Data Science Tutorials

Rulați Qwen3.6 27B pe un RTX 3090 și aflați cum Multi-Token Prediction (MTP) cu llama.cpp poate aproape dubla viteza de inferență locală a LLM-urilor fără să vă actualizați GPU-ul.

Aflați cum diferă gpt-realtime-2, gpt-realtime-translate și gpt-realtime-whisper de la OpenAI, apoi testați-le pe fiecare cu cod Python WebSocket funcțional.

Aflați cum funcționează cele trei moduri de raționare ale DeepSeek V4 și construiți o aplicație de comparație în Streamlit care arată când fiecare mod câștigă la calitate, viteză și cost.

Aflați ce este Perplexity Computer, cum funcționează sub-agenții săi în paralel, cât costă cu adevărat creditele într-un test practic și unde se potrivesc Pro și Max în fluxuri reale de cercetare.

Construiți un agent AI cu Kimi K2.6, Olostep și OpenAI Agents SDK care vă citește CV-ul, găsește roluri active, filtrează zgomotul și vă spune exact unde să aplicați.

Aflați cum să rulați întregul model DeepSeek V4 Flash pe un singur GPU folosind un build modificat llama.cpp și un fișier GGUF compatibil, în acest tutorial practic.

Personalizați Claude Code în terminal cu permisiuni, CLAUDE.md, plan mode, /loop, hooks, /voice și monitorizarea costurilor. Șapte upgrade-uri care se amortizează rapid.

Un ghid practic despre seriile geometrice care acoperă formulele pentru sume finite și infinite, condițiile de convergență și aplicații reale în finanțe, fizică și informatică.

Aflați cum să utilizați Name Manager din Excel pentru a crea, edita și șterge intervale denumite și pentru a scrie formule mai curate, mai ușor de întreținut.

Un ghid pas cu pas pentru dezvoltarea după cofactori (dezvoltarea lui Laplace), care acoperă definițiile de bază, exemple lucrate, proprietăți-cheie și legătura cu inversa matricii prin matricea adjunctă.

Un ghid practic pentru testul Kruskal–Wallis – ce este, cum funcționează, când să-l folosiți în loc de ANOVA și cum să-l rulați și interpretați în Python și R.

Testul U Mann-Whitney este un test neparametric bazat pe ranguri pentru compararea a două grupuri independente atunci când datele nu îndeplinesc presupunerea de normalitate cerută de testul t.