奥什科什通过先进的现实技术展示了工作场所、社区和机场的未来，这些技术使车辆和设备对日常英雄来说安全、直观和高效。
Keeping Probabilities Honest: The Jacobian Adjustment
正确转换随机变量的直观解释。保持概率诚实：雅可比调整首先出现在走向数据科学上。
Why MAP and MRR Fail for Search Ranking (and What to Use Instead)
MAP和MRR看似直观，却悄悄打破了排名评价。以下是这些指标产生误导的原因以及更好的替代方案如何解决这一问题。为什么 MAP 和 MRR 无法进行搜索排名（以及使用什么替代）一文首先出现在 Towards Data Science 上。
The Machine Learning “Advent Calendar” Day 24: Transformers for Text in Excel
直观、逐步地了解 Transformers 如何使用自注意力将静态词嵌入转换为上下文表示，并通过简单的示例和 Excel 友好的演练进行说明。机器学习“降临日历”第 24 天：Excel 中文本的 Transformers 帖子首先出现在《走向数据科学》上。
Globy Compares Countries’ Data & Shows Visual Results
有相当多的免费工具可让您比较不同国家/地区的经济和人口数据，您可以在比较不同国家/地区人口统计的最佳工具中找到它们。 Globy 也做了同样的事情，但有一个主要区别。它直观地显示结果，并为您提供各种 [...]
The Machine Learning “Advent Calendar” Day 12: Logistic Regression in Excel
在本文中，我们直接在 Excel 中一步步重建逻辑回归。从二进制数据集开始，我们探讨线性回归作为分类器为何举步维艰，逻辑函数如何解决这些问题，以及对数损失如何自然地从似然中出现。借助透明的梯度下降表，您可以在每次迭代中观察模型的学习情况，从而使整个过程直观、直观且令人惊讶地令人满意。机器学习“降临日历”第 12 天：Excel 中的逻辑回归首先出现在走向数据科学。
Classic Aero-TV: David Uhl and the Lofty Art of Aircraft Portraiture
2022 年起（YouTube 版）：《Still Life with Verve》 David Uhl 出生于一个工程师和艺术家家庭，这样的背景有利于他对机器的形式、功能和美感产生敏锐的鉴赏力，并直观地理解它们所激发的激情。乌尔先生于 1988 年购买了他的第一辆摩托车，他的铅笔、画笔和艺术感受力迅速记录下了线条、曲线和色彩的神秘融合，这种野蛮的动物同时激发了理智和内心的狂喜。
The Machine Learning “Advent Calendar” Day 7: Decision Tree Classifier
在第 6 天，我们看到了决策树回归器如何通过最小化均方误差来找到最佳分割。今天，在机器学习“降临日历”的第 7 天，我们切换到分类。只需一个数值特征和两个类别，我们就可以探索决策树分类器如何使用基尼和熵等杂质度量来决定在哪里切割数据。即使不进行数学计算，我们也可以直观地猜测可能的分割点。但哪一个最好呢？杂质测量真的会产生影响吗？让我们在 Excel 中逐步构建第一个分割，看看会发生什么。机器学习“降临日历”第 7 天：决策树分类器一文首先出现在《走向数据科学》上。
经济增长与失业之间的关系长期以来一直是宏观经济学的核心关注点，特别是对于寻求平衡稳定与充分就业目标的政策制定者而言。对这一讨论最持久的贡献之一是奥肯定律，该定律以美国经济学家阿瑟·M·奥肯 (Arthur M. Okun) 的名字命名，他在 20 世纪 60 年代初首次阐述了这种关系。虽然奥肯定律不是不可改变因果关系意义上的结构定律，但它提供了将产出变化与失业变化联系起来的强有力的经验规律。它的简单性和直观的吸引力使其成为应用宏观经济分析的基石，尽管它的确切参数随着时间和背景的不同而变化。
2026年度の年金額(見通し)は４年連続の増額だが実質目減りで将来に貢献－年金額改定の意義と2026年度以降の見通し(4)
■概要 养老金金额每年都会修改。 2026财年养老金金额预计将于2026年1月23日公布，随着物价持续上涨，趋势将受到密切关注。在本文中，为了准备理解官方公告，我们研究了我们在另一篇文章中确认的养老金金额修订规则将如何在 2026 财年之后的修订中发挥作用。主要有以下几点。预计2026财年基本养老金（第一级）养老金金额将增加1.9％，福利养老金（第二级）将增加2.1％，反映2025年（日历年）的价格上涨。这是养老金金额连续第四年上调。另一方面，由于劳动一代工资增长跟不上物价增长的影响，以及为改善养老金财务状况而进行的福利调整（所谓的宏观经济下滑）的影响，养老金金额的增长仍然无法跟上物价的增长。
The Machine Learning “Advent Calendar” Day 5: GMM in Excel
本文介绍了高斯混合模型作为 k-Means 的自然扩展，通过方差和马哈拉诺比斯距离改进了距离测量方式。 GMM 没有将点分配给具有硬边界的簇，而是使用通过期望最大化算法（劳埃德方法的一般形式）学习的概率。使用简单的 Excel 公式，我们在 1D 和 2D 中逐步实现 EM，并可视化高斯曲线或椭圆在训练期间如何移动。均值转变、方差调整，形状逐渐围绕数据的真实结构稳定下来。GMM 提供了一种更丰富、更灵活的方式来建模集群，一旦该过程在电子表格中可见，它就会变得直观。机器学习“降临日历”第 5 天：Excel 中的 GMM 帖子首先出现在走向数据科学上。
The Machine Learning “Advent Calendar” Day 6: Decision Tree Regressor
在机器学习降临节日历的第一天，我们探索了基于距离的模型。今天，我们转向一种完全不同的学习方式：决策树。通过一个简单的单特征数据集，我们可以看到树如何选择其第一次分裂。这个想法总是一样的：如果人类可以直观地猜出分割，那么我们可以在 Excel 中逐步重建逻辑。通过列出所有可能的分割值并计算每个分割值的 MSE，我们可以识别出最能减少误差的分割。这让我们对决策树如何生长、如何进行预测以及为什么第一次分割如此关键的步骤有一个清晰的直觉。机器学习“降临日历”第 6 天：决策树回归器首先出现在《走向数据科学》上。
4 Google ADK Production Challenges and How to Solve Them
当原型工作时，框架的热情很容易体现。您已经了解了开发人员为何转向 Google ADK，看到了真实的实施故事，甚至可能构建了您的第一个代理。该框架的优势显而易见：直观的开发人员体验、内置调试工具以及无缝的多代理编排。与任何技术一样，ADK 也面临着挑战，尤其是从原型转向 [...]Artykuł 4 Google ADK 生产挑战以及如何解决这些挑战 pochodzi z serwisu DLabs.AI。
