A-10s escape retirement once again amid continued use in Iran war
空军将增设三个中队，以使疣猪保持飞行至 2030 年。
Germany unveils strategy for becoming Europe’s strongest military by 2039
德国联邦国防军将摆脱严格的硬件配额（坦克、飞机或舰船的数量），转向灵活的、基于效果的规划模型。
Denmark to receive first SAMP/T NG air-defense system in 2028
九月的哥本哈根选择了欧洲系统而不是美国制造的爱国者。
Saildrone announces new USV class aimed at anti-submarine warfare
Spectre 是一种新型无人水面舰艇，将于 2027 年初进行海上试验。
US Navy to integrate PAC-3 MSE interceptor missile with Aegis Combat System
据洛克希德·马丁公司称，海军将把 PAC-3 MSE 拦截导弹与宙斯盾作战系统集成。
US Navy successfully tests new long-range, winged JDAM out to 200 miles
4 月 1 日的测试中，从 F/A-18 超级大黄蜂部署的弹药在 34 分钟内飞行了约 200 英里，并在距离目标几米的范围内进行打击。
How to Run OpenClaw with Open-Source Models
通过替代法学硕士运行 OpenClaw 助手如何使用开源模型运行 OpenClaw 帖子首先出现在 Towards Data Science 上。
Git UNDO : How to Rewrite Git History with Confidence
对于任何在团队中工作的数据科学家来说，能够撤消 Git 操作可以成为救星。本实用指南将教您拯救世界所需的一切知识。Git UNDO ：如何自信地重写 Git 历史一文首先出现在 Towards Data Science 上。
Your RAG Gets Confidently Wrong as Memory Grows – I Built the Memory Layer That Stops It
随着 RAG 系统中内存的增长，准确性会悄悄下降，而置信度却会上升，从而造成大多数监控系统从未检测到的故障。本文将介绍一个可重复的实验，展示为什么会发生这种情况，以及简单的内存架构修复如何恢复可靠性。随着内存增长，您的 RAG 肯定会出错——我构建了阻止它的内存层，该文章首先出现在《走向数据科学》上。
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。
Dark Factories: Rise of the Trycycle
以下文章最初出现在“Dan Shapiro 的博客”上，经作者许可转载于此。公司现在正在生产“黑暗工厂”——将规格转化为运输软件的引擎。实现可能很复杂，有时涉及疯狂麦克斯隐喻。但他们不必这样。如果你想要一个五分钟工厂，[...]
AI latency is a business risk. Here’s how to manage it
当一家大型保险公司的人工智能系统需要数月时间才能解决本应在数小时内解决的索赔时，问题通常不是孤立的模型。这是围绕模型的系统以及系统在每一步引入的延迟。企业人工智能的速度并不在于令人印象深刻的基准数字。这是关于人工智能是否可以……人工智能后的延迟是一种商业风险。以下是 DataRobot 上首次出现的管理方法。
Advanced Pandas Patterns Most Data Scientists Don’t Use
学习方法链接、pipe()、高效联接、优化的 groupby 操作和向量化逻辑，以编写更快、更清晰的 pandas 代码
5 Docker Best Practices for Faster Builds and Smaller Images
通过应用一些智能 Docker 实践，您可以构建更快的映像，并保持它们干净、紧凑且可用于生产。
5 GitHub Repositories to Learn Quantum Machine Learning
如果您想在 2025 年学习量子机器学习，这五个 GitHub 存储库可以让您在数小时而不是数月内开始学习。
10 GitHub Repositories To Master Claude Code
通过真实示例、可重用模板、提示、工作流程、子代理和系统设计，更快地学习、更智能地构建并释放 Claude Code 的全部功能。
