Following Up on Like-for-Like for Stores: Handling PY
我的上一篇文章是关于为商店实施 Like-for-Like (L4L) 的。在与同事和客户讨论我的解决方案后，我遇到了一个有趣的问题，这给我的第一个解决方案带来了额外的要求。这就是我想在这里讨论的内容。帖子“跟进商店的同类交易：处理 PY”首先出现在“迈向数据科学”上。
Lockheed Martin передала Японии второй комплект РЛС AN/SPY-7(V)1
洛克希德·马丁公司正式宣布将第二套AN/SPY-7(V)1雷达移交给日本防卫省。
Lockheed Martin Delivers Second Shipment of ASEV Shipsets and AN/SPY-7(V)1 Equipment to Japan
2026 年 3 月 12 日，洛克希德·马丁公司宣布向日本交付第二艘配备 AN/SPY-7(V)1 雷达设备的宙斯盾系统装备舰 (ASEV)。洛克希德·马丁公司新闻稿 洛克希德·马丁公司成功向日本防卫省 (JMOD) 交付了第二艘配备 AN/SPY-7(V)1 雷达设备的宙斯盾系统舰 (ASEV) 舰艇组。交付顺利……洛克希德·马丁公司向日本交付第二批 ASEV 船舶组和 AN/SPY-7(V)1 设备后，首先出现在《海军新闻》上。
Vibe Coding a Private AI Financial Analyst with Python and Local LLMs
学习使用 Python 构建 AI 数据分析师：使用本地法学硕士分析数据、检测异常并生成预测。
How I used Gemini to replace YouTube's missing comment alerts - in under an hour
使用 Gemini 和一个简单的 Python 脚本，我重建了 YouTube 电子邮件提醒。现在我不会错过另一个评论。以下是您可以执行相同操作的方法。
OpenAI приобретает Astral: ИИ учится программировать по-настоящему
Astral 的使命不是创造人工智能工具；而是创造人工智能工具。它有一个不那么光鲜亮丽但更重要的目标：让 Python 生态系统更快、更严格、更可预测。
Causal Inference Is Eating Machine Learning
您的 ML 模型可以完美预测，但会建议错误的操作。学习 5 个问题诊断、方法比较矩阵和 Python 工作流程，通过因果推理来修复它。因果推理正在吞噬机器学习这篇文章首先出现在《走向数据科学》上。
How to Speed Up Slow Python Code Even If You’re a Beginner
Python 代码缓慢通常是由小的效率低下引起的。通过一些适合初学者的技术，您可以使您的程序运行速度明显更快。本指南将教您如何操作。
LiteLLM loses game of Trivy pursuit, gets compromised
用于通过受污染的 CI/CD 管道感染恶意软件的法学硕士的 Python 接口 LiteLLM（一种用于访问多种大型语言模型的开源接口）的两个版本已从 Python 包索引 (PyPI) 中删除，因为供应链攻击向它们注入了恶意凭证窃取代码。
Prompt Caching with the OpenAI API: A Full Hands-On Python tutorial
使您的 OpenAI 应用程序更快、更便宜、更高效的分步指南使用 OpenAI API 进行提示缓存：完整的 Python 实践教程首先出现在 Towards Data Science 上。
Building a Navier-Stokes Solver in Python from Scratch: Simulating Airflow
使用 NumPy 实现 CFD 的实践指南，从离散化到鸟翼周围的气流模拟从头开始用 Python 构建 Navier-Stokes 求解器：模拟气流一文首先出现在 Towards Data Science 上。
Building Robust Credit Scoring Models (Part 3)
使用 Python 处理借款人数据中的异常值和缺失值。构建稳健的信用评分模型（第 3 部分）一文首先出现在 Towards Data Science 上。
5 Useful Python Scripts for Synthetic Data Generation
在您信任图书馆生成数据之前，请先了解如何自己生成数据，并了解偏差和错误实际上是从哪里开始的。
This Week In Space podcast: Episode 202 — Artemis Imminent
在《本周太空》第 202 集中，罗德·派尔 (Rod Pyle) 和塔里克·马利克 (Tariq Malik) 与 Space.com 的航天和技术编辑迈克·沃尔 (Mike Wall) 一起为我们带来了所有最新的阿尔忒弥斯新闻。
一些北美和哥伦比亚蜘蛛黄蜂（膜翅目：Pompilidae）的新的和值得注意的寄主记录摘要47 个北美和哥伦比亚蜘蛛黄蜂物种和亚种（膜翅目：Pompilidae）的新的和值得注意的寄生蜂/寄主记录按照墨西哥北部美洲膜翅目目录（Krombein 1979）按分类顺序列出。这些记录代表了 Kurczewski 和其他合著者之前的宿主研究的延伸。给出了 Calopompilus Ashmead、Pepsis Fabricius、Hemipepsis Dahlbom、Priocnessus Banks、Entypus Dahlbom、Cryptocheilus Panzer、Priocnemissus
ВТБ: качество данных без «серой зоны»
客户数据质量部门负责人 Yulia Karaseva 和 VTB 客户服务开发小组总监 Natalya Arepyeva 谈论他们为合法客户开发自己的 MDM 系统，该系统可以将潜在重复的“灰色区域”减少到零。
Former Indian River State College CFO files whistleblower retaliation, defamation suit
马文·派尔斯 (Marvin Pyles) 声称，他在揭露数百万美元的财务管理不善后，被不公平地解雇。他正在寻求复职和欠薪。
The Causal Inference Playbook: Advanced Methods Every Data Scientist Should Master
使用 Python 掌握六种高级因果推理方法：双重稳健估计、工具变量、不连续性回归、现代双重差分、异质治疗效果和敏感性分析。包括代码和实用的决策框架。因果推理手册：每个数据科学家都应该掌握的高级方法一文首先出现在走向数据科学上。
