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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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介绍：使用 AI 分析随机性
大家好！👋 我目前正在进行 NichebrAI 项目，在这个项目中，我正在尝试使用 machine learning models 来分析彩票的历史数据……
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从数学老师到 Data Science & Web Development：我的编码之旅 #introduction #learning #webdev #python #datascience
我的背景 你好，DEV 社区 👋 我是 Ahmed Anter，一名意外爱上代码的数学老师。我的编程之旅始于课堂…
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循环的终结：资深数据科学家为何用向量思考
在传统的软件开发中，iteration 是王道。我们被教导要顺序思考：取一个项目，处理它，存储结果，然后转到下一个。H...
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超越扁平表：在 Power BI 中构建企业级财务模型
一步一步的旅程，涵盖数据转换、星型模式建模和 DAX 方差分析，并在过程中汲取经验教训。文章《Beyond the Flat...》。
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数据科学聚焦：来自 Advent of Code 2025 的精选题目
动手演练驱动真实世界数据科学用例的问题及解决方案方法。文章《Data Science Spotlight：精选问题来自 A…》
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时间序列检索：回顾如何提升预测
为什么检索有助于时间序列预测 我们都知道情况是这样的：时间序列数据很棘手。传统的预测模型对突发事件没有准备……
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为什么供应链是2026年数据科学家最好的领域（以及如何学习）
在Supply Chain工作了十年后的我的看法，说明为什么这里可以成为data scientists想要看到自己技能被重视的绝佳试验场。The post Why Supply C...
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最优秀的数据科学家总是在学习
第2部分：避免倦怠、学习策略与独处的超能力 这篇文章《The Best Data Scientists Are Always Learning》首次发表于 Towards Data…
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65% 的 Hacker News 帖子情感为负面，并且它们表现更好
请提供您希望翻译的具体摘录或摘要文本，我将为您翻译成简体中文。
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WTF 是什么 Causal Machine Learning Engineering？
什么是 Causal Machine Learning Engineering？Causal Machine Learning Engineering 是一种构建机器学习模型的方法，使其能够理解因果关系……