Towards Data Science

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…

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...

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....

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....

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....

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…

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...》

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。

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……

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...》。

Cursor 在编写代码方面很出色，但在设计方面就不太擅长。文章《使用 Cursor 为我的 iOS 应用添加新功能的逐步过程》...

本文介绍了 Gaussian Mixture Model 作为 k-Means 的自然扩展，通过利用方差和 Mahalanobis 距离来改进距离的度量。

一个简单的益智游戏揭示了关于实验、产品思维和数据科学的洞见。文章《一位产品数据科学家对 LinkedIn Games 的看法：500 之后》

从头实现的 YOLOv1 架构及其 PyTorch 实现的详细 walkthrough。文章标题：YOLOv1 论文解析：YOLO 首次亮相的那一天。

如何升级和优化传统 AI/ML 模型 这篇题为《将 TensorFlow 模型转换为 PyTorch 的挑战》的文章首次发表于 Towards Data Science....

一篇新的 NeurIPS 2025 论文展示了 self‑supervised learning 如何赋予 ViT 比 supervised learning 更好的图像理解能力。帖子《Do Labels Make AI Blind...》

如何实现一个最终看起来像“真实”机器学习的训练算法 这篇文章《机器学习“Advent Calendar” 第4天：Excel 中的 k-Means》...

一位通过从 notebook 切换到 streamlit 而发现幸福的工厂操作员——图片由 Samir Saci 使用 GPT-5.1 生成。文章标题：Build and Deploy Your…

在 AWS 上使用 Apache Iceberg 与 Athena、Glue/Spark 和 DuckDB。文章《在一个下午启动数据湖仓》首次发表于 Towards Data Science....

为什么持续学习很重要以及如何想出学习主题 该文章《The Best Data Scientists are Always Learning》首次发表于 Towards Data Science。

以及这对生成引擎优化 GEO 的意义——本文《The Architecture Behind Web Search in AI Chatbots》首次发表于 Towards Data Science....

PyTorch 模型性能分析与优化 — 第 11 部分 文章：克服可变形状张量的隐藏性能陷阱：高效数据采样…

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。

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……