Data Science Tutorials

Crea un agente visivo di riparazione in Python con DeepSeek V4.1 Flash, la Responses API, screenshot Playwright, apply_patch, pytest, cache del contesto e monitoraggio dei costi.

Crea ed esegui un agente cloud con l'Agents API di OpenAI che può analizzare file, eseguire codice, verificare i risultati e restituire artefatti finali con una singola richiesta.

Scopri come Polars read_csv() ti aiuta a caricare dati CSV in modo efficiente in Python, inclusa la gestione di dataset grandi, la definizione degli schemi e l’ottimizzazione delle prestazioni.

Scopri cosa sono le Azure Functions, come abilitano applicazioni serverless event-driven e come trigger, binding, opzioni di hosting e workflow si incastrano tra loro.

Scopri come collegare tabelle, scrivere formule DAX e creare report interattivi in Excel.

Scopri cos'è l'arbitraggio statistico, come i trader quantitativi identificano relazioni temporanee di prezzo e come strategie come pairs trading e mean reversion funzionano nella pratica.

Esegui Motif-3 Quant ottimizzato su NVIDIA H200 usando il runtime ds4, esponilo tramite un'API compatibile con OpenAI e integralo con un agente di coding Pi.

Scopri come usare la funzione VBA InStr per trovare testo nelle stringhe: sintassi, esempi, distinzione maiuscole/minuscole ed errori comuni.

Il flow matching allena modelli generativi a trasformare il rumore in dati imparando un campo vettoriale che muove i campioni lungo un percorso di probabilità scelto, la stessa idea alla base dei continuous normalizing flows e dei moderni modelli di diffusione.

Scopri come configurare l'estensione Kimi per il browser usando Kimi Work e Kimi Code CLI ed eseguire una ricerca prodotti che estrae risultati strutturati da un sito web.

Scopri cosa significa auto-miglioramento ricorsivo nell’IA, come i sistemi di IA possono aiutare a sviluppare un’IA migliore, quanto i modelli attuali sono vicini all’RSI e perché il concetto conta per capacità e sicurezza dell’IA.

Il deep reinforcement learning combina il ciclo di tentativi ed errori dell'apprendimento per rinforzo con reti neurali che generalizzano attraverso spazi di stato enormi.