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AI智能体自进化引擎
capability-evolver
EvoMap/evolver
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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。
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DiffDock:蛋白质-配体分子对接
diffdock
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
420
DiffDock是一款基于扩散模型的深度学习工具,用于预测小分子配体与蛋白质靶点三维结合姿态。它支持使用PDB文件或氨基酸序列作为蛋白质输入,并可批量处理虚拟筛选任务。该工具是结构药物发现和先导优化领域的先进技术,能够输出精确的预测姿态和置信度分数。
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ESM:蛋白质设计与结构预测
esm
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
264
ESM提供先进的蛋白质语言模型,用于生物学理解、生成和结构预测。核心功能包括:生成具有特定功能的全新蛋白质序列、进行结构预测、执行逆向折叠(从结构设计序列)、以及提取高质量的蛋白质特征嵌入。适用于药物发现、生物信息学和蛋白质设计领域。
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AI图像生成与编辑工具
generate-image
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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该技能通过OpenRouter API调用多种先进AI模型(如Gemini, FLUX, GPT-Image等),实现高质量的图像生成与编辑。适用于创作照片级艺术作品、概念图、Logo设计、插画或执行复杂的图像合成与修饰,并支持分辨率、随机种子等多种参数控制。
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无服务器AI/ML云平台
modal
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Modal是一个无服务器云平台,专注于执行Python语言的AI和机器学习工作负载。它提供按需的高性能GPU计算资源(如H100, A100),支持函数式计算、Web API部署、大规模模型训练与推理,以及定时批处理任务,实现代码级别的云原生部署。
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PufferLib强化学习环境指南与验证
pufferlib
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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本指南提供了关于PufferLib的完整、版本感知的强化学习工作流指导。它详细介绍了如何适配Gymnasium/PettingZoo环境,管理不同版本的PufferLib(如3.0.0和4.0源),确保训练和评估过程的安全性和可重复性。核心内容包括环境契约验证、沙箱构建以及数据来源的准确性管理。
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临床深度学习医疗数据管道
pyhealth
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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PyHealth是一个用于临床和医疗深度学习的模块化Python工具包。它提供了一个标准化的五阶段流程(数据集→任务→模型→训练器→指标),用于处理复杂的、多模态的医疗数据,包括电子病历、生理信号和医学影像。可用于预测死亡率、再入院风险、药物推荐或进行医学编码映射。
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PyTorch Lightning 深度学习框架
pytorch-lightning
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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PyTorch Lightning是一个基于PyTorch的高级深度学习框架,旨在简化和规范整个机器学习工作流。它帮助用户将模型组织为LightningModule,自动化训练循环,并处理复杂的数据流程。框架支持多GPU/TPU分布式训练、集成各种实验日志记录(如W&B, MLflow)和自定义回调,极大地提升了大型AI项目开发的效率和可扩展性。
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强化学习算法训练与实现
stable-baselines3
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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稳定强化学习库提供了一套基于PyTorch的生产级RL算法实现,包括PPO、SAC、DQN等主流算法。它采用类似scikit-learn的统一API,使开发者能够轻松训练RL智能体,创建自定义环境,并进行高效的向量化并行训练,适用于标准的RL研究和原型开发。
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PyTorch图神经网络框架
torch-geometric
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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PyG是基于PyTorch的专业图神经网络(GNN)库。它提供了图数据结构和超过60种GNN层实现,支持节点分类、图分类和链接预测等任务。用户可以使用内置层高效构建复杂的模型,并能处理异构图等复杂结构。广泛应用于深度学习和图数据分析领域。
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Qdrant索引与数据摄取优化指南
qdrant-indexing-performance-optimization
github/awesome-copilot
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本指南旨在帮助用户诊断和解决Qdrant数据库的性能瓶颈。它详细介绍了如何优化缓慢的数据上传、处理优化器运行卡顿的问题,并提供了HNSW参数调优、数据分片以及多租户索引的最佳实践,确保向量搜索的高效性能。
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AI/机器学习职位搜索与市场分析
ai-dev-jobs-mcp
sickn33/antigravity-awesome-skills
218
该MCP为AI智能体提供接入实时、庞大的AI和机器学习职位索引。用户可以按角色、地点或公司搜索职位,获取完整的职位详情,分析薪资范围,了解招聘公司信息,并获取全面的市场统计数据。适用于进阶的求职、人才匹配和劳动力市场分析场景。
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