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博客：技术或产品博客文章：深度个人博客，或讲行业最佳实践的官方博客。
The Multi-Armed Bandit Problem and Its Solutions
读完能理解探索与利用的权衡，并能说明多臂老虎机问题中的 ε-greedy 与 UCB（含 UCB1）两类经典解法的原理与推导思路。后代以 Thompson Sampling 为标题的小节正文原站本次未提供，不在成果范围内。
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Lil'Log
The Revenge of the Data Scientist
理解 LLM 应用评测中常见的方法论错误，并能用数据科学的做法（看数据、验证 LLM 裁判、改进实验设计与标注）来构建更可靠的评测。
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Hamel's Blog
Importing Data using Java Table Functions
了解从 MongoDB 向 DuckDB 导入数据的可选方案，能说明 mongo 社区扩展与 JDBC 批量插入的做法、耗时差异与取舍。
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DuckDB
Data Science Project Quick-Start
掌握在一个数据科学项目启动阶段把模糊需求转化为可用原型的做法，包括澄清业务意图、设定需求与约束、早查数据、搭建可复现实验流水线。
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eugeneyan.com
How to Measure and Mitigate Position Bias
理解推荐/搜索排序中位置偏差的成因，掌握基于随机化与日志数据测量位置偏差的多种方法，并能在训练与线上服务中缓解偏差。
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Bandits for Recommender Systems
理解并区分 ε-greedy、UCB、Thompson Sampling 三类老虎机算法，了解它们在推荐系统工业实践中的落地方式与取舍。
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eugeneyan.com
Simplicity is An Advantage but Sadly Complexity Sells Better
读者能理解为什么复杂方案更易获得认可，以及简单方案在可理解性、可扩展性、运维成本、可靠性上的实际优势，并在机器学习与系统工程中更有依据地选择简单方法。
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Writing Robust Tests for Data & Machine Learning Pipelines
能够为一个数据/机器学习管线划分测试范围，并用 Pandas 与 PyTest 编写不易随数据变化而失效的行级、列级、表级、schema 与集成测试。
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eugeneyan.com
Thinking about High-Quality Human Data
理解人类标注数据质量的完整链路：从标注任务设计、标注员选拔与培训，到一致性度量与真值聚合，并能把多数投票、Raw agreement、Cohen's Kappa、MACE 等方法用于实际标注项目的质量评估与聚合。
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Lil'Log