G20推进国际加密框架
全球20个最大经济体(统称为G20)的领导人正在推动迅速实施加密资产的跨境框架。据新德里当地媒体报道，该框架将从2027年开始促进各国之间的信息交流。即将推出的框架将影响包括阿根廷、澳大利亚、巴西、加拿大、中国、法国、德国、印度、印度尼西亚、意大利、日本、墨西哥、俄罗斯、沙特阿拉伯、南非、韩国、土耳其、英国、美国以及欧盟在内的多个国家，而且G20国家的人口占全球总人口的三分之二。
MoonPay 成立风险投资部门投资 Web3 初创公司
据TechCrunch独家报道，Web3基础设施公司MoonPay已经成立了一个投资部门，专注于Web3、游戏和相关金融科技领域的早期初创公司。这家名为MoonPay Ventures的投资部门将主要投资10万至100万美元，目标是种子轮和A轮融资。MoonPay公司发展和投资副总裁Abhay Mavalankar表示，该部门已经投资了超过25家公司，包括BCB Group、Ledger、BRUT、BeatClub、absolute labs、Create/OS、BridgeTower Capital和Mythical Games。
2023年数据科学家的工具包
数据科学领域是一个不断变化的动态领域，新的工具和技术如同数据本身一样快速涌现。结构化查询语言（SQL）是构建数据科学的基石。它是一种专门为管理和操作关系数据库而设计的编程语言。对SQL的深刻理解是任何数据科学家都必须具备的，因为它使他们能够有效地从数据中提取见解。
数据科学家提高Python代码质量指南
如今，数据科学家在部署机器学习模型的生产环境中扮演着越来越重要的角色。这意味着我们需要能够像软件工程师一样编写符合生产标准的Python代码。在本文中，我想介绍一些关键的工具和包，可以帮助你创建具有生产价值的代码。
为什么每个数据科学家都需要了解Llama 2
在本文中，我们将深入研究Llama 2的具体功能，以及为什么它是每个数据科学家都必须了解的内容。我们将探索它的训练过程、性能基准、安全措施，以及在真实场景中使用该模型的实际经验。我还将提供Python代码片段来说明它在NLP和机器学习任务中的应用。
提高ML模型稳健性的5种交叉验证方法
在一个接受交叉验证的世界里，这些问题得到了解决。交叉验证的神奇之处在这个5-fold交叉验证过程的示例中得以展现：新模型在四个fold上进行训练，并在每次迭代的最后一个fold上测试，以确保使用所有数据。平均分数及其标准差作为置信区间报告，提供了对模型性能的真实度量。交叉验证有很多变体，我们将在本文中介绍最重要的五种。
掌握ChatGPT的反向提示
无论你是新手还是经验丰富的用户，本指南都将为你提供有效利用这令人难以置信的功能所需的知识和工具。“反向提示就像翻动脚本。通常情况下，你给AI模型一个提示，它就会给你一个输出。但在反向提示中，你将输出给AI，并询问最初创造输出的输入是什么。”
Jupyter AI：生成式AI+JupyterLab，在VSCode中，你将不需要Copilot
JupyterLab是新手数据科学家的最好伙伴之一。即使对于老手来说，它也是代码进入生产之前最常用的实验场所之一。在Notebook中的模型和提高早期生产力中它确实是一种强大且对用户友好的方法。在某些情况下，例如Netflix，整个数据管道，包括定期作业，都是使用JupyterLab运行的。
