NexSens XB-200 Data Buoy Review
https://www.fondriest.com/news/nexsens-xb-200-data-buoy-review.htmNexSens XB-200 数据浮标评论文章首先出现在 Lake Scientist 上。
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。
The Great Data Closure: Why Databricks and Snowflake Are Hitting Their Ceiling
收购、风险投资和日益激烈的竞争格局都指向市场天花板《大数据封闭：为什么 Databricks 和 Snowflake 正在触及天花板》一文首先出现在《走向数据科学》上。
Production-ready agentic AI: evaluation, monitoring, and governance
尽管您的 AI 代理在 POC 环境中可能表现出色，但同样的成功可能无法应用到生产中。通常，那些完美的演示体验并不能转化为生产中相同水平的可靠性（如果有的话）。将代理从 POC 引入生产需要克服以下五个基本挑战： 构建...可用于生产后的代理 AI：评估、监控和治理首先出现在 DataRobot 上。
Balancing cost and performance: Agentic AI development
最高管理层喜欢代理人工智能的承诺：无需持续人工干预即可思考、决策和行动的自主系统。生产力和降低成本的潜力是不可否认的——直到账单开始滚滚而来。如果你的“策略”是先发货，然后再计算成本，那么你就不是在构建代理人工智能。你正在融资......平衡成本和性能：Agentic AI 开发一文首先出现在 DataRobot 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。
Using agentic applications to build a smarter supply chain
供应链的移动速度比任何人类团队手动追踪的速度都要快。决策每分钟都会堆积起来，变量会毫无预警地发生变化，单个延迟的连锁反应可能会蔓延到整个网络。手动决策无法跟上现代运营的速度和规模。代理人工智能改变了这一点，采取基本...使用代理应用程序构建更智能的供应链的帖子首先出现在 DataRobot 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。
Housing December 29th Weekly Update: Inventory Down 2.9% Week-over-week
Altos 报告称，活跃单户住宅库存环比下降 2.9%。请注意，库存通常在一月或二月季节性触底。第一张图显示了自 2015 年以来活跃单户库存的季节性模式。单击图表可查看大图。红线为 2025 年。黑线为 2019 年。库存与 2024 年同周相比增长 13.1%（上周增长 13.5%），与 2024 年同周相比下降 6.0% 2019 年（上周下降 5.7%）。 2025 年开始的库存比 2019 年下降了 22%。库存已弥补了大部分缺口，但年底库存仍比 2019 年下降了 6%。第二张库存图表由 Altos Research 提供。截至 12 月 26 日，库存为 73.6 万件（7 天平
