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Seaborn 统计可视化库

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Seaborn 是一个基于 Matplotlib 的 Python 统计可视化库，与 Pandas 深度集成。它提供面向数据集的绘图功能，支持创建出版级质量的统计图形，如箱线图、小提琴图和热力图。适用于探索性数据分析、多变量分析及复杂多面板图表，具有美观的默认样式和统计感知能力。

shadcn/ui组件集成指南

google-labs-code/stitch-skills

本指南为前端工程师提供了一套专业的shadcn/ui组件集成解决方案。它详细介绍了如何使用Tailwind CSS和Radix UI构建应用，涵盖了组件发现、安装流程、项目架构搭建以及高级定制化最佳实践。帮助开发者构建具备完全自主权和高度可定制性的前端应用。

SHAP 模型可解释性指南

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本技能涵盖使用 SHAP 库解释和审计机器学习预测。指导用户选择解释器、计算特征归因并验证结果。包括局部和全局可视化工作流，处理多输出模型，并确保模型行为描述准确，不暗示因果关系。需要 Python 3.12+ 及特定 SHAP 版本。

SimPy 离散事件仿真

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Python 离散事件仿真库，支持构建和分析有界过程模型。涵盖事件、资源、中断和监控，适用于队列、物流和服务运营建模，提供可复现的输出分析与验证。

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。

研究数据统计分析

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本技能提供研究数据的统计分析报告，涵盖测试选择、假设检验、效应量计算及 APA 格式报告。支持频率派与贝叶斯方法，包括 t 检验、方差分析、回归和相关分析。适用于比较组别、验证假设及分析实验数据，确保结果严谨可靠。

Statsmodels 统计建模与计量分析

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基于 Python 的统计建模与计量经济学工具库，涵盖 OLS、GLM、混合模型、离散选择与 ARIMA 时间序列，提供残差诊断、模型比较与系数推断，适合严谨的统计推断与实证分析。

Python 符号数学计算库

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SymPy 是 Python 符号数学库，支持代数、微积分、方程求解和线性代数等精确计算。适用于物理计算、代码生成及 LaTeX 输出，当需要高精度而非数值近似时使用。

零样本时间序列预测

timesfm-forecasting

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利用 Google TimesFM 基础模型进行零样本单变量时间序列预测，无需训练自定义模型。支持销售、传感器及天气数据，提供点预测和预测区间。包含运行前系统检查，确保内存和 GPU 资源充足以防崩溃。

PyTorch Geometric 图神经网络库

torch-geometric

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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。

Transformer 模型加载与微调

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使用 Hugging Face Transformers 库加载 Hub 预训练模型，通过 Pipeline 快速推理、文本生成，并用 Trainer API 微调模型，覆盖自然语言处理、计算机视觉、音频与多模态任务。

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