Data Science Tutorials

Noder gör jobbet, kanter avgör vad som körs härnäst och delat state bär information mellan dem. Den här handledningen i grafteknik går igenom när en multiagentgraf faktiskt slår en enkel loop och visar hur du bygger en pipeline med forskare, skribent och granskare i LangGraph med en villkorad omförsökskant.

Lär dig hur du sätter upp TypeSafe AI:s Python-SDK, ställer Choice-, Score- och Noul-frågor i ett enda anrop, bygger en supportbiljett-router som behåller dirigeringspolicyn i din egen kod och tar reda på var Jev går sönder innan du skeppar den.

Upptäck hur Polars read_csv() hjälper dig att läsa in CSV-data effektivt i Python, inklusive hantering av stora datamängder, definiering av scheman och optimering av prestanda.

Lär dig vad Azure Functions är, hur de möjliggör händelsestyrda serverlösa applikationer och hur triggers, bindningar, hostingalternativ och arbetsflöden hänger ihop.

Bygg och kör en molnagent med OpenAI Agents API som kan analysera filer, köra kod, verifiera resultat och returnera färdiga artefakter från en enda begäran.

Bygg en visuell reparationsagent i Python med DeepSeek V4.1 Flash, Responses API, Playwright-skärmdumpar, apply_patch, pytest, kontextcache och kostnadsspårning.

Lär dig koppla tabeller, skriva DAX-formler och bygga interaktiva rapporter i Excel.

Lär dig vad statistisk arbitrage är, hur kvantitativa handlare identifierar tillfälliga prissamband och hur strategier som pairs trading och medelåtergång fungerar i praktiken.

Kör den optimerade Motif-3 Quant på en NVIDIA H200 med ds4-runtime, exponera den via ett OpenAI-kompatibelt API och integrera den med en Pi-kodagent.

Lär dig använda VBA-funktionen InStr för att hitta text i strängar, inklusive syntax, exempel, skiftlägeskänslighet och vanliga misstag.

Lär dig hur du konfigurerar Kimi Browser Extension med både Kimi Work och Kimi Code CLI, och kör en produktsökning som extraherar strukturerade resultat från en webbplats.

Flow matching tränar generativa modeller att omvandla brus till data genom att lära ett vektorfält som flyttar prover längs en vald sannolikhetsbana, samma idé som driver kontinuerliga normaliseringsflöden och moderna diffusionsmodeller.