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。
Visualizing Data Directly from Numpy Arrays
正在寻找 DIY 示例以获取在 Python 中高效可视化数据的基础？那么本教程适合您。
Arrays — Data Structures & Algorithms for Data Scientists
动态和静态数组的工作原理继续阅读 Towards Data Science »
Introducing NumPy, Part 1: Understanding Arrays
创建、描述和访问属性继续阅读 Towards Data Science »
US Leading Economic Indicators Tumble Most In Over 2 Years
US Leading Economic Indicators Tumble Most In Over 2 YearsSince December's Trump-optimism-driven surge in Leading Economic Indicators (the first since last February), The Conference Board's headline index has decelerated rapidly with April data released today plunging 1.0% MoM - the biggest drop sin
複素数について（その１）－虚数・複素数とは（その歴史と概要）－
以前的研究人员已经报告了一系列数字，例如“ 0”，负数，十进制，分数甚至非理性数字。通过这些报告，我们涵盖了世界上几乎实际数字的主要主题（当然还有其他主题，例如“代数数字”和“超越数字”，但这些主题将留给单独的机会）。现在，我认为大家都知道由虚构数字和实数组成的称为“虚构数字”或“复数数字”的数字。说到虚构的数字，许多人会记得他们在高中时学到的关于“我”的知识，这是一个“平方”的数字。人们认为，许多人意识到这一点，因为它是在二次方程式等解决方案中提出的。在大学入学考试问题中，还有一些与虚构数字和复数有关的问题，因此似乎他们已经对虚构数字进行了很多研究。但是，看来现实是，他们对为什么这很重要，或
There's a Problem With Psyche's Propulsion System
马克·汤普森（Mark Thompson），今天的宇宙小行星心理（正式指定为16 Psyche）是我们太阳系小行星带中最有趣的物体之一。与大多数组成的小行星不同...
Elon Musk's DOGE Is Zero-Basing The Federal Government
埃隆·马斯克（Elon Musk）的道路是由布鲁斯·艾布拉姆森（Bruce Abramson）通过realclearmarkets撰写的联邦政府的零命名，Doge的确在做什么？为什么这么有争议？答案在于一个深奥的概念，即在预算世界中开始：零基础。作为一般规则，大多数组织，企业，机构，甚至是建立预算开始的大多数组织，企业，机构，甚至是问自己一个简单的问题：我们去年花了什么花费？为了回答，他们汇总了一个费用类别列表和每个花费的金额。接下来，他们展望来年，看看哪些类别需要凸起以及可以削减的地方。最后，他们研究了预计的收入，以查看他们是否可以期望支付计划的支出。在这样的过程中，去年的预算是今年预算的“
Indonesia’s Incomplete Industrial Strategy
印度尼西亚的工业战略是善意的，但不完整，因为它的大多数组成部分只能吸引传统的外国直接投资。尽管这可能会提升并加强当地价值链，但也将使它们受到外国的控制。
SmarterX Just Launched The AI Literacy Project—And It Couldn’t Come at a Better Time
AI 革命发展如此之快，即使是我们当中最精通技术的人也难以跟上。这是一个巨大的问题。虽然越来越多的组织意识到他们需要 AI 技能，但绝大多数组织仍然没有提供人们迫切需要的培训。
Google is Making AI Training 28% Faster by Using SLMs as Teachers
训练大型语言模型 (LLM) 对大多数组织来说已经变得遥不可及。由于成本高达数百万美元，计算要求让超级计算机汗流浃背，人工智能开发仍被锁在科技巨头的大门后面。但谷歌用一种非常简单的方法颠覆了这个故事，它让你 […] 这篇文章谷歌通过使用 SLM 作为教师将人工智能训练速度提高 28% 首次出现在 Unite.AI 上。
Zero-Shot Localization with CLIP-Style Encoders
我们如何才能看到视觉编码器所看到的内容？Stephan Widua 在 Unsplash 上的照片想想您最喜欢的预训练视觉编码器。我假设您选择了 CNN（卷积神经网络）或 ViT（视觉变换器）的某种变体。编码器是将图像映射到 d 维向量空间的函数。在此过程中，图像被转换为特征图序列：作者提供的图片。特征图 (w × h × k) 可以被认为是收集的 k 维补丁嵌入的 2D 数组，或者等效地，具有 k 个通道 f₁, … fₖ 的粗略图像 (w × h)。CNN 和 ViT 都以各自的方式将输入图像转换为特征图序列。当图像穿过其层时，我们如何才能看到视觉编码器所看到的内容？零样本定位方法旨在
Course Correction Needed on Organizations’ AI Preparedness
人工智能 (AI) 正在以前所未有的速度发展，但大多数组织尚未具备与其部署这项迷人技术的兴趣相匹配的培训和技能。文章《组织 AI 准备需要纠正方向》首先出现在教育和职业新闻中。
How to Create Your Aviation SMS Manual
为什么要创建航空 SMS 手册？ICAO 9859 要求航空组织记录其 SMS。这可以是一份引用政策和程序的简单文档，也可以是一份详细手册。如果您经营规模较小，或者已经实施了许多流程，那么一份简单文档可能就足够了。大多数组织都需要一份详细手册。如果您手头有 SMS 手册，那么它与您的质量手册有很多共同之处。
Convert Bytes to String in Python: A Tutorial for Beginners
作者提供的图片 在 Python 中，字符串是不可改变的字符序列，这些字符序列是人类可读的，通常以特定的字符编码（例如 UTF-8）进行编码。虽然字节表示原始二进制数据。字节对象是不可变的，由字节数组（8 位值）组成。在 Python 3 中，字符串文字默认为 Unicode，帖子《在 Python 中将字节转换为字符串：初学者教程》首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Cloud security incidents make organizations turn to AI-powered prevention
据 Check Point 称，云安全事件呈惊人增长趋势，61% 的组织报告了去年发生过安全漏洞，较前一年的 24% 大幅增加。这一趋势凸显了云环境中不断升级的风险格局。2024 年云安全报告收集了 800 多名云和网络安全专业人士的见解。云安全事件呈上升趋势 Check Point 的最新调查揭示了一个令人担忧的趋势：虽然大多数组织继续……更多 →云安全事件让组织转向人工智能预防的帖子首先出现在 Help Net Security 上。
