摘要：
本月我学到的机器学习教训 原文：towardsdatascience.com/the-machine-learning-lessons-ive-learned-this-month/ 在机器学习的多数日子里都是一样的。 编码、等待结果、解释结果、返回编码。此外，还有一些关于个人进度中间展示的内容。但 阅读全文
posted @ 2026-03-27 10:08
布客飞龙II
阅读(15)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
本月我从机器学习中学到的教训 原文：towardsdatascience.com/the-machine-learning-lessons-ive-learned-this-month-2/ 大多数机器学习的日子都是相同的。 编码、等待结果、解释结果、返回编码。此外，还有一些关于个人进度中间展示的内 阅读全文
posted @ 2026-03-27 10:08
布客飞龙II
阅读(7)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
本地化计算、数据职业转型、AI 文件阅读器及其他三月必读 原文：towardsdatascience.com/on-premise-computing-data-career-switches-ai-file-readers-and-other-march-must-reads/ 不要错过《变量》的 阅读全文
posted @ 2026-03-27 10:08
布客飞龙II
阅读(8)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
帮助您的模型学习真实信号 原文：towardsdatascience.com/help-your-model-learn-the-true-signal/ 想象一下： 你正在使用诸如收入和信用历史等特征来建模贷款违约风险。一些收入相对较低的借款人似乎能够很好地偿还大额贷款，这可能会误导模型。实际上， 阅读全文
posted @ 2026-03-27 10:08
布客飞龙II
阅读(11)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
柏拉图的洞穴与数据的阴影 原文：towardsdatascience.com/platos-cave-and-the-shadows-of-data/ 今天我正走出我的舒适区，尝试一种我以前从未使用过的风格。这篇帖子将是散文式的、隐喻式的，相对较短，借鉴古代哲学来反思现代数据科学。 我希望它能让你感 阅读全文
posted @ 2026-03-27 10:08
布客飞龙II
阅读(8)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
八月份必读：LLM 成本、研究代理等 原文：towardsdatascience.com/august-must-reads-llm-costs-research-agents-and-more/ 不要错过《变量》的每一期新版本，我们的每周通讯精选了编辑们的精选内容、深度分析、社区新闻等。 立即订阅 阅读全文
posted @ 2026-03-27 10:08
布客飞龙II
阅读(16)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
按规模进行网站特征工程：PySpark、Python & Snowflake 原文：towardsdatascience.com/creative-website-feature-engineering-using-pyspark-python-snowflake/ 引言和问题 想象一下，你面对的是 阅读全文
posted @ 2026-03-27 10:08
布客飞龙II
阅读(10)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
安全和负责任地部署人工智能 原文：towardsdatascience.com/deploying-ai-safely-and-responsibly/ “在我们将人工智能用于生产之前，人工智能必须是可靠的。”这已经成为一个真理。然而，在实践中，当我们开发和部署基于人工智能的行业解决方案时，可靠性往 阅读全文
posted @ 2026-03-27 10:08
布客飞龙II
阅读(8)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
阿波罗和视频大型多模态模型（LMMs）的设计选择 原文链接 作者提供的图片 - Flux.1 Schnell 正如我们一直期待的，模型在理解不同类型的输入方面变得越来越强大。我们已经看到了图像变换模型（参见我关于微调 Flux和 MM1 背后的研究的博客），现在我们开始看到视频模型出现在场景中。 2 阅读全文
posted @ 2026-03-27 10:08
布客飞龙II
阅读(11)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
YOLOv1 论文解读：YOLO 首次亮相的那一天 原文：towardsdatascience.com/yolov1-paper-walkthrough-the-day-yolo-first-saw-the-world/ 引言 如果我们谈论目标检测，第一个可能出现在我们脑海中的模型很可能是 YOLO 阅读全文
posted @ 2026-03-27 10:08
布客飞龙II
阅读(23)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
Why Generative-AI Apps’ Quality Often Sucks and What to Do About It 原文：towardsdatascience.com/why-generative-ai-apps-quality-often-sucks-and-what-to-d 阅读全文
posted @ 2026-03-27 10:08
布客飞龙II
阅读(13)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
Upstream Mentality：为什么 AI/ML 工程师必须超越模型思考 原文：towardsdatascience.com/the-upstream-mentality-why-ai-ml-engineers-must-think-beyond-the-model/ 你的 AI 系统在生产 阅读全文
posted @ 2026-03-27 10:07
布客飞龙II
阅读(22)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
Transformer 的机制观点：模式、消息、残差流……以及 LSTMs 原文：towardsdatascience.com/mechanistic-view-of-transformers-patterns-messages-residual-stream-and-lstms/ 在我的上一篇文章 阅读全文
posted @ 2026-03-27 10:07
布客飞龙II
阅读(36)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
Torchvista：为笔记本构建的交互式 Pytorch 可视化包 原文：towardsdatascience.com/torchvista-building-an-interactive-pytorch-visualization-package-for-notebooks/ 简介 在这篇帖子中 阅读全文
posted @ 2026-03-27 10:07
布客飞龙II
阅读(18)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
TDS 作者现在可以通过 Stripe 接收付款 原文：towardsdatascience.com/tds-authors-can-now-receive-payments-via-stripe/ 我们在 2 月份推出了 TDS 作者支付计划 当时，并随后宣布了一个重大更新——拥有更广泛的收益层级 阅读全文
posted @ 2026-03-27 10:07
布客飞龙II
阅读(11)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
TDS 作者现在可以编辑他们已发布的文章 原文：towardsdatascience.com/tds-authors-can-now-edit-their-published-articles/ 作为一家出版物，我们的一条指导原则是作者的作品始终属于他们。自从今年早些时候推出我们的独立网站以来，这一 阅读全文
posted @ 2026-03-27 10:07
布客飞龙II
阅读(11)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
TDS 通讯：有效使用 AI 的理论与实践 原文：towardsdatascience.com/tds-newsletter-the-theory-and-practice-of-using-ai-effectively/ 不要错过《变量》的每一期新版本，我们的每周通讯精选了编辑们的精选内容、深度分 阅读全文
posted @ 2026-03-27 10:07
布客飞龙II
阅读(11)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
TDS 通讯：为了更好地理解人工智能，请揭开盖子 原文：towardsdatascience.com/tds-newsletter-to-better-understand-ai-look-under-the-hood/ 不要错过《变量》的每一期新版本，我们的每周通讯精选了编辑们的精选内容、深度分析 阅读全文
posted @ 2026-03-27 10:07
布客飞龙II
阅读(8)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
TDS 通讯：十月份关于代理、Python、上下文工程等必读文章 原文：towardsdatascience.com/tds-newsletter-october-must-reads-on-agents-python-context-engineering-and-more/ 不要错过《变量》的每 阅读全文
posted @ 2026-03-27 10:07
布客飞龙II
阅读(6)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
TDS 通讯：如何通过引人入胜的数据故事促进更好的商业决策 原文：towardsdatascience.com/tds-newsletter-how-compelling-data-stories-lead-to-better-business-decisions/ 不要错过《变量》每周通讯的新版本 阅读全文
posted @ 2026-03-27 10:07
布客飞龙II
阅读(15)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
TDS 通讯：如何设计有效的评估、指标和 KPI 原文：towardsdatascience.com/tds-newsletter-how-to-design-evals-metrics-and-kpis-that-work/ 不要错过《变量》的最新一期，我们的每周通讯精选了编辑们的精选内容、深度分 阅读全文
posted @ 2026-03-27 10:07
布客飞龙II
阅读(9)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
TDS 通讯：如何让 LLM 在长时间内保持有效和可靠 原文：towardsdatascience.com/tds-newsletter-how-to-keep-llms-effective-and-reliable-over-time/ 不要错过《变量》的新一期，我们的每周通讯精选了编辑们的精选内 阅读全文
posted @ 2026-03-27 10:07
布客飞龙II
阅读(9)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
TDS 通讯：如何利用 AI 做出更明智的商业决策 原文：towardsdatascience.com/tds-newsletter-how-to-make-smarter-business-decisions-with-ai/ 不要错过《变量》的每一期新版本，我们的每周通讯精选了编辑们的精选内容、 阅读全文
posted @ 2026-03-27 10:07
布客飞龙II
阅读(10)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
TDS 通讯：如何构建稳健的数据和 AI 系统 原文：towardsdatascience.com/tds-newsletter-how-to-build-robust-data-and-ai-systems/ 不要错过《变量》的新一期，我们的每周通讯精选了编辑们的精选内容、深度分析、社区新闻等。 阅读全文
posted @ 2026-03-27 10:07
布客飞龙II
阅读(8)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
TDS 通讯：关于数据科学中 LLMs 的必备知识 原文：towardsdatascience.com/tds-newsletter-what-you-need-to-know-about-llms-for-data-science/ 不要错过《变量》的最新版本，我们的每周通讯精选了编辑精选、深度分 阅读全文
posted @ 2026-03-27 10:07
布客飞龙II
阅读(9)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
TDS 时事通讯：AI 时代数据科学的快速转型 原文：towardsdatascience.com/tds-newsletter-the-rapid-transformation-of-data-science-in-the-age-of-ai/ 不要错过《变量》的每一期新版本，这是我们每周的时事通 阅读全文
posted @ 2026-03-27 10:07
布客飞龙II
阅读(18)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
TDS Newsletter: 九月必读的机器学习职业路线图、Python 基础知识、AI 代理等 原文：towardsdatascience.com/tds-newsletter-september-must-reads-on-ml-career-roadmaps-python-essential 阅读全文
posted @ 2026-03-27 10:05
布客飞龙II
阅读(16)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
TDS Newsletter：当 AI 达到其极限时会发生什么？ 原文链接 不要错过《变量》每周一期的最新版，我们的周报精选了编辑们的精选内容、深度分析、社区新闻等。 立即订阅 从远处看，新的 LLM 及其所驱动的应用似乎很闪亮，甚至有些神奇。产品发布和媒体报道的持续节奏增加了它们的神秘感，并在机器 阅读全文
posted @ 2026-03-27 10:05
布客飞龙II
阅读(9)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
TDS Newsletter: November Must-Reads on GraphRAG, ML Projects, LLM-Powered Time-Series Analysis, and More towardsdatascience.com/tds-newsletter-novembe 阅读全文
posted @ 2026-03-27 10:05
布客飞龙II
阅读(8)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
SyncNet 研究论文，清晰解释 原文：https://towardsdatascience.com/syncnet-paper-easily-explained/ 简介 你是否曾经看过一个配音糟糕的电影，其中嘴唇的动作与台词不匹配？或者是否在视频通话中遇到过有人说话时嘴巴的动作与声音不同步的情况 阅读全文
posted @ 2026-03-27 10:05
布客飞龙II
阅读(59)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
SQLite 中的检索增强生成 原文：towardsdatascience.com/retrieval-augmented-generation-in-sqlite/ 这是关于使用 SQLite 进行机器学习的两篇系列文章中的第二篇。在我的 上一篇文章* 中，我深入探讨了 SQLite 如何迅速成为 阅读全文
posted @ 2026-03-27 10:05
布客飞龙II
阅读(46)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
Shor 算法的进展如何？ 原文：towardsdatascience.com/where-are-we-with-shors-algorithm/ Shor 算法由 Peter Shor 在 1995 年发表的开创性论文 [1] 中提出，作为一种使用量子计算分解大数的算法。到 2025 年，即 3 阅读全文
posted @ 2026-03-27 10:05
布客飞龙II
阅读(32)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
Shape-First Tune-Up 为组织提供了一种减少 MongoDB 成本 79% 的方法 原文：towardsdatascience.com/the-shape%e2%80%91first-tune%e2%80%91up-provides-organizations-with-a-mean 阅读全文
posted @ 2026-03-27 10:05
布客飞龙II
阅读(6)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
SENet 论文解读：通道注意力 原文：towardsdatascience.com/the-channel-wise-attention/ 引言 当我们谈论计算机视觉中的注意力时，首先可能想到的是在 Vision Transformer (ViT) 架构中使用的注意力。事实上，我们用于图像数据的注 阅读全文
posted @ 2026-03-27 10:05
布客飞龙II
阅读(61)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
R 中的对数链接与对数变换——误导整个数据分析的差异 原文：towardsdatascience.com/log-link-vs-log-transformation-in-r-the-difference-that-misleads-your-entire-data-analysis/ 尽管是正态 阅读全文
posted @ 2026-03-27 10:05
布客飞龙II
阅读(19)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
Rust 中的九个 Pico PIO Wat（第二部分） 原文：towardsdatascience.com/nine-pico-pio-wats-with-rust-part-2/ 这是探索使用 Rust 编程 Raspberry Pi Pico PIO 时意外怪癖的第二部分。如果你错过了第一部分 阅读全文
posted @ 2026-03-27 10:05
布客飞龙II
阅读(12)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
Rust 入门：安装和您的第一个 CLI 工具——入门指南 原文：towardsdatascience.com/get-started-with-rust-installation-your-first-cli-tool-a-beginners-guide/ Rust 近年来已成为一种流行的编程语言 阅读全文
posted @ 2026-03-27 10:05
布客飞龙II
阅读(35)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
Rust for Python Developers: Why You Should Take a Look at the Rust Programming Language Rust 编程语言介绍 编程语言 Rust 现在出现在许多推送中，因为它提供了一种高效且安全的方式来编写程序，并非常重视性能 阅读全文
posted @ 2026-03-27 10:05
布客飞龙II
阅读(14)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
RuleFit 的可解释异常检测：直观指南 原文：towardsdatascience.com/explainable-anomaly-detection-with-rulefit-an-intuitive-guide/ 每次你向你的利益相关者展示你的异常检测结果时，他们紧接着问的总是“为什么？” 阅读全文
posted @ 2026-03-27 10:05
布客飞龙II
阅读(23)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
ROC AUC 解释：评估分类模型的入门指南 原文：towardsdatascience.com/roc-auc-explained-a-beginners-guide-to-evaluating-classification-models/ 在之前的博客文章中关于混淆矩阵，我们应用了逻辑回归算法到 阅读全文
posted @ 2026-03-27 10:05
布客飞龙II
阅读(64)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
RISAT 的沉默承诺：利用合成孔径雷达解码灾难 原文：towardsdatascience.com/risats-silent-promise-decoding-disasters-with-synthetic-aperture-radar/ 当我最初开始查看卫星数据时，对我来说，一艘在距离地球几 阅读全文
posted @ 2026-03-27 10:05
布客飞龙II
阅读(11)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
RF-DETR 内部揭秘：实时 Transformer 检测的见解 原文：towardsdatascience.com/rf-detr-under-the-hood-the-insights-of-a-real-time-transformer-detection/ 如果你关注计算机视觉领域，你很可 阅读全文
posted @ 2026-03-27 10:03
布客飞龙II
阅读(177)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
ResNeXt 论文解读：将 ResNet 提升到下一个层次 原文：towardsdatascience.com/taking-resnet-to-the-next-level/ 简介 如果你阅读了这篇文章的标题，你可能可能会想 ResNeXt 是直接从 ResNet 派生出来的。这是真的，但我认为 阅读全文
posted @ 2026-03-27 10:03
布客飞龙II
阅读(30)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
R.E.D：通过专家委托扩展文本分类 原文：towardsdatascience.com/r-e-d-scaling-text-classification-with-expert-delegation/ 在由大型语言模型（LLMs）增强的新时代问题解决中，只有少数问题仍然存在，其解决方案不尽如人意 阅读全文
posted @ 2026-03-27 10:03
布客飞龙II
阅读(9)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
RAG 已死？上下文工程和语义层在代理人工智能中的兴起 原文：towardsdatascience.com/beyond-rag/ 引言 检索增强生成（RAG）可能是企业 AI 第一波浪潮所必需的，但它迅速演变成为更大的东西。在过去两年中，组织意识到仅仅使用向量搜索检索文本片段是不够的。上下文必须得 阅读全文
posted @ 2026-03-27 10:03
布客飞龙II
阅读(45)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
RAG 解释：为了更好的答案进行重新排序 原文：towardsdatascience.com/rag-explained-reranking-for-better-answers/ 在我上一篇文章《RAG 解释：理解嵌入、相似性和检索》中，我们探讨了 RAG 管道的检索机制是如何工作的。在 RAG 阅读全文
posted @ 2026-03-27 10:03
布客飞龙II
阅读(17)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
RAG 解释：理解嵌入、相似性和检索 原文：towardsdatascience.com/rag-explained-understanding-embeddings-similarity-and-retrieval/ 在我的上一篇文章中，我介绍了如何使用 OpenAI 的 API、LangChai 阅读全文
posted @ 2026-03-27 10:03
布客飞龙II
阅读(13)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
RAG 并非对 LLM 的幻觉免疫 原文：towardsdatascience.com/detecting-hallucination-in-rag-ecaf251a6633/ 由Johannes Plenio在Unsplash拍摄的照片 我最近开始更倾向于 Graph RAGs，而不是基于向量存储 阅读全文
posted @ 2026-03-27 10:03
布客飞龙II
阅读(13)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
PyTorch 中叶子张量的真正含义及其梯度 原文：towardsdatascience.com/what-pytorch-really-means-by-a-leaf-tensor-2/ 这篇帖子并不是对链式法则的另一种解释。它是对 autograd 奇特一面的游览——在这里，梯度服务于物理，而不 阅读全文
posted @ 2026-03-27 10:03
布客飞龙II
阅读(13)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
PyTorch 中的高效指标收集：避免 TorchMetrics 的性能陷阱 原文：towardsdatascience.com/efficient-metric-collection-in-pytorch-avoiding-the-performance-pitfalls-of-torchmetr 阅读全文
posted @ 2026-03-27 10:03
布客飞龙II
阅读(30)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
PyTorch 入门教程：从头开始构建多元回归模型 原文：towardsdatascience.com/pytorch-tutorial-for-beginners-build-a-multiple-regression-model-from-scratch/ 在 LLMs 变得流行之前的一段时间里 阅读全文
posted @ 2026-03-27 10:03
布客飞龙II
阅读(10)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
PyTorch 解析：从自动微分到训练自定义神经网络 原文：towardsdatascience.com/the-basics-of-deep-learning-with-pytorch-in-1-hour/ 深度学习正在塑造我们的世界。事实上，它自 2010 年代初以来一直在缓慢地改变软件。到 2 阅读全文
posted @ 2026-03-27 10:03
布客飞龙II
阅读(11)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
Python 中最小成本流优化的介绍 Python 中最小成本流优化的介绍 最小成本流优化通过节点和边的网络最小化流量的移动成本。节点包括源点（供应）和汇点（需求），具有不同的成本和容量限制。目标是找到从源点到汇点移动体积的最低成本方式，同时遵守所有容量限制。 应用 最小成本流优化的应用广泛且多样化 阅读全文
posted @ 2026-03-27 10:03
布客飞龙II
阅读(13)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
Python 中数值实现傅里叶变换：一步一步指南 原文：towardsdatascience.com/implementing-the-fourier-transform-numerically-in-python-a-step-by-step-guide/ 为了充分利用这篇论文，你应该对积分和傅里 阅读全文
posted @ 2026-03-27 10:03
布客飞龙II
阅读(20)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
Python 中计算机视觉的现代 GUI 应用程序 原文：towardsdatascience.com/modern-gui-applications-for-computer-vision-in-python/ 简介 我是一个交互式可视化的超级粉丝。作为一名计算机视觉工程师，我几乎每天都要处理与图 阅读全文
posted @ 2026-03-27 10:03
布客飞龙II
阅读(19)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
Python 中的现代 DataFrame：使用 Polars 和 DuckDB 的动手教程 原文：towardsdatascience.com/modern-dataframes-in-python-a-hands-on-tutorial-with-polars-and-duckdb/ 如果你曾经 阅读全文
posted @ 2026-03-27 10:03
布客飞龙II
阅读(88)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
Python 中的实时交互式情感分析 原文：towardsdatascience.com/real-time-interactive-sentiment-analysis-in-python/ 你知道成为工程师最好的部分是什么吗？你可以只是构建东西。这就像是一种超能力。一个下雨的下午，我有一个随机想 阅读全文
posted @ 2026-03-27 09:58
布客飞龙II
阅读(19)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
Python 依赖项管理的全面指南 原文：towardsdatascience.com/comprehensive-guide-to-dependency-management-in-python/ 简介 当学习 Python 时，许多初学者只关注语言及其库，而完全忽略了虚拟环境。因此，管理 Pyt 阅读全文
posted @ 2026-03-27 09:58
布客飞龙II
阅读(24)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
Python 是否即将超越其竞争对手？ 原文：towardsdatascience.com/is-python-set-to-surpass-its-competitors/ 松露是一种起源于 18 世纪的法国烤蛋菜肴。制作一个优雅美味的法国松露的过程非常复杂，在过去，这通常只由专业的法国糕点师准备 阅读全文
posted @ 2026-03-27 09:58
布客飞龙II
阅读(9)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
Python 机器人入门指南 原文：towardsdatascience.com/robotics-with-python-for-beginners/ 简介 机器人是机器，可以通过复制或替代人类动作来执行任务和做出决策。机器人学是专注于机器设计和构建的科学领域。它是一个多学科的结合： 电气工程用于 阅读全文
posted @ 2026-03-27 09:58
布客飞龙II
阅读(49)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
Python Can Now Call Mojo 原文链接 作为数据科学家、机器学习工程师和软件开发者，从我们的代码库中优化每一丝性能可能是一个重要的考虑因素。如果你是 Python 用户，你可能会意识到它在性能方面的某些不足。Python 被认为是一种较慢的语言，你可能也听说过，造成这种情况的许多 阅读全文
posted @ 2026-03-27 09:58
布客飞龙II
阅读(12)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
Python 3.14 和 GIL 的终结 原文：towardsdatascience.com/python-3-14-and-the-end-of-the-gil/ Python 3.14，一个近期最受期待的版本终于发布了。这是因为在这个版本中实现了几个令人兴奋的增强功能，包括： 子解释器。这些在 阅读全文
posted @ 2026-03-27 09:58
布客飞龙II
阅读(58)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
PyScript vs. JavaScript：网络巨头的对决 原文：towardsdatascience.com/pyscript-vs-javascript-a-battle-of-web-titans/ 我们今天深入探讨前端网络开发，你可能想知道：这与数据科学有什么关系？为什么 Towards 阅读全文
posted @ 2026-03-27 09:58
布客飞龙II
阅读(15)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
Power Query 中重复和引用的区别 原文：towardsdatascience.com/the-difference-between-duplicate-and-reference-in-power-query/ 有时我们必须将相同的数据副本加载到 Power Query 中。Power Q 阅读全文
posted @ 2026-03-27 09:58
布客飞龙II
阅读(39)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
Power BI 聚合终极指南 Power BI 聚合终极指南 如果你曾经在 Power BI 中使用过复合模型功能，你可能已经听说过另一个极其重要且强大的概念——聚合！这是因为，在许多场景中，尤其是在企业级模型中，聚合是复合模型的一个自然“成分”。 然而，由于复合模型功能也可以在不涉及聚合的情况下 阅读全文
posted @ 2026-03-27 09:58
布客飞龙II
阅读(23)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
POSET 在 Python 中的表示对商业有巨大影响 原文：towardsdatascience.com/poset-representations-in-python-have-huge-impact-on-business/ 综合合成指数是广泛使用的工具，用于将多个指标总结成一个单一数值。 它 阅读全文
posted @ 2026-03-27 09:58
布客飞龙II
阅读(15)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
Polars 与 Pandas — 独立速度比较 原文：towardsdatascience.com/polars-vs-pandas-an-independent-speed-comparison/ 概述 简介 — 目的和原因 数据集、任务和设置 结果 结论 总结 简介 — 目的和原因 处理大量数 阅读全文
posted @ 2026-03-27 09:58
布客飞龙II
阅读(48)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
Plotly 的 AI 工具正在重新定义数据科学工作流程 原文：towardsdatascience.com/plotlys-ai-tools-are-redefining-data-science-workflows/ 有什么比构建一个强大的数据模型然后却难以将其转化为利益相关者可以使用以实现其期 阅读全文
posted @ 2026-03-27 09:58
布客飞龙II
阅读(10)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
Plotly Dash — 多页面仪表板的结构化框架 原文：towardsdatascience.com/plotly-dash-a-structured-framework-for-a-multi-page-dashboard/ Plotly Dash是一个广泛使用且备受尊重的框架，它允许创建交互 阅读全文
posted @ 2026-03-27 09:58
布客飞龙II
阅读(24)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
Parquet 文件格式——你需要知道的一切！ 原文：towardsdatascience.com/parquet-file-format-everything-you-need-to-know/ 随着过去几年数据量的指数级增长，最大的挑战之一已成为找到存储各种数据类型的最优方式。与（不那么远的）过 阅读全文
posted @ 2026-03-27 09:58
布客飞龙II
阅读(59)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
Parquet 文件的结构 原文：towardsdatascience.com/anatomy-of-a-parquet-file/ 近年来，Parquet 已成为大数据生态系统中的数据存储标准格式。其列式格式提供了几个优点： 当只处理子集列时，查询执行速度更快 快速计算所有数据的统计信息 由于高效 阅读全文
posted @ 2026-03-27 09:58
布客飞龙II
阅读(19)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
Pandas 无法处理：ArcticDB 如何驱动大规模数据集 原文：https://towardsdatascience.com/pandas-cant-handle-this-how-arcticdb-powers-massive-datasets/ Python 已经主导了数据科学，其包 Pa 阅读全文
posted @ 2026-03-27 09:57
布客飞龙II
阅读(22)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
《Pandas DataFrame 绝对入门指南》 原文：towardsdatascience.com/the-absolute-beginners-guide-to-pandas-dataframes/ 来自 SQL 背景，学习 Python 进行数据分析有些挑战。语法更简单——是真的。然而，语言 阅读全文
posted @ 2026-03-27 09:57
布客飞龙II
阅读(12)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
OpenAI 的深度研究：人工智能驱动的文献综述的实际测试 原文：towardsdatascience.com/deep-research-by-openai-a-practical-test-of-ai-powered-literature-review/ “对机器学习和能耗的最新进展进行全面的文 阅读全文
posted @ 2026-03-27 09:57
布客飞龙II
阅读(39)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
NumPy 中的隐藏宝石：每个数据科学家都应该知道的 7 个函数 原文：towardsdatascience.com/hidden-gems-in-numpy-7-functions-every-data-scientist-should-know/ 我已经学习数据分析一年了。到目前为止，我可以自信 阅读全文
posted @ 2026-03-27 09:57
布客飞龙II
阅读(10)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
NumPy 绝对入门：基于项目的方法进行数据分析 原文：towardsdatascience.com/numpy-for-absolute-beginners-a-project-based-approach-to-data-analysis/ 为了学习 NumPy，我一直在进行一系列构建小型项目的 阅读全文
posted @ 2026-03-27 09:57
布客飞龙II
阅读(21)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
NumExpr：大多数数据科学家从未使用过的“比 NumPy 更快的库” 原文：towardsdatascience.com/numexpr-the-faster-than-numpy-library-that-no-ones-heard-of/ 前几天在 GitHub 上浏览时，我遇到了一个我以前 阅读全文
posted @ 2026-03-27 09:57
布客飞龙II
阅读(16)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
NLP 图解，第三部分：Word2Vec 原文：towardsdatascience.com/nlp-illustrated-part-3-word2vec-5b2e12b6a63b/ 欢迎来到我们探索自然语言处理激动人心的世界的第三部分！如果你已经阅读了第二部分，你会记得我们讨论了词嵌入以及为什么 阅读全文
posted @ 2026-03-27 09:57
布客飞龙II
阅读(77)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
Nine Rules for SIMD Acceleration of Your Rust Code (Part 1) 原文：towardsdatascience.com/nine-rules-for-simd-acceleration-of-your-rust-code-part-1-c16fe6 阅读全文
posted @ 2026-03-27 09:57
布客飞龙II
阅读(28)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
NBA 教练的统计数据能告诉我们什么 原文：towardsdatascience.com/what-statistics-can-tell-us-about-nba-coaches/ 谁会被聘为 NBA 教练？一位典型的教练任期有多长？他们的教练背景在预测成功中扮演任何角色吗？ 本分析受到了几个关键 阅读全文
posted @ 2026-03-27 09:57
布客飞龙II
阅读(12)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
MobileNetV3 论文解读：小型巨兽变得更聪明 towardsdatascience.com/mobilenetv3-paper-walkthrough-the-tiny-giant-getting-even-smarter/ 引言 欢迎回到小型巨兽系列——在这个系列中，我分享了我对 Mobi 阅读全文
posted @ 2026-03-27 09:57
布客飞龙II
阅读(130)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
MobileNetV2 论文解读：更智能的小巨人 原文：towardsdatascience.com/mobilenetv2-paper-walkthrough-the-smarter-tiny-giant/ 简介 MobileNetV1在计算机视觉领域是一个突破，因为它证明了深度学习模型并不一定需 阅读全文
posted @ 2026-03-27 09:57
布客飞龙II
阅读(61)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
MobileNetV1 论文解读：小型巨人 原文：towardsdatascience.com/the-tiny-giant-mobilenetv1/ 简介 深度学习工程师过去一直专注于提高准确率。他们不断推动极限更高，直到最终意识到他们模型的计算复杂度变得越来越昂贵。这无疑是一个研究人员需要解决的 阅读全文
posted @ 2026-03-27 09:57
布客飞龙II
阅读(15)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
Meta 的 AI 档案不道德吗？ 原文：towardsdatascience.com/are-metas-ai-profiles-unethical-a157ec05a58f/ AI 档案应该遵循哪些规则？詹姆斯·巴尼拍摄，2025 年 1 月 3 日 引言 这篇文章探讨了并分析了 Meta 各种 阅读全文
posted @ 2026-03-27 09:57
布客飞龙II
阅读(20)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
MCP 实践 原文：towardsdatascience.com/mcp-in-practice/ 与Ilan Strauss、Isobel Moure和Tim O’Reilly共同撰写，作为AI 披露项目的一部分。最初发表在我们的博客上：Asimov 的附录。 1. MCP 的兴起与兴起 Anth 阅读全文
posted @ 2026-03-27 09:57
布客飞龙II
阅读(29)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
《MCP 安全生存指南：最佳实践、陷阱和现实世界经验教训》 原文链接 如果你一直在阅读我的文章，那么你知道不久前，我写了一篇关于模型上下文协议（MCP）的文章《我如何最终理解 MCP 并在现实世界中实现它》——解释了它是什么，它是如何工作的，甚至指导你构建自己的自定义 MCP 服务器。这是一次深入探 阅读全文
posted @ 2026-03-27 09:57
布客飞龙II
阅读(18)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
MapReduce：如何推动可扩展数据处理 原文：towardsdatascience.com/mapreduce-how-it-powers-scalable-data-processing/ 在本文中，我将简要介绍MapReduce编程模型。希望阅读本文后，您能对 MapReduce 是什么，它 阅读全文
posted @ 2026-03-27 09:56
布客飞龙II
阅读(13)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
LLM 作为裁判：实用指南 原文：towardsdatascience.com/llm-as-a-judge-a-practical-guide/ 如果 您已经构建 了由 LLM 驱动的功能，您已经知道评估的重要性。让模型说出某些内容很容易，但确定它是否说对了话才是真正的挑战所在。 对于少数测试案例 阅读全文
posted @ 2026-03-27 09:56
布客飞龙II
阅读(49)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
LLM 准确性的下一个前沿 原文：towardsdatascience.com/the-next-frontier-in-llm-accuracy-cb2491a740d4/ 由 DALL-E 3 生成的图像 准确性对于 LLM 应用通常至关重要，尤其是在 API 调用或财务报告摘要等情况下。幸运的 阅读全文
posted @ 2026-03-27 09:56
布客飞龙II
阅读(13)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
LLM（终于）能解决日常问题吗？ 原文：towardsdatascience.com/can-llms-finally-solve-everyday-problems/ 不要错过我们每周的精选编辑推荐、深度分析、社区新闻等内容的《Variable》新版本。 立即订阅 大型语言模型正在推动我们日常生活 阅读全文
posted @ 2026-03-27 09:56
布客飞龙II
阅读(10)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
LLM 优化：LoRA 和 QLoRA 原文：towardsdatascience.com/llm-optimization-lora-and-qlora/ 简介 随着 ChatGPT 的出现，世界认识到了大型语言模型的强大潜力，这些模型能够理解自然语言并以高精度响应用户请求。在 LLM 的缩写中， 阅读全文
posted @ 2026-03-27 09:56
布客飞龙II
阅读(19)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
LLM 温度全面指南 🔥🌡️ 原文：towardsdatascience.com/a-comprehensive-guide-to-llm-temperature/ 在构建自己的基于 LLM 的应用程序时，我发现了很多提示工程指南，但很少有关于确定温度设置的等效指南。 当然，温度是一个简单的数值 阅读全文
posted @ 2026-03-27 09:56
布客飞龙II
阅读(33)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
LLM 时代的软件工程 原文：towardsdatascience.com/software-engineering-in-the-llm-era/ 在广泛的软件工程领域，关于是否在编码中使用 LLM（大型语言模型）是一个好主意还是坏主意，争论正在激烈进行。在极端的观点中，有些人认为在编码中使用 L 阅读全文
posted @ 2026-03-27 09:56
布客飞龙II
阅读(11)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
LLM 驱动的时序分析 原文：towardsdatascience.com/llm-powered-time-series-analysis/ 处理时间序列数据总是带来它自己的一套谜题。每个数据科学家最终都会遇到那个墙，传统方法开始感觉……有限。 但如果你能通过构建、调整和验证高级预测模型来超越这些 阅读全文
posted @ 2026-03-27 09:56
布客飞龙II
阅读(12)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
LLM 评估、并行计算、需求预测以及其他动手数据科学方法 原文：towardsdatascience.com/llm-evaluation-parallel-computing-demand-forecasting-and-other-hands-on-data-science-approaches 阅读全文
posted @ 2026-03-27 09:56
布客飞龙II
阅读(17)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
LLM 评估笔记 原文：towardsdatascience.com/notes-on-llm-evaluation/ 在人工智能工程领域，有人可能会认为，我们的大部分工作与传统软件开发更相似，而不是机器学习或数据科学，考虑到我们通常使用现成的基座模型而不是自己训练。即便如此，我仍然认为，构建基于 阅读全文
posted @ 2026-03-27 09:56
布客飞龙II
阅读(23)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
LLM 监控和可观察性：Langfuse 实战 原文链接 让我们从一个例子开始：你已经构建了一个复杂的 LLM 应用程序，该程序能够响应用户关于特定领域的查询。你花费了数天时间设置完整的管道，从完善你的提示到添加上下文检索、链、工具，最后展示输出。然而，在部署后，你意识到应用程序的响应似乎没有达到预 阅读全文
posted @ 2026-03-27 09:56
布客飞龙II
阅读(132)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
LLM 的工作原理：强化学习，RLHF，DeepSeek R1，OpenAI o1，AlphaGo 原文：towardsdatascience.com/how-llms-work-reinforcement-learning-rlhf-deepseek-r1-openai-o1-alphago/ 欢 阅读全文
posted @ 2026-03-27 09:56
布客飞龙II
阅读(67)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
LLM 代理所有类型的回顾 towardsdatascience.com/recap-of-all-types-of-llm-agents/ 简介 每个成功的 AI 代理的核心都隐藏着一个基本技能：提示（或“提示工程”）。这是通过精心设计输入文本来指导 LLM 执行任务的方法。 提示工程是第一代文本 阅读全文
posted @ 2026-03-27 09:56
布客飞龙II
阅读(12)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
LLMs 隐藏的安全风险 原文：https://towardsdatascience.com/the-hidden-security-risks-of-llms/ 当公司急忙将大型语言模型（LLMs）集成到客户服务代理、内部副驾驶和代码生成助手时，出现了一个盲点：安全。虽然我们关注 AI 的持续技术 阅读全文
posted @ 2026-03-27 09:56
布客飞龙II
阅读(20)
评论(0)
推荐(0)
浙公网安备 33010602011771号