Hijacking the cell: How poxvirus modifies ribosome function to spread
根据自然微生物学上发表的一项研究，西北医学科学家已经发现了有关痘病毒如何劫持其宿主的蛋白质合成机制以繁殖和传播的新细节。
The Art of Writing Readable Python Functions
如果您的功能需要理解您的功能，则可能是时候重写了。学习使Python函数可通过设计可读的关键习惯。
Mastering NumPy’s Universal Functions for Fast Array Computation
主元素的操作，比较，逻辑，聚合和使用Numpy Ufuncs进行高性能阵列处理。
VernamVeil: A Fresh Take on Function-Based Encryption
密码学通常感觉像是一种古老的黑暗艺术，充满了数学繁重的概念，刚性的钥匙尺寸和严格的协议。但是，如果您可以完全重新考虑“密钥”的想法，该怎么办？如果钥匙不是固定的斑点，而是一个活着的呼吸功能怎么办？ vernamveil是一个实验性密码，可以准确探索这个想法。 […]
7 “Useless” Python Standard Library Functions You Should Know
这些奇怪的python功能似乎毫无意义……直到您意识到它们的真实有用。
ChatGPT, Claude, Gemini, & Co.: They Are Not Brains, They Are Kernel-Smoother Functions
如果您的大语言模型使您想起大脑，那是因为您正在投射 - 不是因为它在想。这不是推理，它是插值和拟人化算法没有...
The Probability Density Function: A Known Unknown
在大多数统计问题中，从一开始就可以直接获得的最重要的事情是了解数据的概率分布函数（PDF）是什么。如果您完全知道这是可能的，但在实践中很少实现 - 您处于统计天堂：您可以使用最大似然方法进行参数估计，并且您可以对整个问题了解很多。阅读更多
Q&A: Do women leaders drive better environmental outcomes?
我们如何以可持续的方式为贫穷的农村社区提供能源？是什么激励发展中国家的政策制定者制定提供更多电力的政策，同时又不进一步促进气候变化？这些政策制定者是否关注气候变化，或者对仅仅进一步促进其选举收益感兴趣？
'Stranded' astronauts closer to coming home after next ISS launch
国际空间站的常规船员轮换具有异常的意义：这为一对搁浅超过九个月的宇航员终于回家铺平了道路。
New Brain Technique Method Unveils Hidden Connections Behind Higher Order Functions
一种新颖的大脑映射方法揭示了复杂的神经相互作用，从而实现了任务识别、独特的大脑“指纹”和行为洞察。它有望推动神经科学的发展并理解神经退行性疾病。一种绘制大脑活动和连接的突破性方法为语言、思想和注意力等高阶功能的组织提供了新的见解。传统模型 [...]
A Visual Understanding of the Softmax Function
Softmax 函数背后的数学和直觉及其在神经网络和 softmax 回归中的应用继续阅读 Towards Data Science »
Some Notes On The Utility Function Of Fundamental Science Experiments
今年早些时候，我在这里提到，我将撰写一篇关于如何指定基础科学实验的效用函数的文章，作为实现共同设计优化问题形式化的有利步骤。现在，随着提交截止日期的临近和时间的流逝，我又回到了这个话题，并仔细思考了这个问题，所以我认为在这里分享一些关于这个问题的想法是合适的。阅读更多
New machine learning model quickly and accurately predicts dielectric function
东京大学的研究人员 Tomohito Amano 和 Shinji Tsuneyuki 与 CURIE（JSR-UTokyo 合作中心）的 Tamio Yamazaki 开发了一种新的机器学习模型来预测材料的介电函数，而不是从第一性原理进行计算。
Mastering Quantum Mysteries: The Wavefunction Matching Revolution
波函数匹配正在彻底改变量子多体系统的研究，使科学家能够通过调整短距离相互作用来执行以前不可能完成的计算。该技术能够精确模拟轻核、中等质量核、中子物质和核物质，与核特性的经验数据紧密匹配。这一突破不仅有利于量子计算，而且[...]
Discover AWS Lambda Basics to Run Powerful Serverless Functions
了解我如何首次设置 AWS Lambda 继续阅读 Towards Data Science »
How Tiny Neural Networks Represent Basic Functions
通过简单的算法示例对机械可解释性进行简单介绍简介本文展示了小型人工神经网络 (NN) 如何表示基本功能。目标是提供有关 NN 工作原理的基本直觉，并作为机械可解释性的简单介绍——该领域旨在对 NN 进行逆向工程。我提供了三个基本函数的示例，使用简单的算法描述了每个函数，并展示了如何将算法“编码”到神经网络的权重中。然后，我探索网络是否可以使用反向传播来学习算法。我鼓励读者将每个示例视为一个谜语，并在阅读解决方案之前花一点时间。机器学习拓扑本文尝试将 NN 分解为离散操作并将其描述为算法。另一种方法可能更常见、更自然，即研究不同层中线性变换的连续拓扑解释。以下是一些有助于增强拓扑直觉的优秀资源：
Function Calling: Fine-Tuning Llama 3 on xLAM
得益于 QLoRA，速度快且内存效率高继续阅读 Towards Data Science »
PySpark Explained: User-Defined Functions
它们是什么，如何使用它们？继续阅读 Towards Data Science »
