Data Science Tutorials

Węzły wykonują pracę, krawędzie decydują, co uruchomić dalej, a współdzielony stan przenosi informacje między nimi. Ten tutorial o inżynierii grafów wyjaśnia, kiedy graf multi‑agentowy faktycznie wygrywa z pojedynczą pętlą, oraz prowadzi przez zbudowanie potoku badacz–autor–recenzent w LangGraph z warunkową krawędzią ponowienia.

Naucz się konfigurować Pythonowe SDK TypeSafe, zadawać pytania Choice, Score i Noul w jednym wywołaniu, zbudować router zgłoszeń wsparcia z polityką routingu w twoim kodzie oraz dowiedz się, gdzie Jev się wykłada — zanim go wdrożysz.

Zbuduj wizualnego agenta naprawczego w Pythonie z DeepSeek V4.1 Flash, Responses API, zrzutami ekranu z Playwright, apply_patch, pytest, buforowaniem kontekstu i śledzeniem kosztów.

Zbuduj i uruchom agenta w chmurze z OpenAI Agents API, który potrafi analizować pliki, wykonywać kod, weryfikować wyniki i zwracać gotowe artefakty w ramach jednego żądania.

Odkryj, jak Polars read_csv() pomaga efektywnie wczytywać dane CSV w Pythonie, w tym obsługiwać duże zbiory, definiować schematy i optymalizować wydajność.

Naucz się łączyć tabele, pisać formuły DAX i budować interaktywne raporty w Excelu.

Uruchom zoptymalizowany Motif-3 Quant na NVIDIA H200 przy użyciu runtime ds4, wystaw go przez API kompatybilne z OpenAI i zintegrowaj z agentem kodującym Pi.

Dowiedz się, czym jest arbitraż statystyczny, jak inwestorzy ilościowi identyfikują tymczasowe zależności cenowe oraz jak w praktyce działają strategie takie jak handel parami i mean reversion.

Naucz się używać funkcji VBA InStr do znajdowania tekstu w łańcuchach, w tym składnia, przykłady, czułość na wielkość liter i częste błędy.

Dowiedz się, jak skonfigurować rozszerzenie przeglądarki Kimi za pomocą Kimi Work i Kimi Code CLI oraz uruchomić wyszukiwanie produktu, które wyodrębnia ustrukturyzowane wyniki ze strony internetowej.

Flow matching trenuje modele generatywne do zamiany szumu w dane przez naukę pola wektorowego, które przesuwa próbki wzdłuż wybranej ścieżki prawdopodobieństwa – tej samej idei stojącej za continuous normalizing flows i nowoczesnymi modelami dyfuzyjnymi.

Głębokie uczenie ze wzmocnieniem łączy pętlę prób i błędów z RL z sieciami neuronowymi, które uogólniają w ogromnych przestrzeniach stanów.