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使用 LLM 生成合成数据

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。

高斯混合模型的矩估计量法

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.

LLM 温度🔥🌡️ 综合指南

A Comprehensive Guide to LLM Temperature 🔥🌡️

在构建我自己的基于 LLM 的应用程序时,我发现了许多提示工程指南,但很少有用于确定温度设置的等效指南。当然,温度是一个简单的数值,而提示可能会变得非常复杂,因此作为产品决策,它可能感觉微不足道。尽管如此,选择合适的温度可以极大地改变 […]The post LLM 温度综合指南🔥🌡️ 首先出现在 Towards Data Science 上。

如何在 Microsoft PowerBI 中创建网络图可视化

How to Create Network Graph Visualizations in Microsoft PowerBI

Microsoft PowerBI 是最流行的商业智能 (BI) 工具之一,虽然它具有为整个企业的利益相关者创建动态分析报告所需的所有功能,但创建一些高级数据可视化更具挑战性。本文将介绍如何在 Microsoft PowerBI 中创建大型网络图可视化 […] 如何在 Microsoft PowerBI 中创建网络图可视化的文章首先出现在 Towards Data Science 上。

MasterMover TOW300 AGV 在 ProMat 2025 上的独家现场演示

Exclusive Live Demonstration of MasterMover TOW300 AGV at ProMat 2025

TOW300 AGV 将首次公开展示,并与 BlueBotics 合作在其展位 (N6951) 上进行现场演示。现场演示将展示 BlueBotics 先进的导航技术与 MasterMover 重型高容量电动牵引机的无缝集成,重点介绍自动化如何轻松推动工业安全、效率,从而为企业带来重大成功。

PyTorch 中的高效指标收集:避免 TorchMetrics 的性能陷阱

Efficient Metric Collection in PyTorch: Avoiding the Performance Pitfalls of TorchMetrics

指标收集是每个机器学习项目的重要组成部分,使我们能够跟踪模型性能并监控训练进度。理想情况下,指标的收集和计算不应给训练过程带来任何额外开销。然而,就像训练循环的其他组件一样,低效的指标计算可能会带来不必要的开销,增加训练步骤[…]PyTorch 中的高效指标收集:避免 TorchMetrics 的性能陷阱首先出现在 Towards Data Science 上。

Python 中最小成本流优化简介

Introduction to Minimum Cost Flow Optimization in Python

最小成本流优化将通过节点和边缘网络移动流量的成本降至最低。节点包括源(供应)和接收器(需求),具有不同的成本和容量限制。目的是找到在遵守所有容量限制的同时将容量从源移动到接收器的最低成本方法。应用 […]The post Introduction to Minimum Cost Flow Optimization in Python appeared first on Towards Data Science.

Towerco 并购趋势:无机增长如何改变塔台行业

Towerco M&A trends: How inorganic growth transformed the tower sector

通过研究塔架公司最近的并购趋势,我们评估了该行业面临的运营中断。文章 Towerco 并购趋势:无机增长如何改变塔架行业首先出现在 Airport Technology 上。

威克县旅游业飙升至新高

Wake County Tourism Soars to New Heights

经济与商业 2025:旅行和旅游业 丹尼斯·爱德华兹 大罗利会议和旅游局 (Visit Raleigh) 总裁兼首席执行官 威克县的旅行和旅游业已经复苏,2023 年的游客人数创下历史新高,游客支出和税收创下所有纪录。旅游税收在 2023-2024 财年创下了 8480 万美元的纪录。因此,威克县和罗利市批准了《威克县目的地战略计划 2028》中的关键优先事项。联想中心的改进、室外红帽露天剧场的搬迁、罗利会议中心的扩建以及会议中心附近 550 间客房的 Omni 酒店的开发均处于设计阶段并正在推进中。全县其他新的酒店项目继续涌现。2024 年,威克县为市场增加了三家共 365 间客房的酒店,包

使用 AI 和 LLM,通过 Python 和 Streamlit 从简历到求职信

From Resume to Cover Letter Using AI and LLM, with Python and Streamlit

免责声明:使用 AI 制作求职信甚至简历的想法显然不是我首先提出的。很多人之前已经这样做过(非常成功),并根据这个想法建立了网站甚至公司。这只是一个关于如何使用 […] 构建自己的求职信 AI 生成器应用程序的教程。文章从简历到求职信,使用 AI 和 LLM,使用 Python 和 Streamlit 首次出现在 Towards Data Science 上。

ML 功能管理:实用演进指南

ML Feature Management: A Practical Evolution Guide

在机器学习的世界里,我们痴迷于模型架构、训练管道和超参数调整,却常常忽略了一个基本方面:我们的特征在其整个生命周期中如何生存和呼吸。从每次预测后消失的内存计算到几个月后重现精确特征值的挑战,我们处理特征的方式可能会 […] 文章 ML 特征管理:实用演进指南首次出现在 Towards Data Science 上。

Towards Data Science 即将作为独立出版物推出

Towards Data Science is Launching as an Independent Publication

自 2016 年成立 Towards Data Science 以来,我们已经在 Medium 上建立了最大的出版物,拥有一个专注于数据科学、机器学习和人工智能的读者和贡献者社区。Medium 构建了一个很棒的平台,如果没有它的帮助,我们就无法接触到我们的受众。截至 2025 年 2 月 3 日星期一,Towards […]文章《Towards Data Science 即将作为独立出版物推出》首先出现在 Towards Data Science 上。

展示和讲述

Show and Tell

使用 PyTorch 实现最早的神经图像标题生成器模型之一。文章“Show and Tell”首先出现在 Towards Data Science 上。

重要税务更新(W-2 现已在 GMS 中提供)

Important Tax Updates (W-2s Now Available in GMS)

亲爱的同事们,此消息包含与您的 2024 年 W-2 和 1095 表有关的重要更新,以及美国国税局 (IRS) 针对 2024 年的其他重要更新。与往常一样,如果您有任何疑问,请联系 payrollservices@georgetown.edu。W-2 表格现已在 GMS 2024 中提供 W-2 表格现已在乔治城管理系统 (Georgetown Management System) 中提供 […]

神经网络——直观且详尽的解释

Neural Networks – Intuitively and Exhaustively Explained

对现代人工智能中最基本架构的深入探索。文章“神经网络——直观而详尽的解释”首先出现在 Towards Data Science 上。

如何晋升为数据科学家

How to Get Promoted as a Data Scientist

不到 2 年内获得 2 次晋升的首席数据科学家的建议文章“如何晋升为数据科学家”首先出现在 Towards Data Science 上。

如何在时间序列中查找季节性模式

How to Find Seasonality Patterns in Time Series

使用傅里叶变换检测季节性成分文章“如何在时间序列中查找季节性模式”首先出现在 Towards Data Science 上。

😲 量化惊喜——数据科学家的信息理论入门——第 1/4 部分:基础

😲 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。