Data Science Tutorials

Uruchom GLM-5.2 prywatnie z llama.cpp, zabezpiecz własnym kluczem API, przetestuj przez Web UI i cURL oraz połącz z OpenCode, aby uzyskać wydajny lokalny workflow programistyczny.

Praktyczny przewodnik po projektowaniu stosów MCP, wzorcach pracy, antywzorcach i kontrolach bezpieczeństwa, które zamieniają Claude Code w agenta inżynieryjnego świadomego kontekstu.

Praktyczny przewodnik po Zespołach agentów Claude Code, omawiający, jak wielu wyspecjalizowanych agentów współdzieli listę zadań, koordynuje się przez lidera zespołu i równolegli pracę nad backendem, frontendem, bazą danych i dokumentacją w jednym projekcie.

Everything Claude Code (ECC) to framework open source, który opakowuje Claude Code wielorazowymi umiejętnościami, wyspecjalizowanymi agentami, trwałą pamięcią i integracjami MCP.

Dowiedz się, jak uruchomić Kimi K2.7 Code lokalnie w pięć minut za pomocą wstępnie zbudowanego pliku binarnego llama.cpp na czterech GPU RTX PRO 6000, a następnie użyj jego interfejsu webowego i agenta Pi przez API kompatybilne z OpenAI.

Naucz się używać wbudowanych poleceń ukośnika w Claude Code, aby zarządzać kontekstem, zmianami i kosztami w sesjach, oraz twórz własne polecenia do automatyzacji powtarzalnych zadań.

Dowiedz się, jak procedury Claude Code uruchamiają twojego agenta kodowania w chmurze według harmonogramu lub zdarzenia GitHub, dzięki czemu recenzje PR i audyty kończą się przy zamkniętym laptopie.

Zobacz, jak kompleksowy pipeline MLOps przewiduje wyniki MŚ 2026: od automatycznego ponownego trenowania i DVC po 10 000-krotną symulację Monte Carlo drabinki.

GGUF pakuje wagi modelu, dane tokenizera i metadane do jednego przenośnego pliku. Dowiedz się, jak wybrać odpowiedni poziom kwantyzacji i zacząć z Ollama.

Dowiedz się, jak używać Cofounder 2, aby zamienić wstępny pomysł w uporządkowaną firmę z biznesplanem, brand kitem, zadaniami inżynieryjnymi, kampaniami marketingowymi i procesami sprzedażowymi dzięki wyspecjalizowanym agentom AI.

Jak działa regresja lasem losowym, gdzie zawodzi oraz jak ją oceniać, stroić i interpretować. Zawiera implementację w Pythonie i ramy porównania modeli.

Kompletny poradnik o użyciu natywnych dla Pythona narzędzi do asynchronicznych operacji CRUD i interaktywności HTMX.