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当我们都在等待GPT-5 的时候，OpenAI 于 2024 年 9 月 12 日发布了OpenAI o1 ，让所有人大吃一惊。

OpenAI将计数器重置为 1，并将其命名为 OpenAI o1，强调与传统GPT 系列相比，其对推理的独特关注。这标志着新的 OpenAI o 系列的开始，类似于我们熟知的 GPT 系列。

初始版本o1-preview已经在数学、编码和解谜等广泛领域的标准基准测试中展示了令人印象深刻的结果。

此外，o1 标志着大型学习模型 (LLM)训练方法的转变，更加重视专用于训练和推理阶段的计算资源。

O1 型号并非旨在在所有情况下取代 GPT-4o。对于需要图像输入 ...

似乎每次你浏览 LinkedIn 时，本已拥挤不堪的数据环境中都会出现一种新工具。随着数据团队不断增加“数据堆栈”的组件，他们需要一种方法来管理和连接这些不同的工具。

数据编排是开发、执行和监控整个数据生态系统中组合、转换和组织数据的流程的过程。为此，数据工程师使用数据编排工具。在这里，我们将探索两种最流行的编排工具：Apache Airflow 和 Dagster。让我们开始吧！

什么是 Airflow？
Airflow 是构建、运行和监控数据管道的行业标准。它最初由 Airbnb 的数据工程团队于 2014 年开发。从那时起，该项目已被 Apache 软件基金会采用 ...

最近，我有幸在 NVIDIA RAPIDS cuDF 支持的 Polars GPU 引擎公开测试版发布之前抢先体验了它。这项尖端功能有可能通过 NVIDIA GPU 将 Polars 操作速度提高 13 倍，从而改变数据工作流程。如果您使用 Python 处理大规模数据集，那么这是一个不容错过的重大改变。

在这篇博文中，我将解释有关新 Polars GPU 引擎的所有信息，并提供分步指南来帮助您入门！

图像并排显示了 Polars 和 NVIDIA 的徽标

Polars：高性能 DataFrame 库
大多数数据科学工作流程的核心是 DataFrame，这是一种表格 博蒂姆数据库 ...

基于云的存储和计算框架，提供灵活、高性能的数据存储和分析功能。

企业现在可以将数据整合到集中式云存储中，并在同一环境中执行分析。云数据仓库对于现代数据分析至关重要，因为它可以支持实时数据处理、高级分析和机器学习应用程序。

谈到云数据仓库， Snowflake和Google BigQuery是两个主要选择。Snowflake 具有独特的架构，可将存储和计算资源分开，并且与云无关，可在任何环境中实现灵活性。

Google BigQuery 是 Google Cloud Platform 内完全托管的无服务器解决方案，擅长分析大量复杂数据集，并集成了机器学习功能 ...

传统上，数据工程师必须专注于 ETL（提取、转换和加载）操作，这需要从多个来源提取数据，将其转换为适当的格式，然后将其加载到数据仓库中。然而，将这些数据操作化（使其可供常见的业务应用程序访问和使用）的必要性导致了反向 ETL 的发展。

在本文中，我们将探讨反向 ETL 的定义、它与传统 ETL 的区别以及可用于实施的工具。我们还将研究实际用例以展示其重要性。如果您是该主题的新手，请查看我们的Python 中的 ETL 和 ELT课程以及DataCamp 上的数据工程简介课程以开始学习。我们的数据管道入门代码是另一个非常有用的资源。

什么是反向 ETL？
反向 ETL 是从数据仓库中提取数据 ...

当你对 Java 编程基础知识有了很好的理解后，最好通过项目来巩固你的学习。事实上，任何人都可以（也应该）完成这些项目——从初学者到高级。

这篇博文将指导您了解一些关于如何跨经验水平启动自己的 Java 项目的想法，同时还将展示一些可能对制作这些项目有用的工具和资源。如果您完全不熟悉 Java，那么值得查看我们的Java 入门课程以掌握基础知识。

初级 Java 项目
首先，让我们来看看一些可以用 Java 完成的初级项目。这些项目往往只使用几个类，不需要广泛的语言知识。

以下是一些可以帮助您入门的项目构想：

1. 构建一个基本计算器
在此项目中，您将创建一个基本的计算器 ...

我们生活在一个人工智能受到公众关注和投资的时代。随着 ChatGPT、Google Gemini 和许多其他生成式人工智能模型的发展，数百万人越来越多地将这些强大的工具用于各种目的，从总结文档、回答问题、提供解释到生成创意内容，包括代码、歌曲和营销活动。您可以在我们的人工智能基础技能轨道中了解有关当前生成式人工智能革命的更多信息。

鉴于这些工具的强大功能，人们很容易忽视它们的缺点。尽管关于人工智能对人类生存风险的论述很多，但尽管近年来人工智能研究人员和气候活动家积累了越来越多的证据，但关于人工智能对环境影响的争论仍然被掩盖。

将人工智能与环境目标结合起来 ...

与所有机器学习模型一样，人工智能系统经过训练以最小化误差函数。适当的训练是必要的，但不足以将人工智能模型融入用户的日常生活和组织的工作流程中。

为了成功实现人机交互，AI 模型应该能够通过解读用户意图并根据安全和公平准则采取行动来做出响应。例如，聊天机器人应避免给出伤害自己或他人的指令，而协助招聘人员的模型不应歧视求职者。

人工智能系统正变得越来越强大，并融入到日常生活中。因此，开发人员必须确保人工智能的大规模行为符合人类的伦理、价值观和道德规范。这被称为超一致性。人工智能伦理课程详细介绍了人工智能的伦理方面。

在本文中，我们解释了人工智能模型的超级对齐，讨论了实现人工智能模型 ...

数据可视化是数据科学和分析领域的一项关键技能。它将原始数字和复杂数据集转化为清晰、引人入胜且可付诸行动的见解。

引人注目的可视化可以揭示电子表格或数据库中隐藏的模式、趋势和关系。对于数据专业人员来说，掌握数据可视化是有效传达发现、做出明智决策和推动各个领域产生重大影响的变革的关键。

在本文中，我将讨论数据可视化项目对于技能开发和职业发展的重要性。我还将为您提供不同复杂程度的项目构想，以逐步培养您的技能，从基本的图表创建到时间序列可视化再到地理空间地图。

这些数据可视化项目想法将帮助您提升技能并成长为一名数据专业人士。

为什么要从事数据可视化项目？
数据可视化项目是提升技能 ...

容器化已经改变了工程团队管理和扩展应用程序的方式，尤其是在数据管理、分析和机器学习方面。通过将应用程序打包到隔离的轻量级环境中，容器可确保从开发到生产的一致性能。

Docker 是众多可用平台中最受欢迎的 viber 数据库 解决方案。它的灵活性和简单性使数据专业人员能够构建可重复、可扩展且高效的管道，同时促进协作。

在本文中，我们将概述 Docker 的实用学习计划，包括部署第一个简单应用程序的步骤。让我们开始吧！

什么是 Docker？为什么学习它很有用？
Docker是一个开源平台，它使用容器化简化了应用程序的部署、扩展和管理。

容器是轻量级的可移植环境 ...