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.
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。
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。
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。
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.
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 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 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。
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。
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。
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。
😲 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。
Why ETL-Zero? Understanding the shift in Data Integration as a Beginner
当我准备 Salesforce Data Cloud 认证时，我遇到了 Zero-ETL 这个术语。继续阅读 Towards Data Science »
My Medium Journey as a Data Scientist: 6 Months, 18 Articles, and 3,000 Followers
Medium 作家的真实数字、收入和数据驱动的增长策略继续阅读 Towards Data Science »
How to Query a Knowledge Graph with LLMs Using gRAG
Google、Microsoft、LinkedIn 和许多其他科技公司都在使用 Graph RAG。为什么？让我们通过从头开始构建一个来理解它。继续阅读 Towards Data Science »
