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出色的7Y拍卖会看到自2022年以来的最高停止,记录高直接

"Step Towards War": Kremlin Slams Trump Ultimatum, Unleashes More Deadly Missile Attacks On Ukraine

“迈向战争”:克里姆林宫猛击特朗普最后通,对乌克兰的俄罗斯总统俄罗斯总统德米特里·梅德韦杰夫(Dmitry Medvedev)发表了更致命的导弹袭击,克里姆林宫对特朗普总统周一宣布的回应,他在苏格兰总统周一宣布,他正在为俄罗斯降低俄罗斯的截止日期,从50天到10天,至少是持续的,至少是持续的,至少是持续的,这是持续的,至少是陷入困境,这是在宣布的,这是一个陷入困境的境内,以命中率,这是一份宣布,这是陷入困境的,这是陷入困境的,' who serves as the current deputy chairman of the Russian Security Council, wrote on

6月30日住房每周更新:库存增加了0.3%,一周又增长了28.7%

Housing June 30th Weekly Update: Inventory up 0.3% Week-over-week, Up 28.7% Year-over-year

ALTOS报告说,积极的单户库存每周上涨0.3%。现在的库存比一月份的季节性底层增长了33.1%,并且正在增长。通常,到今年本周,库存比季节性低约20%。因此,2025年在库存中看到的比正常拾取更大。第一张图显示了自2015年以来的季节性单户库存的季节性模式。单击图表以获取更大的图像。红线为2025年。黑线为2019年。与2024年的同一周相比,库存上涨了28.7%(上周相比,与30.7%相比),与近14.1%相比,与14.1%相比。 This is the highest level since November 2019.For 2019, this was the week invent

Zlin Trener Master ZK-CJY返回。

Zlin Trener Master ZK-CJY returns.

工厂新的Walter M-137A为Moravan Zlin 526F Trener Master Zk-Cjy C/N 1091于1970年1月13日在新西兰注册,向基督城的David G和R H Owen登记。没有为糟糕的照片提供道歉。它在1974年初在基督城举行的“玛丽量化”广告。 1992年6月25日 - 被运往昆士兰州的图温顿的戴维·欧文(David Owen)的澳大利亚 - 1992年9月30日成为VH-ZLN。它于2003年11月24日在Gympie举行了一些活动。IT返回了2020年7月的新西兰到达新西兰。上面我们看到了vh-Zln。 removed.Its 'hard to

认知和发展系统的IEEE交易,第17卷,第3期,2025年6月

IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems, Volume 17, Issue 3, June 2025

1)通过两阶段培训培训者使用低资源数据集来增强尺寸图像情感检测:Sangeun Lee,Seoyun Kim,Yubeen Lee,Jufeng Ye,Jufeng Yang,Eunil Parkpages:455-4642) Boling Hu, Aiguo Song, Kaizhu HuangPages: 465 - 4793) Functional Connectivity Patterns Learning for EEG-Based Emotion RecognitionAuthor(s): Chongxing Shi, C. L. Philip Chen, Shuzhen Li,

“担心但不开始”的犹豫不决的潜在投资者 - 加深他们对Nisa的“意图”

「気になるけれど始めない」躊躇する潜在投資家-NISA“意向”者への理解を深める

■摘要“新NISA”于2024年1月实施,已经过去了一年以上。 According to the "National Survey on Securities Investment" conducted by the Japan Securities Dealers Association, the percentage of NISA users has increased significantly to 14.4% (2021: 7.5%) in the most recent survey in 2024. It is believed to be the true impact of

Vance&Zelensky维修关系在“良好”梵蒂冈会议上

MAHA Working: Goldman Finds "Better-For-You" Consumption Shift Underway

Maha工作:高盛发现“更好”的消费转变特朗普的第二任期可能被视为由“使美国再次健康”(MAHA)运动驱动的主要公共卫生拐点。该倡议旨在彻底改变针对患者的破碎系统(创造疾病,然后从中获利),同时还针对改革美国的食品供应链,该供应链由加工的食品工业综合体主导。Goldman分析师Leah Jordan和Eli Thompson为客户提供了早期的迹象,表明消费者正在迁移和寻求“更好的For-You-You-You-You-You-You-You-You-You-You-You-You-You-You-You-You-You-You”。乔丹在本月初给客户的一份笔记中写道:“在更好的选择中,零食的需求

部长们付出更多特朗普的关税,因为英国竞选同意美国贸易协议

Ministers brace for more Trump tariffs as UK races to agree US trade deal

Government fears hit from new US trade barriers but remains hopeful of progress in ongoing negotiationsMinisters believe Britain will be hit by more tariffs when Donald Trump unveils his latest round of trade barriers on Wednesday as part of what the US president is calling “liberation day”.On Sunda

特朗普管理员结束了非法移民纳税人资助的住房

Trump Admin Ends Taxpayer-Funded Housing For Illegal Immigrants

特朗普管理员结束了纳税人资助的非法移民的住房,特朗普政府周一宣布,将结束纳税人资助的非法移民的住房。HOUSingand Hosing and turban秘书Scott Turner and Scott Turner和国土安全部秘书长克里斯蒂·诺伊姆(Kristi Noem Epoch Times, Turner and Noem together signed the “American Housing Programs for American Citizens” memorandum of understanding (MOU).“We’re here signing a partne

摘要本周的报告和专栏[已发布3/18-3/24]

今週のレポート・コラムまとめ【3/18-3/24発行分】

▼研究人员的眼睛☆年轻一代想要的“如何满足”是什么? - 了解东京的年轻人的声音,因为20多岁的人口越来越集中 - 工作间隔系统会在日本建立吗? 〜思考优化工作时间与人们想要工作的环境之间的平衡〜☆☆美国股票的三个错误估计☆特朗普1.0创伤 - 增加不确定性将阻止全球活动☆促进措施以促进措施来打击孤独和隔离? - 地方政府在利用现有资源和系统来创造不同的空间中也将很重要。日本从绿色车辆的角度来看 - 到一个可以享受舒适舒适的社会-----▼基础研究每月基础研究每月在日元市场上怪异的存在 - 4月份的市场 - 4月发行-----▼每周经济学信件☆中国:1月1日的增长率预测前期20223年的增

[植物学•2025] Uniyala Keralensis(Asteraceae)•印度喀拉拉邦的一种新物种

[Botany • 2025] Uniyala keralensis (Asteraceae) • A New Species from Kerala, India

santhosh kumar的Uniyala keralensis,Shareef et filimban,2025年。doi:doi.org/10.11646/phytotaxa.689.2.11摘要新物种,来自喀拉拉邦的Uniyala keralensis,来自印度喀拉拉邦,印度,与照片一起描述。 It is closely similar to U. comorinensis and U. salviifolia, but clearly distinct from the former by the consistently shrubby habit, larger lanceola

[来自巴西巴伊亚的Chapada Diamantine的Bormeliaceae Vriestones>

[Botany • 2025] Vriesea serraourensis (Bromeliaceae: Tillandsioideae) • A New Species from Chapada Diamantina, Bahia, Brazil

Vriesea Serraourensis E.H. Souza&Leme,E.H.D。 Souza,Fernandez,Ferreira,Aona,F.V.D。 Souza et Leme, 2025. DOI: doi.org/10.11646/phytotaxa.691.2.7 facebook.com/EvertonHiloSOUZAAbstractWe describe, discuss, and illustrate Vriesea serraourensis, a new species from the Chapada Diamantina in the municipalit

数据科学家应该关心量子计算吗?

Should Data Scientists Care About Quantum Computing?

我确信量子炒作已经影响到了科技界的每个人(很可能也影响到了科技界以外的每个人)。有些夸张的说法,比如“某家公司已经证明了量子霸权”、“量子革命已经到来”,或者我最喜欢的说法“量子计算机已经到来,它将取代传统计算机”。我会诚实地告诉你;[…]文章《数据科学家应该关心量子计算吗?》首先出现在 Towards Data Science 上。

使用 Python 代码进行矩估计法

Method of Moments Estimation with Python Code

假设您在客户服务中心,并且想要知道每分钟呼叫次数的概率分布,或者换句话说,您想要回答这个问题:每分钟接到零个、一个、两个……等呼叫的概率是多少?您需要此分布才能 […] 使用 Python 代码进行矩估计法的帖子首先出现在 Towards Data Science 上。

如何衡量大型语言模型响应的可靠性

How to Measure the Reliability of a Large Language Model’s Response

大型语言模型 (LLM) 的基本原理非常简单:根据训练数据中的统计模式预测单词序列中的下一个单词(或标记)。然而,当它可以执行许多令人惊叹的任务(例如文本摘要)时,这种看似简单的功能却变得非常复杂 […] 如何衡量大型语言模型响应的可靠性一文首先出现在 Towards Data Science 上。

使用 Pydantic 管理环境变量

Manage Environment Variables with Pydantic

简介开发人员开发的应用程序应该部署在某些服务器上,以便任何人都可以使用它们。通常在这些应用程序所在的机器中,开发人员会设置允许应用程序运行的环境变量。这些变量可以是外部服务的 API 密钥、数据库的 URL 和[…]文章 使用 Pydantic 管理环境变量首先出现在 Towards Data Science 上。

Pandas 无法处理这个问题:ArcticDB 如何为海量数据集提供支持

Pandas Can’t Handle This: How ArcticDB Powers Massive Datasets

Python 已经发展成为数据科学的主导,其包 Pandas 已成为数据分析的首选工具。它非常适合表格数据,如果您有大容量 RAM,它支持高达 1GB 的数据文件。在这些大小限制内,它也适用于时间序列数据,因为它带有一些[…]帖子 Pandas 无法处理这个问题:ArcticDB 如何为海量数据集提供支持首先出现在 Towards Data Science 上。

分支:用于协作 ML 的 4 个 Git 工作流

Branching Out: 4 Git Workflows for Collaborating on ML

完成硕士学位已经 15 年多了,但我仍然被管理 R 脚本的令人抓狂的挫败感所困扰。作为一个(正在恢复的)完美主义者,我非常系统地按日期命名每个脚本(想想:ancova_DDMMYYYY.r)。我*知道*的系统比 _v1、_v2、_final 及其敌人更好。对吗?问题是,每次我想 […]The post Branching Out: 4 Git Workflows for Collaborating on ML 最先出现在 Towards Data Science 上。

从头开始​​在 Polars 中构建决策树

Build a Decision Tree in Polars from Scratch

决策树算法一直让我着迷。它们易于实现,并且在各种分类和回归任务中取得了良好的效果。结合 boosting,决策树在许多应用中仍然是最先进的。直到今天,sklearn、lightgbm、xgboost 和 catboost 等框架都做得非常好。然而,在过去的几个月里,[…]The post Build a Decision Tree in Polars from Scratch 最先出现在 Towards Data Science 上。