Letter George Washington Wrote in NJ In 1777 Is for Sale. Here's the Price Tag.
乔治·华盛顿（George Washington）指挥大陆军，并留在莫里斯敦（Morristown），他写了一封乐观的信，说明尽管最近失败了，但他赢得了革命战争的前景。
Smartwings to launch new Montenegro service
新闻Flashsmartwings Poland将在即将到来的夏季为Tivat推出一项新服务。从5月29日开始，运营商将在华沙和沿海城市之间增加每周一次的季节性轮换，直到9月25日，波音737-800飞机。可以在此处找到进一步的飞行详细信息。自从去年推出市场以来，该服务成为波兰智能翼翼第三次对黑山的第三次。它将从Katowice和Gdansk恢复到podgorica，该服务于2024年开始。
Trump has left a void that the EU and Britain must fill together | William Keegan
美国正在撤退其在世界各地的好著作。欧洲需要采取行动 - 英国退欧仅阻碍了1817年7月的这一基本反应，英国代表团前往中国的领导人阿默斯特勋爵（Lord Amherst）在圣海伦娜（Saint Helena）的返回之旅中停下来，遇到了流亡的拿破仑·波拿巴（Napoleon Bonaparte）。 ，但阿默斯特本人也是因为在与中国皇帝的观众时拒绝拒绝kowtow的新闻。继续阅读...
Should Data Scientists Care About Quantum Computing?
我确信量子炒作已经影响到了科技界的每个人（很可能也影响到了科技界以外的每个人）。有些夸张的说法，比如“某家公司已经证明了量子霸权”、“量子革命已经到来”，或者我最喜欢的说法“量子计算机已经到来，它将取代传统计算机”。我会诚实地告诉你；[…]文章《数据科学家应该关心量子计算吗？》首先出现在 Towards Data Science 上。
Method of Moments Estimation with Python Code
假设您在客户服务中心，并且想要知道每分钟呼叫次数的概率分布，或者换句话说，您想要回答这个问题：每分钟接到零个、一个、两个……等呼叫的概率是多少？您需要此分布才能 […] 使用 Python 代码进行矩估计法的帖子首先出现在 Towards Data Science 上。
How to Measure the Reliability of a Large Language Model’s Response
大型语言模型 (LLM) 的基本原理非常简单：根据训练数据中的统计模式预测单词序列中的下一个单词（或标记）。然而，当它可以执行许多令人惊叹的任务（例如文本摘要）时，这种看似简单的功能却变得非常复杂 […] 如何衡量大型语言模型响应的可靠性一文首先出现在 Towards Data Science 上。
Manage Environment Variables with Pydantic
简介开发人员开发的应用程序应该部署在某些服务器上，以便任何人都可以使用它们。通常在这些应用程序所在的机器中，开发人员会设置允许应用程序运行的环境变量。这些变量可以是外部服务的 API 密钥、数据库的 URL 和[…]文章 使用 Pydantic 管理环境变量首先出现在 Towards Data Science 上。
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。
Branching Out: 4 Git Workflows for Collaborating on ML
完成硕士学位已经 15 年多了，但我仍然被管理 R 脚本的令人抓狂的挫败感所困扰。作为一个（正在恢复的）完美主义者，我非常系统地按日期命名每个脚本（想想：ancova_DDMMYYYY.r）。我*知道*的系统比 _v1、_v2、_final 及其敌人更好。对吗？问题是，每次我想 […]The post Branching Out: 4 Git Workflows for Collaborating on ML 最先出现在 Towards Data Science 上。
Era Raises $6.2M to Advance Agentic AI for Personalized Wealth-Care
Era 是一个重新定义个人财富管理的人工智能金融智能平台，已获得 620 万美元的种子资金。此轮融资由 MaC Venture Capital、Third Kind Venture Capital 和 Protagonist 共同领投，使 Era 的总融资额达到 910 万美元，Clocktower Ventures、K5 Ventures 和 Northzone 也参与其中。除了这一里程碑之外，Era 还 […]Era 筹集 620 万美元，推动 Agentic AI 实现个性化财富护理，这篇文章首次出现在 Unite.AI 上。
Build a Decision Tree in Polars from Scratch
决策树算法一直让我着迷。它们易于实现，并且在各种分类和回归任务中取得了良好的效果。结合 boosting，决策树在许多应用中仍然是最先进的。直到今天，sklearn、lightgbm、xgboost 和 catboost 等框架都做得非常好。然而，在过去的几个月里，[…]The post Build a Decision Tree in Polars from Scratch 最先出现在 Towards Data Science 上。
Virtualization & Containers for Data Science Newbies
虚拟化使得在单个物理硬件上运行多个虚拟机 (VM) 成为可能。这些虚拟机的行为就像独立的计算机，但共享相同的物理计算能力。可以这么说，它们是计算机中的计算机。许多云服务都依赖于虚拟化。但其他技术，如容器化和无服务器计算，已经成为[…]文章《面向数据科学新手的虚拟化和容器》首先出现在 Towards Data Science 上。
4-Dimensional Data Visualization: Time in Bubble Charts
气泡图将大量信息优雅地压缩为单个可视化，气泡大小增加了第三个维度。但是，比较“之前”和“之后”状态通常至关重要。为了解决这个问题，我们建议在这些状态之间添加过渡，以创建直观的用户体验。由于我们找不到现成的解决方案，所以我们开发了自己的解决方案。[…]文章 4 维数据可视化：气泡图中的时间首先出现在 Towards Data Science 上。
哪个结果重要？这是一个常见的场景：进行了 A/B 测试，其中为活动选择了随机单位样本（例如客户），并为他们提供了处理 A。选择了另一个样本以接受处理 B。“A”可能是沟通或要约，“B”可能是没有沟通或没有 […]The post The Gamma Hurdle Distribution appeared first on Towards Data Science.
Triangle Forecasting: Why Traditional Impact Estimates Are Inflated (And How to Fix Them)
准确的影响估计可以成就或毁掉您的业务案例。然而，尽管它很重要，但大多数团队都使用过于简单的计算，这可能会导致预测过高。这些盲目估计的数字不仅会破坏利益相关者的信誉，还会导致资源分配不当和计划失败。但有一种更好的方法来预测渐进式影响[…]The post Triangle Forecasting: Why Traditional Impact Estimates Are Inflated (And How to Fix They) appeared first on Towards Data Science.
I Tried Making my Own (Bad) LLM Benchmark to Cheat in Escape Rooms
最近，DeepSeek 发布了他们的最新模型 R1，一篇又一篇文章称赞其相对于成本的性能，以及此类开源模型的发布如何真正永远改变 LLM 的发展方向。这真是令人兴奋！而且，范围太大了，无法一一列举……但是当像 DeepSeek 这样的模型 […]The post I Tried Making my own (Bad) LLM Benchmark to Cheat in Escape Rooms 首次出现在 Towards Data Science 上。
Synthetic Data Generation with LLMs
RAG 的流行度 在过去两年与金融公司合作的过程中，我亲眼目睹了他们如何识别和优先考虑生成式 AI 用例，在复杂性和潜在价值之间取得平衡。检索增强生成 (RAG) 通常是许多 LLM 驱动解决方案的基础功能，在易于实施和对现实世界的影响之间取得平衡。通过结合 […]The post 使用 LLM 进行合成数据生成首先出现在 Towards Data Science 上。
The Method of Moments Estimator for Gaussian Mixture Models
音频处理是数字信号处理 (DSP) 和机器学习最重要的应用领域之一。对声学环境进行建模是开发数字音频处理系统（例如：语音识别、语音增强、声学回声消除等）的重要步骤。声学环境中充满了背景噪音，这些噪音可能来自多个来源。例如，[…]The post The Method of Moments Estimator for Gaussian Mixture Models appeared first on Towards Data Science.
