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YOLOv1 论文导读：YOLO首次看到世界的那一天
从头实现的 YOLOv1 架构及其 PyTorch 实现的详细 walkthrough。文章标题：YOLOv1 论文解析：YOLO 首次亮相的那一天。
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Towards Data Science
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关于将 TensorFlow 模型转换为 PyTorch 的挑战
如何升级和优化传统 AI/ML 模型 这篇题为《将 TensorFlow 模型转换为 PyTorch 的挑战》的文章首次发表于 Towards Data Science....
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标签会让 AI 失明吗？自监督解决了古老的绑定问题
一篇新的 NeurIPS 2025 论文展示了 self-supervised learning 如何赋予 ViT 比 supervised learning 更好的图像理解能力。帖子《Do Labels Make AI Blind...》
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机器学习“倒计时日历” 第4天：Excel中的k-Means
如何实现一个最终看起来像“真实”机器学习的训练算法 这篇文章《机器学习“Advent Calendar” 第4天：Excel 中的 k-Means》...
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在 20 分钟内构建并部署您的第一个供应链应用
一位通过从 notebook 切换到 streamlit 而发现幸福的工厂操作员——图片由 Samir Saci 使用 GPT-5.1 生成。The post Build and Deploy Your…
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最优秀的数据科学家总是在学习
为什么持续学习很重要以及如何想出学习主题 该文章《The Best Data Scientists are Always Learning》首次发表于 Towards Data Science。
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AI 聊天机器人中网络搜索背后的架构
以及这对生成引擎优化 GEO 的意义——本文《The Architecture Behind Web Search in AI Chatbots》首次发表于 Towards Data Science....
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克服可变形状张量的隐藏性能陷阱：在 PyTorch 中高效的数据采样
PyTorch 模型性能分析与优化 — 第 11 部分 文章：克服可变形状张量的隐藏性能陷阱：高效数据采样…
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机器学习“降临节日历” 第3天：GNB、LDA 和 QDA 在 Excel 中
从局部距离到全局概率——这篇题为《机器学习“降临节日历” 第3 天：Excel 中的 GNB、LDA 和 QDA》的文章首次发表于 Towards Data Science。
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如何将您的 LLM 原型转化为生产就绪系统
最著名的 LLM 应用是我喜欢称之为“惊叹效应 LLM”的那些。关于它们有大量在 LinkedIn 上病毒式传播的帖子，而且它们全部……
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Multi-Agent Arena：来自伦敦 Great Agent Hack 2025 的洞察
重要的是：robust agents、glass‑box reasoning 和 red‑team resilience。文章《Multi‑Agent Arena：Insights from London Great Agent Hack 2025》首次发布。
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如何使用 AI 编写自己的网站
学习如何为自己的网站进行 vibe‑code。文章《How to Code Your Own Website with AI》首次发表于 Towards Data Science……