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2026年开启AI职业的现实路线图
如何在2026年通过真实、可用的项目学习AI 《A Realistic Roadmap to Start an AI Career in 2026》首次发表于Towards Data Science....
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Towards Data Science
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跨越沉默：LEO卫星与边缘AI将实现连接的民主化
为什么 on-device intelligence 和 low‑orbit constellations 是实现 universal accessibility 的唯一可行路径 —— 文章《Bridging the Silence: How LEO Satellites …》
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机器学习“降临节日历”第8天：Excel中的Isolation Forest
Isolation Forest 可能看起来很技术化，但其思想很简单：使用随机划分来隔离数据点。如果一个点被快速隔离，它就是异常；如果需要…
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AI 泡沫将会破裂——而这并不重要
历史上最大的科技泡沫如何解释 AI 的下一步走向。该文章《The AI Bubble Will Pop — And Why That Doesn’t Matter》首次发表于 Towards Data...
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如何创建以ML为中心的通讯
学习如何使用 AI 工具制作简报。文章《How to Create an ML-Focused Newsletter》首次发表于 Towards Data Science....
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在 CPU 上优化 PyTorch 模型推理
在 Intel Xeon 上如狮子般飞翔 文章《Optimizing PyTorch Model Inference on CPU》首次发表于 Towards Data Science....
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如何攀登数据科学的隐藏职业阶梯
让你晋升的行为 文章《How to Climb the Hidden Career Ladder of Data Science》首次发表于 Towards Data Science....
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机器学习“Advent Calendar”第7天：决策树分类器
在第6天，我们看到 Decision Tree Regressor 如何通过最小化 Mean Squared Error 来找到最佳划分。帖子《Machine Learning “Advent Calendar”》第…
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人工智能、机器学习、深度学习和生成式 AI — 通俗易懂
2026 年的 AI 理解——从机器学习到生成模型 文章《Artificial Intelligence, Machine Learning, Deep Learning, and Generative AI — Cle...》
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在LLMs时代阅读研究论文
我如何通过手动与 AI 辅助阅读相结合的方式跟进论文——《在 LLM 时代阅读研究论文》首次发表于 Towards Data Science。
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机器学习“Advent Calendar” 第6天：Decision Tree Regressor
在 Machine Learning Advent Calendar 的前几天，我们探索了基于距离的模型。今天，我们转向一种完全不同的学习方式……
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我们在开发环境中如何测试我们的Agents
测试你的 AI 代理是否如预期运行并不容易。以下是我们吃过的几条经验教训。文章《How We Are Testing Our Agents in D...》。