Design Patterns in Python for AI and LLM Engineers: A Practical Guide
作为 AI 工程师，编写干净、高效且可维护的代码至关重要，尤其是在构建复杂系统时。设计模式是软件设计中常见问题的可重复使用的解决方案。对于 AI 和大型语言模型 (LLM) 工程师，设计模式有助于构建强大、可扩展且可维护的系统，以高效处理复杂的工作流。本文深入探讨了设计模式 […]文章《面向 AI 和 LLM 工程师的 Python 设计模式：实用指南》首先出现在 Unite.AI 上。
Build a Data Science App with Python in 10 Easy Steps
一步一步了解如何使用 Scikit-Learn 和 FastAPI 使用 Python 构建数据科学应用程序。
Build generative AI applications on Amazon Bedrock with the AWS SDK for Python (Boto3)
在本博文中，我们将演示如何使用 Amazon Bedrock 和 AWS SDK for Python (Boto3) 以编程方式整合 FM。我们将探讨如何调用特定 FM 并处理生成的文本，展示开发人员在应用程序中使用这些模型用于各种用例的潜力
10 Python Libraries Every Data Analyst Should Know
对数据分析感兴趣？以下是您不可或缺的 Python 库列表。
A Guide to Data Analysis in Python with DuckDB
了解如何使用 DuckDB 在 Python 中执行数据分析。
Exploring Python’s Ellipsis (…) : More than Just Syntax Sugar
有没有想过 Python 中的三个点 (...) 有什么用？了解这个强大的运算符如何简化您的代码！
7 Ways to Improve Your Data Cleaning Skills with Python
通过修复无效条目、转换类型、编码变量、处理异常值、选择特征、缩放和填充缺失值来改进 Python 数据清理。
Calibrating Marketing Mix Models In Python
实用指南第 2 部分，帮助您掌握 pymc 中的 MMM 用户生成的图像本系列是关于什么的？欢迎阅读我的营销组合模型 (MMM) 系列第 2 部分，这是一本实用指南，可帮助您掌握 MMM。在本系列中，我们将介绍模型训练、验证、校准和预算优化等关键主题，所有这些都使用强大的 pymc-marketing python 包。无论您是 MMM 新手还是想要提高技能，本系列都将为您提供实用的工具和见解，以改进您的营销策略。如果您错过了第 1 部分，请在这里查看：掌握 Python 中的营销组合模型简介在本系列的第二部分中，我们将把重点转移到使用来自实验的信息先验来校准我们的模型：为什么校准营销组合模型
Beyond Math and Python: The Other Key Data Science Skills You Should Develop
想要写出你的第一篇 TDS 文章吗？我们随时欢迎新作者的投稿。通往数据科学成功的路线图提供了许多不同的路径，但其中大多数都重点关注数学和编程技能（例如：Saankhya Mondal 本周早些时候发布的这份针对有抱负的数据专业人士的优秀指南）。但是，一旦你在这些领域打下了基础，下一步是什么？数据科学家需要在哪些主题上积累专业知识，才能在拥挤的就业市场中脱颖而出？我们每周的亮点将聚焦于你可能希望在未来几周和几个月内探索的一些领域，并提供来自广泛行业和学术角色的作者的可行建议。从掌握数据基础设施的来龙去脉到拓展讲故事的技能，让我们仔细看看其中一些边缘但仍然至关重要的潜在增长领域。超越技能：释放数据
Build and deploy a UI for your generative AI applications with AWS and Python
AWS 提供了一套强大的工具和服务，简化了生成式 AI 应用程序的构建和部署过程，即使对于前端和后端开发经验有限的人也是如此。在这篇文章中，我们探索了一种实用的解决方案，该解决方案使用 Streamlit（用于构建交互式数据应用程序的 Python 库）和 AWS 服务（如 Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS)、Amazon Cognito 和 AWS 云开发工具包 (AWS CDK)）来创建具有身份验证和部署功能的用户友好型生成式 AI 应用程序。
Learn Python and get Certified as a Data Analyst for Free this Week!
从 11 月 4 日到 11 月 10 日，整个 DataCamp 平台都是免费的。
7 Python Projects to Boost Your Data Science Portfolio
通过这七个引人入胜的 Python 项目增强您的数据科学组合，这些项目展示了基本的编程和软件工程技能。
Amplifying the impact of marine research imagery with Marimba, an open-source Python framework
全身心投入一个项目时，并不总是容易看到全局。创新往往需要退一步来评估我们如何才能真正扩大我们的科学影响力。
Les Misérables Social Network Analysis Using Marimo Notebooks and the NetworkX Python library️⚔️
使用 NetworkX Python 库构建 Marimo 笔记本，揭开维克多·雨果杰作中隐藏的结构继续阅读 Towards Data Science »
How to Make Proximity Maps with Python
快速成功数据科学Geopy 的大圆方法密西西比州立大学的距离地图（作者）您是否注意到社交媒体上的一些“距离”地图？我刚刚看到 Todd Jones 的一张地图，它显示了您在美国本土 48 个州的任何位置与国家公园的距离。这些邻近地图既有趣又有用。如果您是生存主义者，您可能希望尽可能远离潜在的核导弹目标；如果您是狂热的垂钓者，您可能希望靠近 Bass Pro Shop。我和一个对美国大学橄榄球几乎一无所知的英国人一起读研究生。尽管如此，他在我们每周的投注中表现非常出色。他的秘诀之一是，假设参赛球队实力相当，或者主队更受青睐，那么他就押注任何需要行驶 300 多英里才能比赛的球队。在这个 Quic
Introducing mall for R...and Python
我们很自豪地推出 {mall}。借助 {mall}，您可以使用本地 LLM 在数据框架中运行 NLP 操作。（情绪、摘要、翻译等）。{mall} 已同时发布到 CRAN 和 PyPi（作为 Polars 的扩展）。
