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当 Shapley Values 失效时：稳健模型可解释性指南
Shapley Values 是最常用的可解释性方法之一，但它们可能具有误导性。了解如何克服这些限制，以实现更好的 i...
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Towards Data Science
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如何并行运行 Coding Agents
充分利用 Claude Code。文章《如何并行运行 Coding Agents》首次发表于 Towards Data Science……
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2026 年目标追踪器：我如何使用 Python、Streamlit 和 Neon 构建数据驱动的愿景板
设计一个集中式系统来跟踪每日习惯和长期目标。文章《2026目标追踪器：我如何使用 Python、Streamlit 构建数据驱动的愿景板》。
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你闻到了吗？AI 开发中的隐藏技术债务
为什么缺乏标准的快速开发会导致脆弱的 AI 产品 文章《Do You Smell That? Hidden Technical Debt in AI Development》首次发表于 Towards Data Science…
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为什么以人为本的数据分析比以往更重要
从优化指标到设计意义：将人重新放回数据驱动的决策中——文章《为什么以人为本的数据分析比以往任何时候都更重要》。
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什么是知识图谱——以及它为何重要
结构化知识如何成为医疗保健的静默优势 《What Is a Knowledge Graph — and Why It Matters》 首次发表于 Towards Data Science....
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2026 年主题建模技术：种子建模、LLM 集成和数据摘要
Seeded topic modeling、与 LLMs 的集成，以及在摘要数据上的训练是 NLP 工具箱中的新内容。文章《Topic Modeling Techniques for 202...》。
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AWS Bedrock介绍
Amazon LLM 访问层的“如何、为何、是什么以及在哪里” 该文章《An introduction to AWS Bedrock》首次发表于 Towards Data Science....
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从‘Dataslows’到Dataflows：Microsoft Fabric中的Gen2性能革命
数据流被正确地视为“在 Power BI/Microsoft Fabric 中摄取数据时最慢、性能最差的选项”。然而，情况正在快速改变。
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在乌泽斯阳光下：当历史数据揭示气候变化时
更长的夏季，更温和的冬季：对法国乌泽斯（Uzès）逐年温度趋势的分析。文章《Under the Uzès Sun: When Historical Data Reveals the C...》
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为什么你的ML模型在训练中有效，却在生产中失败
在构建生产级 ML 系统时的艰难教训：数据泄漏、默认值不可靠、人口分布变化，以及时间并不像我们预期的那样运行。文章《Why You...》。