Towards Data Science

在图像中寻找最具信息量的点 这篇文章《Feature Detection, Part 3: Harris Corner Detection》首次发表于 Towards Data Science....

从单核到多核，在本地 PC 以及更广阔的范围内。《Ray：Distributed Computing for All, Part 1》首次发表于 Towards Data Science....

不要把 shift 当作表现不佳的借口，而是使用逆概率加权（Inverse Probability Weighting）来估计模型在新环境中的预期表现。

对 YOLOv1 如何衡量其目标检测和分类预测的正确性进行解释。帖子《YOLOv1 Loss Function Walkthrough: Regressi...》

在 Azure 中进行无代码比较。文章《Prompt Engineering vs RAG for Editing Resumes》首次发表于 Towards Data Science....

通常会在今天日期之后显示计划数据或上一年的数据。但未来的数据可能会让人困惑。我该如何添加一个切片器来……

深入探讨数据传输瓶颈、其识别方法以及在 NVIDIA Nsight™ Systems 帮助下的解决方案。本文标题为《优化数据传输…》。

在用更强大的模型替代之前，先检查你的 LLM 使用的工具。文章《如何在 Agentic Pipelines 中保持 MCP 实用性》首次发表于 Toward…

机器学习系统长期成功的前提 条目《Robust Machine Learning Systems中的Drift Detection》首次发表于 Towards Data Science。

你需要探索的非传统职业道路——《非传统职业：数据的未来》首次发表于《Towards Data Science》....

当你清晰的 dashboard 遇到想把所有内容放在同一 screen 上的 stakeholders，会发生什么？ 文章《The Real Challenge in Data Storytelling: Getting Buy-In for...》

如何一步步构建、评分并解释 RFM 细分。文章《公共数据探索（EDA）第 3 部分：使用 Pandas 进行客户细分的 RFM 分析》首次发表于 T...

机器人朋友们合作学习如何驾驶无人机。该文章《Deep Reinforcement Learning: The Actor-Critic Method》首次发表于 Towards Data Science....

从简单聊天到多代理推理和实时 REST API。文章《Production-Ready LLMs Made Simple with the NeMo Agent Toolkit》首次出现在 Towar…

我在编程挑战中发现的五个关键学习以及它们在数据科学中的应用——文章《Advent of Code 教会我的数据科学》

通过实验不同的块大小来理解 RAG 系统中的检索。文章《Chunk Size as an Experimental Variable in RAG Systems》首次出现。

Gradient Descent、Momentum、RMSProp 和 Adam 都旨在寻找相同的最小值。它们不改变目标，只改变路径。每种方法都添加了一种机制，……

提供一些数值计算的提示。文章《Overcoming Nonsmoothness and Control Chattering in Nonconvex Optimal Control Problems》首次发表于 Towards Data…

AUC 衡量模型将正例排在负例之上的能力，独立于任何选择的阈值。文章《Machine Learning “Advent Calendar” Bonus 1: AUC...》。

为了了解你的 agentic solution 是否真的更好，文章《Agents Under the Curve AUC》首次发表于 Towards Data Science....

如何确保你的 coding agent 与你拥有相同的上下文？《How to Facilitate Effective AI Programming》一文首次发表于 Towards Data Science....

目前科技领域最令人困惑的问题之一是：AI engineer 和 machine learning engineer 有什么区别？两者的薪资都在六位数……

如何让 LLMs 进行可验证的逐步推理（第 2 部分） 文章《Implementing Vibe Proving with Reinforcement Learning》首次发表于 Towards Data…

深度学习工作负载越来越受到内存瓶颈的限制，GPU 核心在等待数据传输时常常处于空闲状态。FP8 precision 在新硬件上解决了这一问题。