Data Science Tutorials

Узнайте, как стримить аудио с микрофона, обрабатывать перебивания и вызывать инструменты асинхронно в Python, а затем сравнить Gemini 3.8 Live с вариантом Extended Thinking.

Узлы делают работу, рёбра решают, что запустится дальше, а общее состояние переносит информацию между ними. Это руководство по графовой инженерии объясняет, когда многоагентный граф действительно превосходит одиночный цикл, и пошагово собирает конвейер «исследователь — автор — редактор» в LangGraph с условным ребром повторной попытки.

Узнайте, как настроить Python SDK TypeSafe AI, задать вопросы типов Choice, Score и Noul в одном вызове, собрать маршрутизатор тикетов поддержки с политикой маршрутизации в вашем коде и понять, где Jev ломается — до релиза.

Создайте и запустите облачного агента с помощью OpenAI Agents API: он проанализирует файлы, выполнит код, проверит результаты и вернёт готовые артефакты по одному запросу.

Создайте визуального агента на Python с DeepSeek V4.1 Flash, Responses API, скриншотами Playwright, apply_patch, pytest, кэшированием контекста и учётом стоимости.

Узнайте, как Polars read_csv() помогает эффективно загружать данные CSV в Python: работа с большими наборами, определение схем и оптимизация производительности.

Узнайте, что такое Azure Functions, как они позволяют строить событийно-ориентированные бессерверные приложения и как сочетаются триггеры, привязки, варианты размещения и рабочие процессы.

Узнайте, как использовать функцию VBA InStr для поиска текста внутри строк: синтаксис, примеры, чувствительность к регистру и частые ошибки.

Узнайте, что такое статистический арбитраж, как квантовые трейдеры выявляют временные ценовые взаимосвязи и как стратегии вроде парного трейдинга и возврата к среднему работают на практике.

Узнайте, как связывать таблицы, писать формулы DAX и создавать интерактивные отчёты прямо в Excel.

Запустите оптимизированный Motif-3 Quant на NVIDIA H200 с рантаймом ds4, предоставьте его через совместимый с OpenAI API и интегрируйте с кодовым агентом Pi.

Flow matching обучает генеративные модели превращать шум в данные, изучая векторное поле, которое перемещает сэмплы вдоль выбранного вероятностного пути — та же идея, что лежит в основе непрерывных нормализующих потоков и современных диффузионных моделей.