Data Science Tutorials

जानें कि DeepSeek V4 के तीन रीजनिंग मोड कैसे काम करते हैं, और एक Streamlit तुलना ऐप बनाएं जो दिखाए कि गुणवत्ता, गति और लागत में कब कौन-सा मोड वास्तव में जीतता है।

Python में एक एक्सरसाइज़ ट्रेनर बनाएं जो वर्कआउट लॉग करे, Supermemory के साथ यूज़र हिस्ट्री याद रखे, और अलग-अलग AI एजेंट रन के बीच निजी सत्र सुझाए।

जानें कि Perplexity Computer क्या है, इसके पैरेलल सब-एजेंट्स कैसे काम करते हैं, हैंड्स-ऑन टेस्ट में क्रेडिट्स की वास्तविक लागत क्या है, और वास्तविक रिसर्च वर्कफ़्लोज़ में Pro और Max की कहाँ फिट बैठती है।

Kimi K2.6, Olostep, और OpenAI Agents SDK के साथ ऐसा AI एजेंट बनाएँ जो आपका CV पढ़े, लाइव भूमिकाएँ ढूँढ़े, शोर फ़िल्टर करे, और आपको ठीक-ठीक बताए कि कहाँ आवेदन करना है।

टर्मिनल में Claude Code को permissions, CLAUDE.md, plan mode, /loop, hooks, /voice, और कॉस्ट ट्रैकिंग के साथ कस्टमाइज़ करें। सात अपग्रेड्स जो जल्दी फ़ायदा देते हैं।

इस व्यवहारिक ट्यूटोरियल में जानें कि संशोधित llama.cpp बिल्ड और संगत GGUF फ़ाइल के साथ एक सिंगल GPU पर पूरा DeepSeek V4 Flash मॉडल कैसे चलाएँ।

Excel में समय गणनाओं में निपुण बनें। तैयार फ़ॉर्मूलाज़ को सीधे अपने डेटा पर लागू करें।

मैक्लॉरिन श्रेणी का व्यावहारिक मार्गदर्शन — मूल सूत्र, सामान्य विस्तार, अभिसरण नियम, और संख्यात्मक विधियों, भौतिकी और मशीन लर्निंग में वास्तविक उपयोग।

आपके डेटा प्लेटफ़ॉर्म को मज़बूत और भरोसेमंद रखने के लिए प्रतिकृति, प्रदर्शन, और बैकअप पर आवश्यक सक्रिय जाँचों को कवर करने वाला एक मार्गदर्शक।

जानें कि Google Sheets में VLOOKUP() का उपयोग करके बड़े डेटासेट्स से सेकंडों में डेटा कैसे खोजें, पाएँ और खींचें।

न्यूटन की विधि एक आवर्ती मूल-खोज एल्गोरिद्म है जो उन समीकरणों के समाधान तक पहुँचने के लिए स्पर्शरेखा-रेखा सन्निकटन का उपयोग करती है जिनका क्लोज़्ड-फॉर्म उत्तर नहीं होता।

मशीन लर्निंग में रेग्युलराइज़ेशन का व्यावहारिक अवलोकन - यह क्या है, कैसे काम करता है, और सामान्यीकरण योग्य मॉडल बनाने के लिए L1, L2, और इलैस्टिक नेट कब उपयोग करें।