G DATA Managed SOC in use by the town of Sundern: “We haven’t had any serious incidents so far”
网络犯罪全天候发生，包括夜间、公共假期和周末。地方政府 IT 团队努力确保 IT 系统受到监控，尤其是在非高峰时段。因此，在最坏的情况下，攻击在更长时间内未被检测到。这就是托管安全运营中心 (SOC) 的用武之地 - 提供 IT 系统 24/7 监控并对事件做出快速响应。作为博客系列“G DATA 托管 SOC 背后的思想”的一部分，来自北莱茵-威斯特法伦州 Sundern 镇的 Martin Krick 解释了他在服务提供商遭受网络攻击后选择该解决方案的原因。他还讨论了实施的挑战以及日常运营的变化。
Artists and Scientists Partner to Bring Atmospheric Data to Life
In the fluxART project, scientists using eddy covariance to study atmospheric flux partnered with artists to help communicate the “breath of the biosphere.”
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。
Build a digital twin agent (with guardrails)
来自 Build Club 的第二篇文章，我们每周一次的现场构建会议。可以在此处找到配套的 GitHub 存储库。您的收件箱不是问题。问题是你是其他人在等待的人。其中一些消息特别需要您。他们中的大多数人需要您已经给出的答案...构建数字孪生代理（带护栏）的帖子首先出现在 DataRobot 上。
How to Combine Claude Code and Codex for Maximum Coding Power
充分利用每种编码模型，拥有非常强大的编码设置 如何结合 Claude Code 和 Codex 以获得最大编码能力的帖子首先出现在 Towards Data Science 上。
How to Effectively Run Many Claude Code Sessions in Parallel
概述所有并行运行的编码代理如何有效地并行运行许多 Claude 代码会话一文首先出现在 Towards Data Science 上。
Industry-standard LLM benchmarks in DataRobot
每个 LLM 部署都有上限、延迟曲线和单位成本。大多数团队盲目操作，只有在过度配置耗尽 GPU 预算或峰值流量导致灾难性故障时才发现部署限制。三个数字很重要：GPU 饱和之前的最大持续并发性、该并发性下的端到端延迟以及每百万代币的成本……DataRobot 中的后行业标准 LLM 基准首先出现在 DataRobot 上。
DAX 中最重要的概念之一是血统。这是关于某物来自何处的信息。让我们看看它是什么以及我们如何操纵它。解释 DAX 中的谱系一文首先出现在 Towards Data Science 上。
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。
Introducing the Agent Toolkit for Amazon Web Services
这就像将您自己的私人专家 AWS 解决方案架构师和数据工程师合而为一。介绍 Amazon Web Services 的代理工具包一文首先出现在 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。
Predicting the Unpredictable: How Ypsilanti Township Uses Data to Protect Ford Lake
https://www.fondriest.com/news/predicting-the-unpredictable-how-ypsilanti-township-uses-data-to-protect-ford-lake.htm预测不可预测的情况：伊普西兰蒂镇如何使用数据保护福特湖的帖子首先出现在《湖科学家》上。
A practical guide for platform teams managing shared AI deployments
速率限制与配额预留：何时使用每个 您有一个 gpt-oss-20b 部署。有六支球队想要使用它。 Marketing 正在凌晨 3 点运行批量汇总作业。欺诈团队需要 24/7 的亚秒级响应。一名实习生的 Jupyter 笔记本不小心敲击了紧密循环的端点。您的 GPU 账单已经...这篇文章《平台团队管理共享 AI 部署实用指南》首先出现在 DataRobot 上。
Benders’ Decomposition 101: How to Crack Open a Stochastic Program That’s Too Big to Swallow Whole
每当你可以重写一个优化问题，以便修复一些变量使其余变量可分离时，你可以尝试 Benders。Benders 的分解 101：如何破解一个太大而无法吞咽整个的随机程序首先出现在 Towards Data Science 上。
DataRobot for Developers: Skills in Cursor, Gemini, and Claude
针对新平台进行构建的最困难的部分是教授您的工具。您的编码代理不了解 SDK 的约定。您的 IDE 不识别 CLI 命令。您的终端不知道身份验证模式。每一个间隙都是一次上下文切换，而每一次上下文切换都是从工作中花费的时间。 DataRobot...面向开发人员的 DataRobot：光标、Gemini 和 Claude 技能一文首先出现在 DataRobot 上。
Deploying a Multistage Multimodal Recommender System on Amazon Elastic Kubernetes Service
在 Amazon EKS 上构建和部署多级多模态推荐系统的实用演练，涵盖数据管道、模型训练、布隆过滤器、特征缓存和实时排名。在 Amazon Elastic Kubernetes Service 上部署多级多模态推荐系统一文首先出现在 Towards Data Science 上。
DataRobot for Developers: Skills, MCP, and the agentic developer surface
您不必离开 Cursor 来构建、部署或监控生产级代理。您可以自己将 LangChain、矢量数据库、监控工具和部署管道连接在一起，但您将在该管道上花费比在代理本身上更多的时间。 DataRobot 是捷径。现在，它位于您构建的地方，直接集成...面向开发人员的 DataRobot：技能、MCP 和代理开发人员界面首先出现在 DataRobot 上。
How to Maximize OpenAI’s Codex
了解如何充分利用 OpenAI 的编码代理如何最大化 OpenAI 的 Codex 帖子首先出现在 Towards Data Science 上。
