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谢谢,但不,谢谢:格陵兰岛拒绝特朗普派遣海军医院船的提议

Thanks but no thanks: Greenland declines Trump’s offer to send Navy hospital ship

美国海军的两艘医院船目前都停靠在阿拉巴马州的一个造船厂。

爱沙尼亚开始购买数百个弹出式掩体,以加强与俄罗斯的边境

Estonia begins buying hundreds of pop-up bunkers to fortify border with Russia

波罗的海国家正在安装各种边境安全设施,旨在击退俄罗斯或白俄罗斯的入侵。

默茨表示,德国不会制造核武器,但可以展示法国、英国的武器来威慑敌人

Germany won’t build nukes but could flash French, UK weapons to deter foes, Merz says

德国总理弗里德里希·默茨建议研究法国和英国是否可以将核保护伞提升到与美国相同的水平。

伊朗与美国的核谈判可能会因两国的红线而失败——但这并不意味着谈判毫无意义

Iran-US nuclear talks may fail due to both nations’ red lines – but that doesn’t make them futile

“谈判不一定需要一个终点——以协议的形式——才能有目的,”一位国际关系教授认为。

面向 Pandas 用户的 PySpark

PySpark for Pandas Users

常见的 Pandas 操作及其在 PySpark 中的等效操作面向 Pandas 用户的 PySpark 帖子首先出现在 Towards Data Science 上。

为企业本地 AI 构建 GPUaaS

Architecting GPUaaS for Enterprise AI On-Prem

Kubernetes 上的多租户、调度和成本建模《为企业 AI On-Prem 设计 GPUaaS》一文首先出现在《Towards Data Science》上。

使用 Claude 代码构建有效的内部工具

Build Effective Internal Tooling with Claude Code

使用 Claude Code 快速构建完全个性化的应用程序使用 Claude Code 构建有效的内部工具一文首先出现在 Towards Data Science 上。

驴子,不是独角兽

Donkeys, Not Unicorns

商品化魔法时代的创业新规则《驴,而不是独角兽》一文首先出现在《走向数据科学》上。

多 GPU 中的人工智能:梯度累积和数据并行

AI in Multiple GPUs: Gradient Accumulation & Data Parallelism

在 PyTorch 中从头开始学习和实现梯度累加和数据并行性多 GPU 中的人工智能后处理:梯度累加和数据并行性首先出现在《走向数据科学》上。

使用 Agentic AI 美化开源存储库的端到端指南

An End-to-End Guide to Beautifying Your Open-Source Repo with Agentic AI

使用开源人工智能代理自动改进科学和工业存储库的指南《使用代理人工智能美化开源存储库的端到端指南》一文首先出现在《走向数据科学》上。

人工智能和数据就业市场已经死了吗?

Is the AI and Data Job Market Dead?

在当前的就业市场中你应该做什么人工智能和数据就业市场已经死了吗?首先出现在《走向数据科学》上。

多个 GPU 中的人工智能:GPU 如何通信

AI in Multiple GPUs: How GPUs Communicate

深入探讨支持 AI 工作负载多 GPU 通信的硬件基础设施多 GPU 中的后 AI:GPU 如何通信首先出现在《迈向数据科学》上。

用于现代深度学习实验的代理人工智能

Agentic AI for Modern Deep Learning Experimentation

停止保姆训练。开始航运研究。为深度学习工程师构建的自主实验管理。现代深度学习实验的代理人工智能后首次出现在走向数据科学上。

使用OpenClaw制作个人AI助理

Use OpenClaw to Make a Personal AI Assistant

了解如何将 OpenClaw 设置为个性化 AI 代理使用 OpenClaw 制作个人 AI 助理的帖子首先出现在 Towards Data Science 上。

为什么每个分析工程师都需要了解数据架构

Why Every Analytics Engineer Needs to Understand Data Architecture

获得正确的数据架构,其他一切都会变得更容易。我知道这听起来很简单,但实际上,设计数据架构时的细微差别可能会产生代价高昂的影响。本文提供了关于影响您日常决策的架构的速成课程 - 从关系数据库到事件驱动系统。文章《为什么每个分析工程师都需要了解数据架构》首先出现在《走向数据科学》上。

了解公式之外的卡方检验

Understanding the Chi-Square Test Beyond the Formula

分类数据如何成为统计证据。《理解公式之外的卡方检验》一文首先出现在《走向数据科学》上。

人工智能可以解决供应链中的故障吗?

Can AI Solve Failures in Your Supply Chain?

当您的仓库和运输团队互相指责对方延迟交货时,谁是对的?我们可以要求与数据相关的代理来解决争论。人工智能可以解决供应链中的故障吗?首先出现在《走向数据科学》上。

在 SQL 表中的长文本文档上构建经济高效的 Agentic RAG

Building Cost-Efficient Agentic RAG on Long-Text Documents in SQL Tables

设计混合 SQL + 矢量检索系统,无需架构更改、数据迁移或性能权衡在 SQL 表中的长文本文档上构建成本高效的代理 RAG 帖子首先出现在走向数据科学上。