Blog của Lưu https://validator.w3.org/feed/docs/rss2.html 04.04 Density and Contour Plots 03.11 Working with Time Series 05.09 In Depth – Principal Component Analysis 05.02 Introducing Scikit-Learn 04.11 Customizing Matplotlib – Configurations and Stylesheets Liminal Space – Cảm giác kì lạ với những bức ảnh Làm sao để đo lường sự phát triển của cá nhân theo thời gian (Huyen Chip) – và vài dòng chia sẻ 05.06 In Depth – Linear Regression 04.08 Multiple Subplots 04.01 Simple Line Plots “Không có lời nguyền nào méo mó hơn tình yêu” – Gojo Satoru 05.13 In-Depth – Kernel Density Estimation 05.12 In Depth – Gaussian Mixture Models 05.05 In Depth – Naive Bayes Classification 04.14 Visualization with Seaborn 04.07 Customizing Colorbars Quantization trong LLM: Tối ưu hóa tốc độ Mô hình Ngôn ngữ Lớn Dòng hồi ức #2: Trường tiểu học 04.09 Text and Annotation 5 Ý tưởng dự án để bắt đầu học về LLM và RAG 100 tác phẩm nghệ thuật 03.09 Pivot Tables Hiệu ứng Pygmalion – Khi sự kỳ vọng khiến ta trở nên tốt hơn Bí Quyết Luộc trứng Những dòng này, tôi viết về em Còn những dòng này, tôi viết về bản thân mình Thích một người là như thế nào? Chắc anh không thích em nữa đâu Cuộc đời đáng tiếc nhất là bỏ lỡ người mình yêu 05.14 Application – A Face Detection Pipeline 05.04 Feature Engineering FLUX.1: Mô hình AI tạo ảnh mới với nhiều đột phá 04.13 Geographic Data with Basemap 04.06 Customizing Plot Legends Lưu mới sáng tạo ra QUY TẮC 30% : 1 vốn 4 đồ 03.13 Further Resources 05.10 In-Depth – Manifold Learning 05.03 Hyperparameters and Model Validation 04.12 Three-Dimensional Plotting in Matplotlib Lầu công 03.12 High-Performance Pandas – eval() and query() 04.03 Visualizing Errors 03.10 Vectorized String Operations Stable Diffusion là gì và cách hoạt động ra sao? 05.15 Further Machine Learning Resources 05.08 In-Depth – Decision Trees and Random Forests 05.01 What Is Machine Learning Chương 04 – Bài 15 – Tài liệu tham khảo Tại sao Testing trên Training Data lại là một ý tưởng tồi tệ? 04.10 Customizing Ticks