NumExpr: The “Faster than Numpy” Library Most Data Scientists Have Never Used
与Numpythe Post Numexpr的比较性能测试：“比Numpy更快”库，大多数数据科学家从未使用过首先使用的数据科学。
A Visual Way of Learning Numbers Without Counting Gains Popularity
越来越多的学校采用“速算”方法来培养儿童早期的数字感。
Most Data Quality Initiatives Fail Before They Start. Here’s Why.
给我看看你的数据质量记分卡，我会告诉你一年后你是否会成功。照片由 Braden Collum 在 Unsplash 拍摄我每天都会与那些准备投入大量时间和资源用于注定会失败的数据质量计划的组织交谈。激励措施和 KPI 可以推动良好行为，这并不奇怪。销售薪酬计划受到严格审查，因此它们经常成为董事会会议的话题。如果我们对数据质量记分卡给予同样的关注会怎样？即使在其鼎盛时期，来自 Hadoop 时代的传统数据质量记分卡也很少取得巨大成功。我之所以知道这一点，是因为在创办 Monte Carlo 之前，我曾担任运营副总裁多年，试图创建能够推动信任和采用的数据质量标准。在过去几年中，云计算和元数据管理方
Reporting an R-Squared Measure for Count Data Models
这篇文章的灵感来自于我前段时间收到的一封电子邮件，该邮件来自一位博客读者。我认为，更“广泛”的回应可能会引起其他读者的兴趣......尽管存在许多局限性，但在报告最小二乘回归结果时，包括判定系数 (R2) 或其“调整后”的值是标准做法。就我个人而言，我认为 R2 是我们结果中包含的最不重要的统计数据之一，但我们都这样做。（请参阅上一篇文章。）如果所讨论的回归模型是线性的（在参数中）并且包含截距，并且如果参数由普通最小二乘法 (OLS) 估计，则 R2 具有许多众所周知的属性。这些包括：0 ≤ R2 ≤ 1。如果我们向模型中添加回归量，R2 的值不会减小。无论我们将这个度量定义为“解释平方和”与
Highway Funding: Information on Variables for Potential New Formula Grant Programs
GAO发现的年份，联邦政府通过联邦公路公式赠款计划（通常称为公式计划）分发了数十亿美元的资金，以建立公路基础设施和其他目的。这些赠款使用法定公式分配给接受者，可用于建立和维修基础设施并促进人们和商品的移动。 GAO采访了31个选定的高速公路计划资助接收者，子招生和利益相关者，然后对他们进行了调查，以评估他们对变量的支持水平，这些变量可用于公式中，这些变量可以通过潜在的新高速公路公式计划分发资金。在28个调查受访者中，大多数人支持27个变量，这些变量可用于为潜在的新计划分配资金，以分配资金。几乎所有与基础设施条件，货运和经济活力，安全性和系统可靠性有关的支持变量。具体来说，受访者支持变量，例如总
COVID-19 Relief: Consequences of Fraud and Lessons for Prevention
GAO在大流行计划中发现的全部欺诈程度将永远无法确定。大流行反应的范围；欺诈活动的固有欺骗性；以及检测，调查和起诉欺诈所需的资源使得难以衡量。然而，估计表明，数以是数数十亿美元的潜在欺诈性付款被付出了。如2024年12月31日，司法部（DOJ）公开宣布了与涉及至少3,096名被告的犯罪案件的犯罪欺诈相关指控，这些费用涉及至少3,096名被告人，该案件可能是犯罪行为或犯罪行为。截至2024年12月31日，身份犯有与大流行有关的刑事欺诈指控的罪名，通常已被判处监禁，并下令赔偿赔偿。他们的判决根据罪行的情况以及其他因素而有所不同。面临涉及大流行计划计划的刑事欺诈相关指控的被告人数继续增加，因为确定和
The Role of Prosody in Spoken Question Answering
口语理解迄今为止的研究通常具有沉重的文本视角。大多数数据集源自文本，然后将其合成到语音中，大多数模型通常依赖于语音的自动转录。这损害了韵律 - 语音信号所携带的添加信息超出了单词本身的语音，并且很难单独从文本中恢复。在这项工作中，我们调查了韵律在口头问题回答中的作用。通过在SLUE-SQA-5数据集上隔离韵律和词汇信息，该信息由…
なぜ「ひとり焼肉」と言うのに、「ひとりコンビニ」とは言わないのだろうか－「おひとりさま」消費に関する一考察
■摘要：据说迪士尼度假胜地是“一o-○○”的最大障碍。在Mery Inc.的Mery用户调查（于2023年11月举行）中，该公司专门研究Z世代的营销，询问他们经常与谁一起去东京迪士尼度假村，但大多数“一个人”的人属于少数人。但是，像我这样的许多迪士尼大川认为，独自一人是标准。另外，当每年可获得通行证时，当地居民不是所谓的宅男，而是携带它们，并在散步时漫步在公园里。当时，它是在不同的背景下消耗的，而不是作为家庭旅行，作为一般社会的旅游目的地，而是作为一般社会，而是作为不同的背景，“就像附近的公园。”去便利店或市政厅没什么不同。有时可以将单独的消费标记为特殊的东西，例如“单身人士”，“单人”或“孤
Top 5 Data Visualization Tools for Data Scientists
在许多数据可视化工具中，您应该使用哪个五个？三个Python库，JavaScript和R库应满足您的大多数数据科学需求。
How to Fully Automate Data Cleaning with Python in 5 Steps
数据清洁可能非常乏味和无聊。但这不一定是。这是您可以使用Python自动化大多数数据清洁步骤的方法。
A Practical Guide to Modern Airflow
大多数数据专业人员和顶级公司，例如Airbnb和Netflix，每天都使用Apache Airflow。这就是为什么您将学习如何在本文中安装和使用Apache气流的原因。
Dutch F-35As Shoot Down Target Drones with AIM-9X Sidewinders Over Baltic Sea
在与爱沙尼亚空军进行锻炼期间，两名RLAF F-35使用AIM-9侧壁空对空导弹击落了波罗的海海上的许多目标无人机。在一次极为罕见的练习中，RNLAF（皇家荷兰空军）的两个F-35A击倒了在波罗的海上的一定数数量的目标无人机，使用[…]荷兰后的F-35AS击落了目标无人机，其目标是9x侧球，在巴利亚海上，首先出现在航空选手上。
Parameters vs FLOPs: Scaling Laws for Optimal Sparsity for Mixture-of-Experts Language Models
事实证明，扩展语言模型的容量是提高性能和解锁新功能的可靠方法。容量主要由两个维度定义：模型参数的数量和每个示例的计算量。虽然扩展通常涉及增加两者，但这些因素之间的精确相互作用及其对整体容量的综合贡献仍未完全了解。我们在稀疏混合专家 (MoE) 的背景下探索了这种关系，它允许扩展参数数量而不按比例增加……
High points for economic data scheduled for December 23 and 30 weeks
由于圣诞节、光明节和其他节日将在未来两周占据日历的主导地位，美国经济数据安排中几乎没有什么需要关注的。随着 2024 年第四季度接近尾声，大多数数字将对经济状况的看法进行最后的润色。最值得注意的是 [...] 定于 12 月 23 日和 30 周公布的经济数据高点首次出现在 Econoday, Inc. 上。
It's Christmas (Market Chaos), All Over, Again
圣诞节（市场混乱）又来了提交者：QTR 的 Fringe Finance我刚刚思考了今天市场的情况，这促使我在明天的常规节目播出之前写了一篇小文章。美联储采取了几乎所有华尔街人士都认为他们会采取的行动：降息 25 个基点，今天市场大幅抛售。有趣的是，过去几天开始浮出水面的“传言”是美联储是否可能等待降息，尽管超过 95% 的华尔街人士一致认为本月将降息。最后一刻的担忧来自通胀和生产者价格指数数据，这些数据几乎表明通胀得到了控制。事实上，通胀的进展似乎停滞了，与此同时，经济继续放缓，就业市场也随之放缓。今天让我立刻回想起了 2018 年 12 月圣诞节前一周。那些长期阅读我博客的人都知道，我一直
S4E13: Catherine Thevenot on Counting on Your Fingers
应该教学生用手指数数吗？今天我很高兴为您带来对 Catherine Thevenot 的采访。Catherine 是瑞士洛桑大学心理学研究所的研究员。她的工作重点是认知发展，特别是儿童的数字认知和算术技能领域。……继续阅读 S4E13：Catherine Thevenot 谈用手指数数
A theory for learning numbers without counting gains popularity
现在的小孩子都在看很多点。这种日益流行的做法背后的理论是，一种有效的数数教学方法可能是……不数数。这就是教育研究人员所说的“速算”的核心矛盾，该词源于拉丁语“subito”，意为突然，意思是立即……[…]文章《一种不数数的学习数字理论越来越受欢迎》首次出现在《Hechinger 报告》上。
