A Checklist and Bibliography of Florida Spiders (Arachnida: Araneae)
佛罗里达蜘蛛（蛛形纲：蜘蛛目）清单和参考书目 摘要 蜘蛛（蜘蛛目）是节肢动物中最多样化、最具生态意义的类群之一，全世界有超过 53,000 个已描述物种。佛罗里达州独特的地理位置使其成为了解北美蜘蛛多样性的关键地区。在这里，我们提供了佛罗里达蜘蛛的第一份综合清单，整合了历史文献、佛罗里达州节肢动物收藏馆 (FSCA) 的记录以及最近的实地调查。提供了各县的分布记录，指出了已知的外来物种或来源不确定的物种，并记录了已知的未描述物种。我们在佛罗里达州总共发现了 834 个物种，尽管这低于根据区域丰富度和栖息地多样性预测的 900 多个物种。这种差异可能部分是由于佛罗里达州狭长地带的采样不足以及对具
Why MAP and MRR Fail for Search Ranking (and What to Use Instead)
MAP和MRR看似直观，却悄悄打破了排名评价。以下是这些指标产生误导的原因以及更好的替代方案如何解决这一问题。为什么 MAP 和 MRR 无法进行搜索排名（以及使用什么替代）一文首先出现在 Towards Data Science 上。
Synergy in Clicks: Harsanyi Dividends for E-Commerce
Harsanyi Dividend 背后的数学原理和 Streamlit 中的实际应用的简要概述点击次数中的协同作用：电子商务的 Harsanyi Dividends 帖子首先出现在 Towards Data Science 上。
Deer netting in the early 1980's
Graeme Stratton 收藏中的另一张照片显示 Joe Keeley 正准备用他的 Hughes 369D ZK-HPG c/n 87-0178D.ZK-HPG 于 1977 年 8 月制造，型号为 N8679F，在美国与 Offshore Helicopters Inc 和 Edwards & Associates Inc 一起服役。它用 DC-10 空运到新西兰并成为 ZK-HPG于 1980 年 7 月 1 日为图阿塔佩雷的 Southland Helicopters Ltd 飞行，并于次日首飞。 9 日，它被交付给陶波的乔·基利 (Joe Keeley)。遗憾的是，它于 198
Running Evals on a Bloated RAG Pipeline
比较数据集和模型之间的指标在臃肿的 RAG 管道上运行评估一文首先出现在 Towards Data Science 上。
EDA in Public (Part 2): Product Deep Dive & Time-Series Analysis in Pandas
了解如何分析产品性能、提取时间序列特征以及揭示销售数据中的关键季节性趋势。公共 EDA 帖子（第 2 部分）：Pandas 中的产品深度探究和时间序列分析首先出现在 Towards Data Science 上。
Week In Review: K-12 Dive Awards and AI’s march in curriculum
我们正在汇总上周的新闻，从关于青少年代词使用情况的报告到学校午餐中的牛奶。
4 Ways to Supercharge Your Data Science Workflow with Google AI Studio
提供了使用 AI Studio 构建模式来更快地学习、更智能地构建原型、更清晰地沟通和更快地自动化的具体示例。使用 Google AI Studio 增强数据科学工作流程的 4 种方法一文首先出现在 Towards Data Science 上。
Alpheus sarapis Anker, 2025 DOI: doi.org/10.11606/1807-0205/2025.65.008摘要根据在阿曼马西拉岛浅水区采集的单个雌性标本，描述了 1798 年 Alpheus Fabricius 属的一种新的、颜色鲜艳且形态独特的物种。 Alpheus sarapis sp.十一月在形态上似乎介于 A. leviusculus Dana, 1852、A. edwardsii (Audouin, 1826) 和 A. paracrinitus Miers, 1881 物种组之间，尽管大螯棕榈上存在轻微的窦表明它可能是前两个组中任何一个的派生成员
The Machine Learning “Advent Calendar” Day 14: Softmax Regression in Excel
Softmax 回归只是扩展到多个类别的 Logistic 回归。通过计算每个类别的一个线性分数并使用 Softmax 对其进行归一化，我们在不改变核心逻辑的情况下获得多类别概率。损失、梯度和优化保持不变。只是并行分数的数量增加。在 Excel 中实现，模型变得透明：您可以看到分数、概率以及系数如何随时间变化。机器学习“降临日历”日帖子14：Excel 中的 Softmax 回归首先出现在《Towards Data Science》上。
NeurIPS 2025 Best Paper Review: Qwen’s Systematic Exploration of Attention Gating
这个小技巧可以带来增强的训练稳定性、使用更大的学习率和改进的扩展特性NeurIPS 2025 最佳论文评论：Qwen 的注意力门控系统探索首先出现在 Towards Data Science 上。
