Towards Data Science

比较不同数据集和模型的指标。文章《Running Evals on a Bloated RAG Pipeline》首次发表于 Towards Data Science……

MCP 是将你的 LLM 转变为代理的关键推动因素，它通过为其提供检索实时信息或执行操作的工具来实现。文章《Tools for You》...

普通技术用户对 AI 有什么看法和了解？《Understanding the Generative AI User》这篇文章首次发表于 Towards Data Science……

学习如何分析产品绩效，提取时间序列特征，并在您的销售数据中发现关键的季节性趋势。文章《EDA in Public Part 2: Produ...》

在 Excel 中从第一原理理解集成学习。该文章《机器学习 “Advent Calendar” 第 19 天：Excel 中的 Bagging》首次出现在 Toward…

使用 Agentic AI 提示与 Artificial Bee Colony 算法相结合，以提升无监督聚类和优化工作流。文章标题：Agentic AI Swarm Optim…

从周末的琐事到有价值的 operations research 原理的有趣应用——这篇文章《我如何使用 Linear Programming 优化我的扫叶策略》

在生产环境中的 RAG 系统的数据质量、检索设计和评估的最佳实践 该帖子《构建生产 RAG 系统的六个经验教训》...

这里是一段简短、清晰的摘录，采用你的写作风格，适合发布在 Medium 或 Towards Data Science 上。

通过具体示例展示如何使用 AI Studio Build mode 更快学习、更智能原型、更清晰沟通、更快速自动化。文章《4 Ways to Superchar…》。

对著名的NP‑complete问题的最优解，当输入值彼此足够接近时。帖子《The Subset Sum Problem Solved in Linear Time》。

使用 Python 生成艺术 这篇题为《受 Hirst 的百万美元斑点画启发的 Python 生成艺术作品》的文章首次出现在 Towards Data Science....

以下是如何在每个序列中检测点异常，并在整个银行范围内识别异常信号。文章《A Practical Toolkit for Time Series Anomaly Detection》。

神经网络常常给人一种黑箱的感觉。在本文中，我们仅使用 Excel 公式从头构建一个神经网络回归模型。通过让每一步 e...

LLM-as-a-Judge、回归测试以及多代理 LLM 系统的端到端可追溯性 本文：面向 AI 代理的生产级可观测性：最小代码实现…

学习如何使用编码代理成为一名高效工程师。本文《3 Techniques to Effectively Utilize AI Agents for Coding》首次发表于 Towards Data Science。

当索引的负面影响大于正面效果时：我们是如何意识到我们的 RAG 用例需要键值存储，而不是向量数据库。文章《何时不该使用 Vector DB》……

一个 Excel 表格的列中同时包含数字和文本？真是一团糟！标题《Separate Numbers and Text in One Column Using Power Query》首次出现在 Towa……

Kernel SVM 常常显得抽象，涉及 kernels、dual formulations 和 support vectors。在本文中，我们走一条不同的路径。从 Kernel Density Estimation 开始……

深度工作、过度认同、体育和博客。文章《机器学习八年后的经验教训》首次发表于 Towards Data Science....

与其从间隔和几何开始，本文一步步从熟悉的模型构建 Support Vector Machine。通过改变 loss function ……

除了编写代码之外，这些是设计层面的决策、权衡和习惯，悄然将资深数据科学家与其他人区分开来。The post 6 Te...

在本文中，我将向您展示如何使用两个流行的 Python 库，对英国的交通事故数据进行一些地理空间分析。我是一个…

哪些有效，哪些失效，以及我为何这样做——《在生产环境中升级到 LangChain 1.0 的经验教训》首次发表于 Towards Data Science....