Data Science Tutorials

Descoperă cum să creezi grafici de la simple la complexe cu modulul turtle din Python. Învață comenzile esențiale și construiește proiecte interactive care dau viață ideilor tale. Explorează fractali, animații și designuri creative în timp ce stăpânești bazele Python.

Află despre diferitele opțiuni de vizualizare a datelor din Excel, care te pot ajuta să îți analizezi și interpretezi datele.

Rulați Qwen3.6 27B pe un RTX 3090 și aflați cum Multi-Token Prediction (MTP) cu llama.cpp poate aproape dubla viteza de inferență locală a LLM-urilor fără să vă actualizați GPU-ul.

Aflați cum funcționează cele trei moduri de raționare ale DeepSeek V4 și construiți o aplicație de comparație în Streamlit care arată când fiecare mod câștigă la calitate, viteză și cost.

Aflați cum diferă gpt-realtime-2, gpt-realtime-translate și gpt-realtime-whisper de la OpenAI, apoi testați-le pe fiecare cu cod Python WebSocket funcțional.

Aflați ce este Perplexity Computer, cum funcționează sub-agenții săi în paralel, cât costă cu adevărat creditele într-un test practic și unde se potrivesc Pro și Max în fluxuri reale de cercetare.

Construiți un agent AI cu Kimi K2.6, Olostep și OpenAI Agents SDK care vă citește CV-ul, găsește roluri active, filtrează zgomotul și vă spune exact unde să aplicați.

Personalizați Claude Code în terminal cu permisiuni, CLAUDE.md, plan mode, /loop, hooks, /voice și monitorizarea costurilor. Șapte upgrade-uri care se amortizează rapid.

Aflați cum să rulați întregul model DeepSeek V4 Flash pe un singur GPU folosind un build modificat llama.cpp și un fișier GGUF compatibil, în acest tutorial practic.

Un ghid pas cu pas pentru dezvoltarea după cofactori (dezvoltarea lui Laplace), care acoperă definițiile de bază, exemple lucrate, proprietăți-cheie și legătura cu inversa matricii prin matricea adjunctă.

Aflați cum subinterogările corelate fac comparații rând-cu-rând în SQL. Descoperiți cazuri de utilizare și cum diferă de JOIN-uri, funcții de fereastră sau interogări necorelate.

O introducere practică în ecuațiile diferențiale care acoperă tipurile de bază, clasificarea, metodele analitice și numerice de rezolvare și rolul lor real în gradient descent, regresie și modelarea seriilor de timp.