Scientific Visualization: Python + Matplotlib
Python 科学可视化领域非常庞大。它由无数的工具组成，从最通用和最广泛使用的工具到更专业和更机密的工具。其中一些工具是基于社区的，而另一些则由公司开发。有些是专门为网络制作的，有些只适用于桌面，有些处理 3D 和大数据，而另一些则针对完美的 2D 渲染。
Make Your Data Move: Creating Animations in Python for Science and Machine Learning
超越Matplotlib的静态图。该帖子使您的数据移动：在Python中为科学和机器学习创建动画首先出现在数据科学方面。
How to Make Proximity Maps with Python
快速成功数据科学Geopy 的大圆方法密西西比州立大学的距离地图（作者）您是否注意到社交媒体上的一些“距离”地图？我刚刚看到 Todd Jones 的一张地图，它显示了您在美国本土 48 个州的任何位置与国家公园的距离。这些邻近地图既有趣又有用。如果您是生存主义者，您可能希望尽可能远离潜在的核导弹目标；如果您是狂热的垂钓者，您可能希望靠近 Bass Pro Shop。我和一个对美国大学橄榄球几乎一无所知的英国人一起读研究生。尽管如此，他在我们每周的投注中表现非常出色。他的秘诀之一是，假设参赛球队实力相当，或者主队更受青睐，那么他就押注任何需要行驶 300 多英里才能比赛的球队。在这个 Quic
The Essential Guide to Effectively Summarizing Massive Documents, Part 1
文档摘要对于 GenAI 用例很重要，但如果文档太大怎么办！？继续阅读以了解我是如何解决这个问题的。“总结大量文本”——使用 GPT-4o 生成的图像文档摘要如今已成为使用现代生成式人工智能 (GenAI) 技术解决的最常见问题陈述之一（如果不是最常见问题）。检索增强生成 (RAG) 是一种用于解决该问题的常见但有效的解决方案架构。但是，如果文档本身太大以至于无法在单个 API 请求中作为一个整体发送怎么办？或者，如果它产生太多块而导致臭名昭著的“迷失在中间”上下文问题怎么办？在本文中，我将讨论我们在处理此类问题陈述时面临的挑战，并逐步介绍我使用 Greg Kamradt 在其 GitHub
Building Your First Deep Learning Model: A Step-by-Step Guide
深度学习简介深度学习是机器学习的一个子集，而机器学习本身又是人工智能 (AI) 的一个子集。深度学习模型的灵感来自人脑的结构和功能，由多层人工神经元组成。这些模型能够通过称为训练的过程学习数据中的复杂模式，在此过程中，模型会进行迭代调整以最大限度地减少其预测中的错误。在这篇博文中，我们将介绍使用 MNIST 数据集构建一个简单的人工神经网络 (ANN) 来对手写数字进行分类的过程。了解 MNIST 数据集MNIST 数据集（修改后的国家标准与技术研究所数据集）是机器学习和计算机视觉领域最著名的数据集之一。它由 70,000 张从 0 到 9 的手写数字灰度图像组成，每张图像的大小为 28x28
