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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。
Source
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……
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机器学习 “Advent Calendar” 第2天：Excel 中的 k‑NN 分类器
探索 k-NN 分类器及其变体和改进 本文《机器学习“降临节日历”》第二天：Excel 中的 k-NN 分类器 首发。
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大负载的 JSON 解析：在速度、内存和可扩展性之间取得平衡
针对大规模负载的 JSON 库基准测试 这篇文章《JSON Parsing for Large Payloads: Balancing Speed, Memory, and Scalability》首次出现在 Towards Data…
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如何在 Python 中为数据科学家使用 Simple Data Contracts
使用 Pandera 的简单开源验证，防止你的流水线在周五下午出现故障。文章《如何在 Python 中使用简单的数据合约》……
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面向初学者的教程，探索 Python 的 “qrcode” 包 文章《How to Generate QR Codes in Python》首次发表于 Towards Data Science....
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本月我学到的机器学习经验
圣诞联系、Copilot 的成本、谨慎的无选择——本文《The Machine Learning Lessons I’ve Learned This Month》首次发表于 Towards Data Science……
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机器学习“Advent Calendar” 第1天：Excel 中的 k-NN Regressor
这个降临节日历的第一天介绍了 k‑NN 回归器，这是最简单的基于距离的模型。使用 Excel，我们探讨预测是如何完全依赖于……
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AI 浏览器的问题：安全漏洞与隐私的终结
Atlas 以及大多数当前的 AI 驱动浏览器在三个方面的失败：隐私、安全和审查。文章《AI 浏览器的问题：安全漏洞…》。
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学习、黑客与交付 ML
Vyacheslav Efimov 关于 AI hackathons、data science roadmaps，以及 AI 如何实质性地改变了日常 ML Engineer 工作的看法。本文标题：Learning, Hacking, and Shipping...