Data Science Tutorials

Lär dig vad en utökad matris är, hur den representerar ekvationssystem och hur du använder radoperationer för att lösa dem.

Minska tokenanvändning genom att skära bort kontextsvullnad, terminalbrus, svamliga svar och överkonstruerad kod med lättviktsverktyg som automatiskt optimerar kodagenters arbetsflöden.

Självövervakad inlärning tränar modeller att hämta sin egen övervakning från oetiketterad text, bilder, ljud och video, med tekniker som kontrastiv inlärning, maskerad modellering och autoregressiv förutsägelse för att bygga representationerna bakom dagens språk-, visions- och multimodala modeller.

Ställ in Muse Spark 1.3 i Muse Code och Meta Model API, välj mellan contributor- och standardnivåerna och se om Metas effektivitetsanspråk håller.

Använd GPT-6 Astra via OpenAI API för att bygga en Pythonagent för releasekontroll med asynkrona verktyg, resonemangskontroller, Structured Outputs och kostnadsspårning, och testa sedan datoranvändning och styrning.

Lär dig använda Gemini 3.8 Flash API i Python: konfigurera Interactions API, justera thinking_level, extrahera PDF till JSON och funktionsanropa med kod.

Lär dig hur du använder Anthropics senaste flaggskeppsmodell för att bygga en Python-agent som läser ett Flask-repo innan den planerar en ändring. Lägg till framstegsuppdateringar, skrivskyddade filverktyg och kostnadskontroller.

Lär dig köra Qwen3.8-27B lokalt med Blackwell-native NVFP4 och MTP spekulativ avkodning, och nå upp till 170 token per sekund med llama.cpp.

Använd GLM-5.3-Flash och CrewAI för att bygga 3 specialiserade LLM-agenter för bolagsfundamenta, teknisk analys och nyheter, och slå ihop deras slutsatser till en KÖP/SÄLJ-signal.

Lär dig hur Grok Bots bots, delade molndator, färdigheter och rutiner hänger ihop genom att bygga en agent som forskar, verifierar och rapporterar varje måndag.

Lär dig hur du kör Qwen3.8-Flash-Next GGUF lokalt med llama.cpp på ett RTX PRO 6000 och kopplar det till OpenCode för en helt lokal agentisk kodningsmiljö.

Utforska arkitekturen bakom Transformers, modellerna som har revolutionerat datahantering med självuppmärksamhetsmekanismer.