Data Science Tutorials

Uruchom Qwen3.6 27B na RTX 3090 i zobacz, jak Multi-Token Prediction (MTP) w llama.cpp może niemal podwoić szybkość lokalnej inferencji LLM bez wymiany GPU.

Poznaj trzy tryby rozumowania w DeepSeek V4 i zbuduj aplikację porównawczą w Streamlit, która pokaże, kiedy każdy tryb wygrywa pod względem jakości, szybkości i kosztu.

Proszę dowiedzieć się, jak użyć GPT-5.2, aby zamienić dowolny CSV w skoroszyt Excel i prezentację PowerPoint z cytowaniami, w aplikacji Streamlit.

Zbuduj trenera ćwiczeń w Pythonie, który rejestruje treningi, zapamiętuje historię użytkownika dzięki Supermemory i proponuje spersonalizowane sesje między oddzielnymi uruchomieniami agenta AI.

Dowiedz się, czym jest Perplexity Computer, jak działają jego równoległe subagenty, ile naprawdę kosztują kredyty w praktycznym teście i jak Pro oraz Max pasują do realnych przepływów badań.

Zbuduj agenta AI z Kimi K2.6, Olostep i OpenAI Agents SDK, który czyta CV, znajduje aktualne role, odfiltrowuje szum i mówi dokładnie, gdzie aplikować.

Dowiedz się, jak uruchomić pełny model DeepSeek V4 Flash na pojedynczym GPU, korzystając ze zmodyfikowanej kompilacji llama.cpp i zgodnego pliku GGUF w tym praktycznym samouczku.

Dostosuj Claude Code w terminalu: uprawnienia, CLAUDE.md, tryb planu, /loop, hooki, /voice i śledzenie kosztów. Siedem ulepszeń, które szybko się zwracają.

Operator Laplasjana to jedno z najczęściej używanych narzędzi matematycznych we współczesnym ML. Stoi za klasteryzacją spektralną, uczeniem na rozmaitościach, detekcją krawędzi na obrazach i algorytmami grafowymi.

Praktyczny przegląd regularizacji w uczeniu maszynowym – czym jest, jak działa i kiedy używać L1, L2 oraz Elastic Net, aby budować modele, które uogólniają.

Metoda Newtona to iteracyjny algorytm znajdowania miejsc zerowych, który wykorzystuje aproksymacje stycznymi, aby zbliżać się do rozwiązania równań bez postaci domkniętej.

Przewodnik obejmujący kluczowe proaktywne kontrole w obszarach replikacji, wydajności i kopii zapasowych, aby Państwa platforma danych była solidna i niezawodna.