小猪AI新闻，6月28日：10个ChatGPT插件用于数据科学备忘单 • 自动化数据分析的ChatGPT插件
10个ChatGPT数据科学备忘单插件 • Noteable插件：自动化数据分析的ChatGPT插件 • 3种免费访问Claude AI的方式 • 什么是向量数据库，为什么对LLM（语言模型）很重要？• 数据科学家的探索性数据分析必备指南
特点
- 10个Data Science Cheat Sheet的ChatGPT插件 作者：小猪AI
- 值得注意的插件：自动化数据分析的ChatGPT插件 作者：Cornellius Yudha Wijaya
- 免费访问Claude AI的三种方法 作者：Abid Ali Awan
我们的合作伙伴
- 创建时间序列比率分析仪表板 作者：Boxplot Outlier Data Analysis
- 它活了！用Python和一些便宜的基本组件构建你的第一个机器人 作者：Manning
- 从非结构化数据到结构化数据的LLMs 作者：Predibase
- 通过数据综合创新改革警务并赢取现金 作者：Intellibridge
本周的帖子
- 什么是向量数据库，为什么对LLMs很重要？ 作者：Nisha Arya
- 数据科学家的探索性数据分析必备指南 作者：Miriam Santos
- Chat GPT和其他缩写词的终极指南 作者：Denis Shipilov
- ChatGPT如何让你更好更快地编写代码 作者：Abid Ali Awan
- 在数据科学项目中停止硬编码-改用配置文件 作者：Khuyen Tran
- GPT-5能给我们带来什么？ 作者：Nisha Arya
- 在生成式AI时代，数据科学家还有用吗？ 作者：Michael Wang
- Orca LLM：模拟ChatGPT的推理过程 作者：小猪AI
- 数据景观的演变 作者：Animesh Kumar
- Python和R中机器学习算法的比较 作者：Nahla Davies
- 5本免费的Julia数据科学书籍 作者：Abid Ali Awan
- 更多关于大型语言模型的免费课程 作者：Bala Priya C
- 进行预测：Python线性回归入门指南 作者：Aryan Garg
- 免费的全栈LLM训练营 作者：Bala Priya C
- 使用PyTorch的迁移学习实践指南 作者：Dhruv Matani
- 使用FLOPs和MACs计算深度学习模型的计算效率 作者：Danni Li
- 2023 AI指数报告：我们可以期待的人工智能趋势 作者：Cornellius Yudha Wijaya
- 为什么你需要了解自主AI代理 作者：Nisha Arya
- 卷积神经网络的全面指南 作者：Sumit Saha
- 介绍OpenChat：分钟内构建自定义聊天机器人的免费简单平台 作者：Abid Ali Awan
- ChatGPT插件：你需要了解的一切 作者：Nisha Arya
- 弥合人类理解和机器学习的差距：可解释AI作为解决方案 作者：Ashlesha Kadam
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- 消失的梯度问题：原因、后果和解决方案 作者：Tina Jacob
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- Midjourney 5.2的揭晓：AI图像生成的一大步 作者：小猪AI
- 机器学习中可复现性的重要性 作者：Bala Priya C
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- 递归的艺术：用Python理解递归算法 [电子书] by Learn Computer Science with Python
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- Pandas 2.0：数据科学家的一个改变游戏规则的工具？ by Miriam Santos
- Scikit-learn入门指南 by Data Science Horizons
小猪AI新闻
- 6月19日至25日热门文章：3种免费访问GPT-4的方法
