Data Science Tutorials

Jalankan Qwen3.6 27B di RTX 3090 dan pelajari bagaimana Multi-Token Prediction (MTP) dengan llama.cpp dapat meningkatkan inferensi LLM lokal hampir 2x tanpa meng-upgrade GPU Anda.

Pelajari cara kerja tiga mode penalaran DeepSeek V4, dan bangun aplikasi perbandingan Streamlit yang menunjukkan kapan tiap mode unggul dalam kualitas, kecepatan, dan biaya.

Pelajari perbedaan gpt-realtime-2, gpt-realtime-translate, dan gpt-realtime-whisper dari OpenAI, lalu uji masing-masing dengan kode Python WebSocket yang berfungsi.

Bangun pelatih olahraga Python yang mencatat latihan, mengingat riwayat pengguna dengan Supermemory, dan menyarankan sesi yang dipersonalisasi di berbagai run agen AI yang terpisah.

Pelajari apa itu Perplexity Computer, bagaimana sub-agen paralelnya bekerja, berapa biaya kredit sebenarnya dalam uji langsung, dan di mana Pro serta Max cocok untuk alur kerja riset nyata.

Bangun agen AI dengan Kimi K2.6, Olostep, dan OpenAI Agents SDK yang membaca CV Anda, menemukan peran yang aktif, menyaring noise, dan memberi tahu Anda persis di mana harus melamar.

Sesuaikan Claude Code di terminal dengan permissions, CLAUDE.md, plan mode, /loop, hooks, /voice, dan pelacakan biaya. Tujuh peningkatan yang cepat terasa manfaatnya.

Pelajari cara menjalankan model DeepSeek V4 Flash versi penuh pada satu GPU menggunakan build llama.cpp yang dimodifikasi dan file GGUF yang kompatibel dalam tutorial praktis ini.

Panduan langkah demi langkah untuk ekspansi kofaktor (ekspansi Laplace), mencakup definisi inti, contoh terperinci, sifat-sifat kunci, dan keterkaitannya dengan invers matriks melalui matriks adjugat.

Pelajari cara menggunakan analitik percakapan, fitur terbaru BigQuery Studio bertenaga Gemini, untuk membangun agen data cerdas dengan kueri bahasa alami.

Pelajari bagaimana correlated subqueries melakukan perbandingan baris demi baris dalam SQL. Temukan use case dan perbedaannya dengan JOIN, window function, atau kueri non-terkorelasi.

Pengantar praktis persamaan diferensial yang mencakup tipe inti, klasifikasi, metode solusi analitik dan numerik, serta perannya di dunia nyata dalam gradient descent, regresi, dan pemodelan deret waktu.