15 Useful Python One-Liners for String Manipulation
在本文中，我们将探索 15 个 Python 单行代码，这些代码不仅使字符串操作高效，而且有趣。
Beginner’s Guide to Unit Testing Python Code with PyTest
了解如何使用 PyTest 在 Python 中编写和运行有效的单元测试，确保您的代码可靠且无错误。
‘Switch’ by VEX Robotics: Bridging the Gap Between Block Coding and Python
帮助学生在熟悉的编码环境中按照自己的节奏学习 Python 德克萨斯州格林维尔 2024 年 12 月 9 日 /PRNewswire-PRWeb/ — K-12 STEM 教育的领导者 VEX Robotics 宣布推出“Switch”，这是一种革命性的计算机科学学习方法。Switch 是……继续阅读 →
在本系列的第 1 部分中，我们介绍了 Amazon SageMaker Python SDK 上新推出的 ModelTrainer 类及其优势，并向您展示了如何在自定义数据集上微调 Meta Llama 3.1 8B 模型。在这篇文章中，我们将介绍 ModelBuilder 类的增强功能，它允许您将模型从 ModelTrainer 无缝部署到 SageMaker 终端节点，并为多种部署配置提供单一界面。
在本文中，我们重点介绍 ModelTrainer 类，以简化训练体验。ModelTrainer 类比当前的 Estimator 类有显著改进，本文将对此进行详细讨论。我们将向您展示如何使用 ModelTrainer 类来训练您的 ML 模型，其中包括使用自定义脚本或容器执行分布式训练。在第 2 部分中，我们将向您展示如何使用改进的 ModelBuilder 类构建模型并部署到 SageMaker 终端节点。
'Switch' by VEX Robotics: Bridging the Gap Between Block Coding and Python
帮助学生在熟悉的编码环境中按照自己的节奏学习 Python
10 Python Libraries Every Developer Should Know
在本文中，我们将介绍用于日志记录、单元测试、数据处理等任务的 Python 库 - 每个库都具有可以简化应用程序开发的功能。
Tips for Handling Large Datasets in Python
处理大型数据集很常见，但也很有挑战性。以下是一些让使用 Python 处理如此大型数据集更简单的技巧。
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
