How to Study the Monotonicity and Stability of Variables in a Scoring Model using Python
如何验证变量是否具有一致的风险？如何使用 Python 研究评分模型中变量的单调性和稳定性一文首先出现在 Towards Data Science 上。
Open Weight Text-to-Speach with Voxtral TTS
了解 Voxtral TTS 模型的工作原理、其语音克隆和低延迟性能的独特之处，以及如何仅用几行 Python 代码即可开始生成语音。
US Equity Sector Rotation Chartbook, May 2026 - The Unholy Alliance
可以在此处找到 2026 年 5 月版的美国股票行业图表，并附有投资组合统计数据。自上次运行图表以来，我已对图表进行了相当多的更改。我已将我的数据提供程序从 Investing.com 更改为 SheetsFinance，这使得更新为生成此数据的 Python 脚本以及我正在使用的任何其他市场数据图表簿提供数据的电子表格变得更加容易。现在的数据反映了每日观察的一年跟踪总回报——每年大约 250 个交易日。我还添加了一个互相关旋转矩阵，该矩阵跟踪扇区相关性与 IVV 的变化，以及滚动相关 Z 分数的图表。
New Deep#Door RAT uses stealth and persistence to target Windows
Deep#Door 将 Python RAT 隐藏在批处理文件中，杀死 Windows 防御，通过多种持久性方法生存，并通过公共 TCP 隧道泄露数据。 Securonix 的安全研究人员发现了一种名为 Deep#Door 的复杂恶意软件活动。威胁行为者采用了基于 Python 的隐秘后门，该后门使用极其简单的交付方法来实现深度、持久访问 [...]
4 YAML Files Instead of PySpark: How We Let Analysts Build Data Pipelines Without Engineers
我们如何用 dlt、dbt 和 Trino 取代 Python 管道，并将交付时间从几周缩短到一天。帖子 4 YAML 文件代替 PySpark：我们如何让分析师在没有工程师的情况下构建数据管道首先出现在走向数据科学上。
Local Whisper Audio Transcription
了解如何使用 Faster‑Whisper 和 Python 在本地擦除音频，重点是隐私优先和 CPU/GPU 就绪。
10 Python Libraries for Building LLM Applications
了解 LLM 应用程序的顶级 Python 框架，涵盖微调、模型加载、服务、RAG 管道、多代理系统和评估。
Live at 1 PM ET: Taking Back Earth Day – The Climate Realism Show #199
2026 年地球日来了又去，没有往年那样的活力和关注。与过去几年相比，对气候问题的责骂和对“高碳生活方式”的谴责也减少了。正如 Heartland 的安东尼·沃茨 (Anthony Watts) 所说，“今天的地球日让人感觉与 1970 年引发它的那种环境问题越来越脱节。”今年是气候现实主义者——他们知道地球日是关于生态和真正的环境保护的——开始从激进分子手中夺回这个假期吗？东部时间下午 1 点直播的帖子：夺回地球日 – 气候现实主义秀#199 首先出现在 Watts Up With That? 上。
Build a simple voice trigger system on your Raspberry Pi | Viam
使用 Viam 构建 Raspberry Pi 语音触发音频系统。使用 USB 麦克风和扬声器捕获唤醒词并通过简单的 Python 脚本播放音频响应。
DIY AI & ML: Solving The Multi-Armed Bandit Problem with Thompson Sampling
如何在 Python 中构建自己的 Thompson 采样算法对象并将其应用到假设的实际示例中 DIY AI 和 ML：用 Thompson 采样解决多臂强盗问题一文首先出现在《走向数据科学》上。
5 Free Ways to Host a Python Application
探索五个适合初学者的平台，让您免费托管 Python 应用程序，比较它们的限制，然后选择合适的平台。
How to Learn Python for Data Science Fast in 2026 (Without Wasting Time)
我希望在旅程开始时做的事情《如何在 2026 年快速学习 Python 进行数据科学（不浪费时间）》一文首先出现在《走向数据科学》上。
5 Useful Python Scripts for Advanced Data Validation & Quality Checks
从缺失值到架构不匹配，数据问题以多种形式出现。这五个 Python 脚本为现代数据工作流程提供智能、自动的验证。
Guggenheim Foundation Names 2 UT Faculty to 101st Class of Fellows
约翰·西蒙·古根海姆纪念基金会已任命德克萨斯大学奥斯汀分校的两名教职人员为第 101 届古根海姆研究员：诺亚·伊森伯格 (Noah Isenberg)，查尔斯·萨普 (Charles Sapp) 广播电视电影百年纪念教授，穆迪传播学院 UTLA 和 UTNY 执行董事 Bret Anthony Johnston，Mari Sabusawa 董事会主席 […]后古根海姆基金会将 2 名 UT 教职人员命名为第 101 届古根海姆研究员研究员首先出现在 UT Austin News - 德克萨斯大学奥斯汀分校。
Python Project Setup 2026: uv + Ruff + Ty + Polars
这个简单的 Python 堆栈将使您的项目更快、更干净、更易于维护。
Docker for Python & Data Projects: A Beginner’s Guide
管理 Python 数据项目的依赖关系可能会很快变得混乱。 Docker 可帮助您创建一致的环境，您可以轻松构建、共享和部署。
