The Polynomial That Fixed 30 Years of Cloth Simulation
三十年来，裁剪错误一直存在于每个 3D 模拟流程中。以下是发生这种情况的确切原因、数学原理是如何出错的，以及如何交换一个方程来解决这个问题；以及 python 代码，您可以亲自查看！《修正 30 年布料模拟的多项式》一文首先出现在《走向数据科学》上。
5 Must-Know Python Concepts for AI Engineers
在本文中，我们将探讨每个 AI 工程师必须了解的五个关键 Python 概念，以构建可扩展、安全且强大的系统。
Building a Multi-Agent System in Python
多代理系统简介用 Python 构建多代理系统一文首先出现在 Towards Data Science 上。
How to Fine-Tune an SLM for Emotion Recognition
用于在不平衡训练集上微调 Mistral Small 3.1 以对社交媒体交流中的 15 种情绪进行分类的 Python 教程《如何微调 SLM 进行情绪识别》一文首先出现在《走向数据科学》上。
7 Steps to Mastering Time Series Analysis with Python
本文分解了 7 个关键步骤，帮助您使用 Python 分析和预测时间序列数据。
Exploring Income Patterns with Python Pandas, Matplotlib, and Seaborn
对美国人口普查数据集的探索性数据分析 使用 Python Pandas、Matplotlib 和 Seaborn 探索收入模式一文首先出现在 Towards Data Science 上。
5 Must-Know Python Concepts for Data Scientists
在本文中，我们将深入探讨五个必须了解的 Python 概念，这些概念将帮助您从编写笨重、缓慢的意大利面条式代码过渡到构建快如闪电、生产级且功能精美的数据管道。
The ‘Entry-Level’ Gatekeeper: Auditing Job Descriptions with Textstat
本文展示了如何使用 Python 及其 Textstat 库等免费开源工具构建一个脚本，在发布职位描述之前自动执行捕获“把关语言”的过程。
From TF-IDF to Transformers: Implementing Four Generations of Semantic Search
语义搜索如何从简单的关键字匹配演变为现代基于转换器的语言理解？这篇实践文章使用 Python 逐步构建了四代语义搜索系统。从 TF-IDF 到 Transformers：实现四代语义搜索的帖子首先出现在 Towards Data Science 上。
The Ultimate Beginners’ Guide to Building an AI Agent in Python
在 Python 中构建 AI 代理的简单分步教程《用 Python 构建 AI 代理的终极初学者指南》一文首先出现在 Towards Data Science 上。
最近关于 ChatGPT、Python、R 和 Stata 的研究告诉我们有关因果推理的 AI 辅助编码的信息The post Can AI Write Your Code?首先出现在《走向数据科学》上。
Break the context window barrier with Amazon Bedrock AgentCore
在本文中，您将了解如何使用 Amazon Bedrock AgentCore Code Interpreter 和 Strands Agents SDK 实施递归语言模型 (RLM)。最后，您将了解如何在上下文大小没有上限的情况下处理不同长度的文档，使用 Bedrock AgentCore Code Interpreter 作为迭代文档分析的持久工作内存，以及在沙盒 Python 环境中编排次大语言模型 (sub-LLM) 调用来分析特定文档部分。
Optimizing AI Agent Planning with Operations Research and Data Science
如果没有明确的规划、技能覆盖范围和预算策略，人工智能代理很快就会变得昂贵。本文展示了如何利用运筹学和数据科学来优化人工智能代理成本和资源分配。您将学习如何使用 Gurobi 将常见的代理问题（技能覆盖范围、项目分配和预算）构建为 Python 中的集合覆盖、分配和背包优化模型。 《利用运筹学和数据科学优化人工智能代理规划》一文首先出现在《迈向数据科学》上。
Anonymizing Production Data for Data Science with Mimesis
了解如何利用 Python 的 Mimesis 库对敏感生产数据进行匿名化，基于分步示例进行亲自尝试。
Исследование: ИИ нельзя доверить ничего, кроме правки кода на Python
微软在文档编辑任务上测试了大型语言模型，在绝大多数情况下，其内容被严重扭曲。
Accelerate ML feature pipelines with new capabilities in Amazon SageMaker Feature Store
今天，我们宣布 SageMaker Python SDK v3.8.0 提供三项新功能。在这篇文章中，我们将通过可用于入门的代码示例来介绍每项功能。有关完整的端到端演练，请参阅 SageMaker Python SDK 存储库中有关 Lake Formation 治理和 Iceberg 表属性的随附笔记本。
The Hidden Skill Gap: Why Knowing SQL + Python Isn’t Enough Anymore
本文讨论的是候选人准备的内容与公司当前实际需要的内容之间的差距。
Intel анонсировала CV Academy – вебинары по компьютерному зрению, глубокому обучению и оптимизации
2021 年 2 月至 4 月，英特尔在俄罗斯举办第二季 CV Academy - 一系列有关计算机视觉、深度学习和算法性能优化的开放网络研讨会。该项目的目标是扩展该领域已有经验的开发人员的知识，并帮助那些具有 C++/Python 开发经验以及机器和深度学习领域基础知识的开发人员更加熟悉这些主题。
