From Smiles To Impact: Why AI Is Your Key To Training Evaluation Beyond Happy Sheets
大多数 L&D 团队停留在第 1 级（“快乐表”）的培训评估上。但人工智能正在改变这一点。了解人工智能如何帮助衡量行为、业务影响、投资回报率，将培训数据转化为真正组织价值的证明。这篇文章首次发表在电子学习行业。
Building a Simple Data Quality DSL in Python
构建轻量级 Python DSL，以清晰、富有表现力的方式定义和检查数据质量规则。将复杂的验证逻辑转变为数据团队中任何人都可以理解的简单、可重用的配置。
IEEE Transactions on Artificial Intelligence, Volume 6, Issue 12, December 2025
1) 基于主体建模中的生成主体：概述、验证和新兴挑战作者：Carlo Adornetto、Adrian Mora、Kai Hu、Leticia Izquierdo Garcia、Parfait Atchade-Adelomou、Gianluigi Greco、Luis Alberto Alonso Pastor、Kent Larson 页数：3165 - 31832) KnowZRel：通用场景图生成的基于常识知识的零样本关系检索作者：M. Jaleed Khan、John G. Breslin、Edward Curry 页数：3184 - 31943) 用于高能物理的洛伦兹等变量子图神经网络
I’ve Been Shooting for 36 Years. Here Are the 5 Best .357 Magnums Ever Made.
要点和摘要：一位拥有三十多年射击经验的国防专家对 0.357 Magnum 手枪的前五名进行了排名。主力：Ruger GP-100 因其“坦克般”的耐用性和处理残酷负载的能力而位居榜首。经典：Colt Python 是该系列中的“劳力士”——精致、精准，但价格昂贵。 […]我已经拍摄了 36 年的帖子。以下是有史以来最好的 5 款 0.357 Magnum。首次出现于19FortyFive。
Gambusia nobilis (Baird & Girard 1853)Gambusiapyros Gambusia echelleorum Portnoy, Bretzing-Tungate, Fields, Bean, Smith, Dolan, Blanchard & Conway, 2025 DOI: doi.org/10.1098/rsos.251025AbstractGambusia nobilis 是联邦濒危物种在美国德克萨斯州和新墨西哥州的佩科斯河流域内零散分布。干旱、人类用水以及与引入的同系物之间潜在的杂交和竞争威胁着物种的持续存在。因此，进行了群体基因组学研究，为保护规
Shaykayatcoris michalskiiKóbor & Szabó, 2025 DOI: doi.org/10.1038/s41598-025-15559-8 Márton Zsoldos 的艺术重建摘要 花访（anthophily）和授粉现象虽然随着开花被子植物的兴起而变得普遍，但假设起源于上侏罗世昆虫和裸子植物之间的花的拮抗关系。尽管不为人所知，但这种行为已在异翅亚目代表（即真正的昆虫）中的多个实例中被记录下来。在这里，我们描述了 Shaykayatcoris michalskii gen。十一月，SP。 11 月，上白垩纪缅甸地体琥珀动物群（最低 Cenomanian，约 99
Implementing the Rock Paper Scissors Game in Python
使用条件和随机模块的初学者友好的 Python 教程《用 Python 实现石头剪刀布游戏》一文首先出现在《走向数据科学》上。
Enhanced performance for Amazon Bedrock Custom Model Import
现在，您可以在使用 Amazon Bedrock 自定义模型导入时实现显着的性能改进，通过高级 PyTorch 编译和 CUDA 图形优化减少端到端延迟、加快首次令牌生成时间并提高吞吐量。通过 Amazon Bedrock 自定义模型导入，您可以将自己的基础模型引入 Amazon Bedrock 进行大规模部署和推理。在这篇文章中，我们介绍如何使用 Amazon Bedrock 自定义模型导入中的改进。
I Cleaned a Messy CSV File Using Pandas . Here’s the Exact Process I Follow Every Time.
停止猜测数据清理。使用这个可重复的 5 步 Python 工作流程来诊断和修复最常见的数据缺陷。帖子我使用 Pandas 清理了凌乱的 CSV 文件。这是我每次都遵循的确切流程。首先出现在《走向数据科学》上。
Power up your ML workflows with interactive IDEs on SageMaker HyperPod
采用 Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) 编排的 Amazon SageMaker HyperPod 集群现在支持创建和管理交互式开发环境，例如 JupyterLab 和开源 Visual Studio Code，通过为数据科学家提供熟悉工具的托管环境来简化 ML 开发生命周期。这篇文章展示了 HyperPod 管理员如何为其集群配置空间，以及数据科学家如何创建和连接到这些空间。
How to Implement Randomization with the Python Random Module
让我们在代码的输出中生成随机性这篇文章《如何使用 Python 随机模块实现随机化》首先出现在《走向数据科学》上。
Learning Triton One Kernel at a Time: Softmax
关于快速、可读且支持 PyTorch 的 softmax 内核，您需要了解的所有信息这篇文章《一次学习 Triton 一个内核：Softmax》首先出现在《走向数据科学》上。
Why the Crunch Is the Challenge
Crispy 与 crunchy 不同。据一家食品研究公司称，炸鸡和薯片很脆。相比之下，更硬、更致密的质地会产生坚果[…]为什么紧缩是挑战的帖子首先出现在 Econlife 上。
Modern DataFrames in Python: A Hands-On Tutorial with Polars and DuckDB
我如何学会在不减慢整个工作流程的情况下处理不断增长的数据集Python 中的现代数据框架：Polars 和 DuckDB 的实践教程首先出现在《走向数据科学》上。
对时间序列可视化的解释，包括 Matplotlib、Plotly 和 Altair 中的深入代码示例。数据可视化解释（第 5 部分）：在 Python 中可视化时间序列数据（Matplotlib、Plotly 和 Altair）一文首先出现在 Towards Data Science 上。
Data Cleaning at the Command Line for Beginner Data Scientists
数据清理并不总是需要 Python 或 Excel。了解简单的命令行工具如何帮助您更快、更高效地清理数据集。
Vulcanair crashes in Ireland, killing sole occupant
周四中午 12 点 50 分左右，一架注册为 EI-HPY 的双引擎 Vulcanair P68C 飞机在从斯莱戈飞往法国贝济耶的航班中返回沃特福德机场后，在沃特福德郡特拉莫尔附近坠毁。飞行员在距海岸约 50 公里处宣布进入紧急状态，随后在沃特福德郡利瑟兰附近的一片田野坠毁，而 [...]
PyTorch Tutorial for Beginners: Build a Multiple Regression Model from Scratch
PyTorch 实践：构建用于多元回归的 3 层神经网络《PyTorch 初学者教程：从头开始构建多元回归模型》首先出现在《走向数据科学》上。
