How to Run Coding Agents in Parallel
充分利用 Claude Code 如何并行运行编码代理一文首先出现在 Towards Data Science 上。
Cutting LLM Memory by 84%: A Deep Dive into Fused Kernels
为什么你的最终 LLM 层出现 OOMing 以及如何使用自定义 Triton 内核修复它。将 LLM 内存削减 84%：深入研究融合内核的帖子首先出现在 Towards Data Science 上。
The 2026 Goal Tracker: How I Built a Data-Driven Vision Board Using Python, Streamlit, and Neon
设计一个集中式系统来跟踪日常习惯和长期目标《2026 年目标跟踪器：我如何使用 Python、Streamlit 和 Neon 构建数据驱动的愿景板》一文首先出现在 Towards Data Science 上。
From RGB to Lab: Addressing Color Artifacts in AI Image Compositing
分割、色彩校正和特定领域增强的多层方法从 RGB 到实验室：解决 AI 图像合成中的色彩伪影问题首先出现在 Towards Data Science 上。
Optimizing Data Transfer in Batched AI/ML Inference Workloads
借助 NVIDIA Nsight™ 系统深入探讨数据传输瓶颈、识别瓶颈及其解决方案 - 第 2 部分优化批量 AI/ML 推理工作负载中的数据传输一文首先出现在 Towards Data Science 上。
TDS Newsletter: December Must-Reads on GraphRAG, Data Contracts, and More
不要错过我们上个月最受欢迎的文章TDS 新闻通讯：12 月有关 GraphRAG、数据合约等的必读文章首先出现在 Towards Data Science 上。
Automatic Prompt Optimization for Multimodal Vision Agents: A Self-Driving Car Example
使用 Python 中的开源提示优化算法来提高在 OpenAI 的 GPT 5.2 上运行的自动驾驶汽车安全代理的准确性的演练多模态视觉代理的自动提示优化：自动驾驶汽车示例首先出现在 Towards Data Science 上。
Faster Is Not Always Better: Choosing the Right PostgreSQL Insert Strategy in Python (+Benchmarks)
PostgreSQL 速度很快。你的 Python 代码是否能够或应该跟上取决于上下文。本文对各种插入策略进行了比较和基准测试，重点不是微基准测试，而是安全性、抽象性和吞吐量之间的权衡，并为工作选择正确的工具。文章更快并不总是更好：在 Python 中选择正确的 PostgreSQL 插入策略（+基准）首先出现在 Towards Data Science 上。
Measuring What Matters with NeMo Agent Toolkit
可观察性、评估和模型比较的实用指南使用 NeMo Agent Toolkit 衡量重要内容一文首先出现在 Towards Data Science 上。
Prompt Engineering vs RAG for Editing Resumes
在 Azure 中运行无代码比较用于编辑简历的 Prompt Engineering 与 RAG 帖子首先出现在 Towards Data Science 上。
Optimizing Data Transfer in AI/ML Workloads
借助 NVIDIA Nsight™ 系统，深入探讨数据传输瓶颈、识别瓶颈和解决方案优化 AI/ML 工作负载中的数据传输一文首先出现在 Towards Data Science 上。
EDA in Public (Part 3): RFM Analysis for Customer Segmentation in Pandas
如何逐步构建、评分和解释 RFM 细分公共 EDA 后（第 3 部分）：Pandas 中客户细分的 RFM 分析首先出现在 Towards Data Science 上。
How IntelliNode Automates Complex Workflows with Vibe Agents
许多人工智能系统专注于孤立的任务或简单的提示工程。这种方法使我们能够通过单个提示构建有趣的应用程序，但我们开始遇到限制。当我们处理需要多个阶段或必须逐渐考虑信息的企业系统的复杂人工智能任务时，简单的提示是不够的。 [...]IntelliNode 如何使用 Vibe Agents 自动执行复杂工作流程的帖子首先出现在 Towards Data Science 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。
Synergy in Clicks: Harsanyi Dividends for E-Commerce
Harsanyi Dividend 背后的数学原理和 Streamlit 中的实际应用的简要概述点击次数中的协同作用：电子商务的 Harsanyi Dividends 帖子首先出现在 Towards Data Science 上。
Running Evals on a Bloated RAG Pipeline
比较数据集和模型之间的指标在臃肿的 RAG 管道上运行评估一文首先出现在 Towards Data Science 上。
EDA in Public (Part 2): Product Deep Dive & Time-Series Analysis in Pandas
了解如何分析产品性能、提取时间序列特征以及揭示销售数据中的关键季节性趋势。公共 EDA 帖子（第 2 部分）：Pandas 中的产品深度探究和时间序列分析首先出现在 Towards Data Science 上。
4 Ways to Supercharge Your Data Science Workflow with Google AI Studio
提供了使用 AI Studio 构建模式来更快地学习、更智能地构建原型、更清晰地沟通和更快地自动化的具体示例。使用 Google AI Studio 增强数据科学工作流程的 4 种方法一文首先出现在 Towards Data Science 上。
