The power of Python trumps Excel workbooks.

艺学启航：很多新手学Python数据分析，容易卡在一个地方：代码跑通了，图表也画出来了，但结果总觉得差点意思。问题往往不在技术，而在思路。我见过不少人，一上来就埋头背Pandas的函数、Matplotlib的参数，工具手册翻得滚瓜烂熟，却忘了数据分析的核心是解决问题。好比买了一套工具，研究了每把刀的用法，却不知道要削哪个苹果。更推荐的做法，是反过来。先想清楚 ...

Jupyter Notebook is a tool to run and write Python code easily, showing results right away, and allowing you to combine code, charts, notes, and files in one place ...

Eight-month live online programme by CEC, IIT Roorkee equips professionals to build applied expertise across Python, machine ...

这项由香港理工大学研究团队完成的研究，以预印本形式发布于2026年6月8日，论文编号为arXiv:2606.09585，感兴趣的读者可通过该编号查阅原始论文。人类用语言思考已经司空见惯，但如果有一天，AI不再用文字"想问题"，而是直接用图片来推理呢？

A viral report claims that chatbot lying and scheming has increased exponentially; the problem is that the report’s language is doing the heavy lifting instead of its data, opines Satyen K. Bordoloi ...

A：光学推理把推理步骤变成图片，而不是一长串文字。这样做最直接的好处是节省令牌——在香港理工大学的实验中，语言任务平均节省了28.57%的令牌，多模态任务节省16%，整体令牌效率是文字推理的近两倍。同时，准确率不仅没有明显下降，在很多场景下还持平甚至提升了。对多模态任务来说，图形版光学推理还能把文字和图形元素整合在同一张"画布"上，这是纯文字推理做不到的。

在人工智能的蛮荒时代，我们习惯于将大模型视为一个黑箱。我们往里面投入语料、算力和电力，然后期待它吐出智能。然而，随着OpenAI从非营利实验室蜕变为估值数万亿美元的科技巨兽，其内部运转的逻辑早已超越了简单的“训练-推理”模型。如今，驱动这个庞然大物的，是一种更为隐秘、更为暴烈的力量——Token的重新分配。 Token，这个在自然语言处理中微不足道的计量单位，此刻正扮演着“数字石油”的角色。谁掌握 ...

Ever since Wordle exploded in popularity some years ago, comparable word, geography and maths games have emerged to play on a daily basis. In the geography category, Globle is one that has been ...

2026 年再看大数据行业，真正缺的已经不是“会用工具的人”，而是能把数据、业务和 AI 场景连起来的人。很多大学生担心大数据太卷，其实卷的是入门级报表岗、只会 SQL 取数岗，数据治理、AI ...

过去一年，AI Agent 在编程、写作、搜索、数据分析等场景里越来越常见。 很多学者也开始把Claude Code、Cursor、Codex这类智能体拉进自己的科研流程里，让Agent帮忙改论文、做图表、查资料。 但真正的科研任务，不是把论文丢给 Claude Code，然后让它「帮我研究一下」就完事了。 比如想写一篇文献综述，Agent 不能只是把十几篇论文简单总结一遍，而是需要把不同论文之间 ...