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AI与机器学习知识体系教练

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24kchengYe/human-skill-tree

本教练旨在建立用户真实的AI素养，提供从初级用户到高级构建者的完整学习路径。它通过Socratic提问和分层教学法，涵盖提示工程（Prompt Engineering）和机器学习（ML）底层原理，帮助用户理解AI模型的运作机制，而非仅仅停留在使用表面工具。

南亚电影：演员生平信息定位

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EverMind-AI/EverOS

当问题没有直接给出电影名称，但提供了演员或导演的生平细节（如出生年份、出道时节、家庭关系或奖项数量）时，使用此链式方法。核心流程是：利用独特的生平线索→精准定位人物身份→检索其完整的电影作品列表→最终锁定目标电影，并进行所有约束条件验证。

AI智能体自进化引擎

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Evolver是一款为AI智能体设计的自进化引擎。它能深入分析运行时的历史记录，识别性能缺陷和效率低点，并自主编写和应用改进方案。其架构通过本地代理信箱（Proxy Mailbox）与EvoMap Hub进行安全通信，适用于构建高度自适应、持续迭代的智能系统。

AI 图像生成与编辑工具

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通过 OpenRouter API 调用多种 AI 模型生成和编辑图像。支持创建照片、插画、Logo 及概念艺术，适用于视觉资产制作。需配置 API 密钥，支持命令行操作。

PennyLane 量子机器学习框架

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硬件无关的量子机器学习框架，支持自动微分，可用于训练量子电路、构建量子-经典混合模型，并兼容 IBM、Google、Rigetti、IonQ 及本地模拟器。

PufferLib强化学习环境框架

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PufferLib强化学习环境版本管理指南，支持向量化、策略、PuffeRL训练、评估和安全的检查点审查。适配Gymnasium/PettingZoo环境至PufferLib 3.0.0或原生4.0源码。包含CPU-only、无网络工具的安全默认设置，支持严格JSON输出和依赖自由的捆绑CLI工具。

PyHealth 临床深度学习

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使用 PyHealth 构建临床与医疗深度学习流水线：加载 EHR、生理信号与医学影像数据集，定义死亡率、再入院、用药推荐等任务，实例化模型并用 Trainer 训练评估，同时支持 ICD/ATC 等医疗编码映射。

Scikit-learn 机器学习

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提供使用 scikit-learn 进行机器学习的全面指南，涵盖分类、回归、聚类、预处理、模型评估和流水线构建，适用于构建生产级机器学习工作流。

单细胞基因组深度学习工具

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scvi-tools 是一个全面的 Python 框架，用于单细胞基因组学中的概率深度学习模型。基于 PyTorch 和 PyTorch Lightning 构建，支持批次校正、迁移学习、带不确定性的差异表达分析和多模态数据整合。适用于单细胞 RNA-seq、ATAC-seq、CITE-seq、空间转录组学及甲基化、流式细胞术等专用模态的高级建模分析。

强化学习算法库

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生产级强化学习库，提供 PPO、SAC、DQN、TD3、DDPG、A2C 等算法。用于训练 RL 智能体、创建自定义环境、实现回调函数和优化训练工作流。适用于 Gymnasium 环境的单智能体强化学习。需要 Python 3.10+ 和 PyTorch >= 2.3。

PyTorch Geometric 图神经网络库

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PyTorch Geometric 是基于 PyTorch 的图神经网络标准库，支持节点、边和图分类，包含 GCN、GAT 等消息传递算法，处理异构图及邻居采样。适用于构建可扩展的 GNN 模型，提供标准数据集和预处理转换功能。

TorchDrug 分子图学习工作流

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TorchDrug 是用于图学习的模块化 PyTorch 库，支持分子属性预测、分子生成和知识图谱推理等任务。提供数据集、模型和训练引擎，用于构建计算化学和生物学工作流。使用前需确保 PyTorch 1.8-2.0 及 Python 3.7-3.10 兼容性。

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