Постройте рабочий процесс исправления CI в GitHub с DeepSeek Superagent, затем используйте режим наблюдения, pytest, закрытые данные и человеческое ревью, чтобы проверить одно исправление в pandas.
Узнайте, как Mercury 3 использует диффузионную генерацию для создания помощника по анализу инцидентов, визуализации состояний уточнения и сравнения низкой и высокой степени рассуждений.
Изучите PySpark на исполняемом коде: настройте PySpark 4.3, выбирайте, фильтруйте, агрегируйте и соединяйте DataFrame, выполняйте запросы Spark SQL и сегментируйте клиентов с помощью pyspark.ml.
Используйте Meta Muse Wonder и веб‑API Olostep, чтобы проверять медицинские утверждения, объяснять ход рассуждений и показывать источники доказательств.
Создайте агента «из изображения в CAD» на Python с Kimi K3.1 Pro API: визуальный ввод, вызов инструментов, песочница Docker, скрытый оценщик и трекинг стоимости.
Практическое руководство по настройке Meta Muse для новичков. Узнайте, как выставить разрешения, подключить инструменты, сформулировать задачу, которую агент действительно выполнит, и читать журнал активности, чтобы понимать, что именно он сделал, прежде чем доверять результату.
Авторегрессионная модель предсказывает будущие значения временного ряда по его собственному прошлому. Узнайте, как обучить её в Python со statsmodels, выбрать порядок лагов с PACF и AIC/BIC и сравнить с MA и ARIMA.