一些[…]帖子 Pandas 无法处理这个问题：ArcticDB 如何为海量数据集提供支持首先出现在 Towards Data Science 上。
LLM-as-a-judge on Amazon Bedrock Model Evaluation
这篇博文探讨了 Amazon Bedrock 模型评估中的 LLM-as-a-judge，提供了功能设置的全面指导，通过控制台和 Python SDK 和 API 评估作业启动，并展示了这一创新评估功能如何增强生成式 AI 应用程序在多个指标类别中的性能，包括质量、用户体验、指令遵循和安全性。
Build agentic AI solutions with DeepSeek-R1, CrewAI, and Amazon SageMaker AI
在这篇文章中，我们将演示如何将 DeepSeek-R1 等 LLM（或您选择的其他 FM）从 SageMaker JumpStart 或 Hugging Face Hub 等热门模型中心部署到 SageMaker AI 进行实时推理。我们探索了 Hugging Face TGI 等推理框架，它有助于简化部署，同时集成内置性能优化以最大限度地减少延迟并最大限度地提高吞吐量。此外，我们还展示了 SageMaker 开发人员友好的 Python SDK 如何简化端点编排，从而实现 LLM 支持的应用程序的无缝实验和扩展。
SECURITY AFFAIRS MALWARE NEWSLETTER – ROUND 32
Security Affairs Malware 时事通讯收集了国际上有关恶意软件的最佳文章和研究。恶意软件包 deepseeek 和 deepseekai 发布在 Python 软件包索引中 Coyote Banking Trojan：通过 LNK 文件进行的隐秘攻击 2024 年的 Mac 恶意软件 拿走我的钱：Google Play 和 App 上的 OCR 加密钱包窃贼 […]
😲 Quantifying Surprise – A Data Scientist’s Intro To Information Theory – Part 1/4: Foundations
深入了解信息理论并掌握其在机器学习和数据分析中的应用。包含 Python 代码。🐍帖子 😲 量化惊喜 - 数据科学家的信息理论入门 - 第 1/4 部分：基础知识首先出现在 Towards Data Science 上。
🤷 Quantifying Uncertainty – A Data Scientist’s Intro To Information Theory – Part 2/4: Entropy
深入了解熵并掌握其在机器学习和数据分析中的应用。包含 Python 代码。🐍帖子 🤷 量化不确定性 - 数据科学家的信息理论入门 - 第 2/4 部分：熵首先出现在 Towards Data Science 上。
Programming languages for artificial intelligence 2024
简介关于哪种编程语言最适合 AI 的文章有很多。我之前曾在 2022 年和 2023 年发布过这些文章，根据每年关于这个主题的许多文章制作了前十名榜单。在这篇文章中，我将更新这些前十名榜单。方法论仅考虑了 2024 年的文章。尽管有此限制，但本分析中使用的数据来自 54 篇不同的文章。每篇文章都来自不同的作者，以防止重复。我以三种方式分析了列表：一种语言出现在列表中的频率，无论列表中的位置如何；在出现的所有列表中分配给每种语言的中位排名，以及；加权中位排名，其中语言的中位排名根据在列表中出现的频率加权。这可以纠正仅在少数列表中排名靠前的异常值。结果列表的长度从 4 到 10 不等，中位数长度为
10 Most Important Computer Science Courses for a Successful Career
计算机科学课程为各种职业道路奠定了坚实的基础，包括软件开发、人工智能、网络安全和云计算等。在本文中，我们将介绍 10 门对成功职业生涯最重要的计算机科学课程。掌握这些科目可以让学习者掌握基本技能，使他们在快速发展的科技行业中保持竞争力。成功职业生涯的最佳计算机科学课程十大热门计算机科学课程计算机科学是一个不断发展的领域，在现代技术和创新中发挥着至关重要的作用。无论你是初学者还是经验丰富的专业人士，某些基础和高级课程对于掌握这门学科都是必不可少的。下面，我们探讨了十门最重要的计算机科学课程，这些课程提供了坚实的基础和专业知识。1. 计算机科学概论本课程是理解计算原理和编程的基础。它专为初学者设计
An Introduction to Ray: The Swiss Army Knife of Distributed Computing
需要一种简单的方法来扩展 Python 应用程序？Ray 使分布式计算对于机器学习和数据处理等任务来说变得简单。
Clarifai 11.0: Streamline AI Insights with the Unified Clarifai Control Center
控制中心、组织设置、Python SDK 增强功能和平台改进
Essential Pandas One-Liners for Data Quality
为什么重要：释放数据质量的基本 pandas 单行代码，使用 Python 高效清理和验证数据集。
