G DATA XDR: The most important questions from practice
没有两家公司是相同的。然而，许多组织在终端和网络安全方面面临类似的问题。我们在一次关于G DATA XDR的网络研讨会中回答了许多这些问题：我们的专家Konrad Wroblewski，高级技术销售顾问……
An Indian firm caught in arms scandal that toppled Estonian defence minister
一家印度公司面临涉及爱沙尼亚的欧洲武器供应丑闻。总部位于那格浦尔的 Neco 集团旗下的 Datasel SRL 被指控违反合同。爱沙尼亚国防部长因弹药交付失败的指控而辞职。 Datasel 否认有不当行为，并已提出损害赔偿反诉。这场争端涉及据称是运往乌克兰的炮弹。
A Practical Introduction to PySpark Window Functions
为什么标准的 groupBy 函数不够用《PySpark 窗口函数实用介绍》一文首先出现在 Towards Data Science 上。
This Python Library Can Run Pandas Workloads Up to 20x Faster
了解 FireDucks 如何通过延迟执行、编译器优化和多线程处理来加速 pandas 工作负载，从而在我们的基准测试中将 DataFrame 性能提高高达 20 倍。
Dataminr AI tech to go live on NATO Maven system: CEO
该公司最近还与五角大楼签订了价值 3.18 亿美元的“态势感知”合同。
IEEE Transactions on Artificial Intelligence, Volume 7, Issue 9, September 2026
1) 针对 CTSP 的自适应增强注意力的深度强化学习作者：R. 张、X. Xu、X. Shi、J. Cao、J. Gui 页数：4739 - 47502) Exploiting GAN Against IDS: A Systematic Review, Meta-Anaanalysis, and Case Study Assessment作者：Y. Alslman, M. Alkasassbeh, M. J. Abdel-Rahman 页数：4751 - 47733) Any-Shot Learning 中的细粒度特征：调查作者：Q. Wang、W. Li、J. Zhang、Z.qin、L.
AgentOps Is Not MLOps: What Breaks in Your Monitoring Stack When Agents Go to Production
代理程序破坏了五个 MLOps 监控假设，哪些继承的信号现在将失败的运行视为正常运行。AgentOps 不是 MLOps：当代理程序投入生产时，监控堆栈中发生的问题首先出现在 Towards Data Science 上。
"Title I Moves to Labor: What CA Charters Need to Know"
加州教育贫困学生的人数比任何其他州都多。根据加州教育部 DataQuest 系统的数据，该州 580 万公立学校学生中约有 60% 属于低收入家庭，每年约有 23 亿美元的联邦 Title I-A 资金流入加州各学区和特许 LEA，以支持早期识字、辅导、英语学习者服务和课后项目。自 1965 年《初等和中等教育法案》创建第一章以来，这笔资金一直由美国教育部管理。特朗普政府将第一章的监督权移交给美国劳工部，这并不是一次小规模的重组。对于加州大约 1,300 所特许学校，它引入了有关 2026-27 财年分配周期、报告预期以及过渡期间合规风险的真实问题。
Connecting My LangGraph AI Agent to Postgres
如何使用 Docker 在本地或在云端运行后端将我的 LangGraph AI Agent 连接到 Postgres 的帖子首先出现在 Towards Data Science 上。
Why Claude Code Time Estimates Are Poor
成为 LLM 编程的更好沟通者为什么 Claude 代码时间估计很差的帖子首先出现在 Towards Data Science 上。
When to Use Claude Code and When to Use Codex
了解哪种编码代理最好 何时使用 Claude Code 和何时使用 Codex 帖子首先出现在 Towards Data Science 上。
Agentic AI guardrails: what enterprise leaders are accountable for
季度基础设施账单几乎是预测的四倍。人工智能代理一直在重试失败的任务，并在授予的权限和支出限制内消耗资源。在其他地方，代理运行的工作流程超出了其批准的范围，或者错误的员工看到了他们不应该看到的数据。执行发起人获得...后代理人工智能护栏：企业领导者负责的内容首先出现在 DataRobot 上。
Why Random Forest Needs to Be This Random
Bagging遇到了无论多少棵树都无法突破的瓶颈——这是解释其原因的方程，以及证明它的实验。该文章《为什么随机森林需要如此随机》首次发表于Towards Data Science。
Is Agentic AI Just Automation?
为什么大多数代理只是伪装的流程图，以及应该构建什么。该文章《代理式AI只是自动化吗？》首次发表于Towards Data Science。
Recursive CTEs: SQL’s Hidden Graph Traversal Engine
导航层次结构、查找路径、检测循环和计算分隔度的实用指南。该文章《递归CTE：SQL的隐藏图遍历引擎》首次发表于Towards Data Science。
How to Format Your TDS Draft: A New and Improved Guide
关于在我们的贡献者门户上创建草稿，您需要知道的一切《如何格式化您的TDS草稿：全新改进指南》一文首次发表于Towards Data Science。
A New Towards Data Science: A Faster Site and a Brand-New Contributor Portal
我们很高兴分享一些重大消息：我们完全重建了TDS网站和我们的贡献者门户。无论您是来阅读、写作还是两者兼顾，以下是您可以从我们的新网站获得的内容。该文章《全新Towards Data Science：更快的网站和更智能的提交体验》首次发表于。
Hallucinations, Watermarks, Removers, and a Squeezed Balloon
水印在模型产生疑虑的时刻发挥作用，捕捉AI错误的安全检查也是如此。该文章《幻觉、水印、移除器和一个被挤压的气球》首次发表于Towards Data Science。
