Data Science Tutorials

चार RTX PRO 6000 GPUs पर prebuilt llama.cpp बाइनरी के साथ पाँच मिनट में Kimi K2.7 Code को लोकली चलाना सीखें, फिर OpenAI-कम्पैटिबल API के जरिए इसके वेब UI और Pi कोडिंग एजेंट का उपयोग करें।

बिल्ट-इन Claude Code स्लैश कमांड्स का उपयोग करके सत्रों में संदर्भ, बदलाव, और लागत प्रबंधित करना, और दोहराए जाने वाले वर्कफ़्लोज़ को स्वचालित करने के लिए कस्टम कमांड्स बनाना—सीखें।

रैंडम फ़ॉरेस्ट रिग्रेशन कैसे काम करता है, कहाँ विफल होता है, और इसे कैसे मूल्यांकन, ट्यून और व्याख्यायित करें। इसमें Python इम्प्लीमेंटेशन और मॉडल तुलना फ्रेमवर्क शामिल है।

जानें कि Cofounder 2 का उपयोग करके किसी कच्चे विचार को बिज़नेस प्लान, ब्रांड किट, इंजीनियरिंग टास्क, मार्केटिंग कैंपेन और सेल्स वर्कफ़्लो वाली संरचित कंपनी में कैसे बदला जाए—वह भी विशेष AI एजेंट्स के माध्यम से।

Python-नेटिव टूल्स से असिंक CRUD ऑपरेशन्स और HTMX इंटरैक्टिविटी का पूरा ट्यूटोरियल।

DFlash स्पेकुलेटिव डिकोडिंग और Flash Attention का उपयोग करके एकल RTX 4090 पर लोकल Gemma 4 31B इंफरेंस को बेसलाइन सेटअप की तुलना में कैसे तेज़ करें, जानें।

GGUF, मॉडल वेट्स, टोकनाइज़र डेटा, और मेटाडेटा को एक पोर्टेबल फ़ाइल में पैक करता है। सही क्वांटाइज़ेशन स्तर चुनना सीखें और Ollama के साथ शुरुआत करें।

देखें कि एक एंड-टू-एंड MLOps पाइपलाइन कैसे 2026 विश्व कप के नतीजे भविष्यवाणी करती है—स्वचालित रीट्रेनिंग और DVC से लेकर ब्रैकेट की 10,000-रन मोंटे कार्लो सिमुलेशन तक।

जानें कि Claude Code रूटीन कैसे आपके कोडिंग एजेंट को क्लाउड में शेड्यूल या GitHub इवेंट पर चलाते हैं, ताकि PR रिव्यू और ऑडिट आपके लैपटॉप बंद होने पर भी पूरे हो जाएं।

कर्नेल डेन्सिटी एस्टीमेशन एक नॉनपैरामेट्रिक विधि है जो बिना किसी तय मॉडल को माने डेटा वितरण के आकार का आकलन करती है। सूत्र, बैंडविड्थ चयन, और Python व R में हाथ-से-हाथ उदाहरण सीखें।

लॉजिस्टिक रिग्रेशन की मान्यताओं का व्यावहारिक walkthrough, Python और R में उल्लंघनों को पकड़ने वाले डायग्नोस्टिक्स, और जब मान्यताएँ न टिकें तो किन विकल्पों का सहारा लें।

GLM के लिए एक व्यावहारिक गाइड—वे क्या हैं, उनके तीन घटक कैसे साथ काम करते हैं, और Python व R में उन्हें कैसे फिट और समझा जाए।