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机器学习“Advent Calendar”第11天：Excel中的线性回归
线性回归看起来很简单，但它引入了现代机器学习的核心概念：损失函数、优化、梯度、缩放和解释……
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Towards Data Science
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使用 Python Turtle 模块绘制形状
一步一步的教程，探讨 Python Turtle 模块。文章《Drawing Shapes with the Python Turtle Module》首次发表于 Towards Data Science....
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7 Pandas 性能技巧 每位数据科学家都应了解
我在经历了太多慢速 notebook 和冻结会话后，对加速 Pandas 的经验总结——《每位数据科学家都应该了解的 7 个 Pandas 性能技巧》。
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Agent Handoffs 在多智能体系统中的工作原理
了解基于 LLM 的代理在使用 LangGraph 的多代理系统中如何相互转移控制权。本文《代理交接在多代理系统中的工作原理》……
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机器学习“Advent Calendar”第10天：Excel中的DBSCAN
DBSCAN 展示了我们仅凭一个非常简单的想法可以走多远：统计每个点附近有多少邻居。帖子《机器学习 “Advent Calendar” 第一天》……
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如何最大化 Agentic Memory 以实现持续学习
学习如何通过持续学习的 LLM 成为一名高效工程师。文章《How to Maximize Agentic Memory for Continual Learning》首次发表于 Towards...
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没有这些项目，别构建 ML 作品集
招聘人员在机器学习作品集中寻找的内容。文章《不要在没有这些项目的情况下构建机器学习作品集》首次发表于 Towards Data Science。
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在 AWS Graviton 上优化 PyTorch 模型推理
加速 CPU 上 AI/ML 的技巧 — 第 2 部分 文章《Optimizing PyTorch Model Inference on AWS Graviton》首次发表于 Towards Data Science....
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机器学习“Advent Calendar” 第9天：Excel 中的 LOF
在本文中，我们通过三个简单步骤来探索 LOF：distances and neighbors、reachability distances，以及最终的 LOF score。使用 tiny datasets，我们可以看到……
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个人化、Agentic 助手：安全、多用户、自托管聊天机器人的实用蓝图
构建一个自托管的端到端平台，为每个用户提供一个个人的、agentic 聊天机器人，能够自主地对用户明确指定的文件进行 vector-search。
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如何开发 AI 驱动的解决方案，借助 AI 加速
从创意到影响：将 AI 作为加速副驾驶 本文《如何开发 AI 驱动的解决方案，加速 AI》首次发表于 Towards Data Science。
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GraphRAG 实践：如何构建成本高效、高召回的检索系统
更智能的检索策略，性能超越稠密图——采用混合流水线且成本更低。文章《GraphRAG 实践：如何构建成本高效的…》。