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Seaborn统计可视化库

seaborn
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
313
Seaborn是一个基于Matplotlib的高级Python可视化库，旨在生成专业级、可用于发表的统计图表。它专注于“以数据集为中心”的绘图模式，极大地简化了复杂的多变量分析和数据分布探索。用户可以直接使用pandas DataFrame进行操作，轻松创建复杂的面板图和统计图表。
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shadcn/ui组件集成指南

shadcn-ui
google-labs-code/stitch-skills
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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。
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机器学习模型可解释性

shap
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SHAP是一种用于解释和审计机器学习模型预测结果的强大技术。它通过计算特征贡献值（SHAP值），量化每个输入特征对模型输出的贡献程度。本技能指导用户选择合适的解释器，处理多输出模型，并生成可视化图表，深入理解模型决策过程。
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离散事件流程模拟建模库

simpy
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SimPy是一个强大的Python库，用于构建、测试和分析有限边界的离散事件流程模拟。它提供了一个事件调度器和建模原始组件，适用于模拟队列系统、物流网络、服务运营等复杂的事件驱动系统，是进行系统科学分析的必备工具。
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强化学习算法训练与实现

stable-baselines3
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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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统计分析与报告全流程指导

statistical-analysis
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本技能提供从研究设计到报告的端到端统计分析全流程指导。它涵盖了假设检验（t检验、方差分析、卡方检验）、回归、相关分析和贝叶斯方法。核心功能包括系统性的假设前提检查、计算效应量、进行功效分析，并能生成符合APA格式的专业研究报告。
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统计建模与计量经济学分析

statsmodels
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这是一个用于Python的专业统计分析库，专注于深度推断、诊断和严谨的计量经济学分析。它适用于进行线性回归、广义线性模型（GLM）、时间序列预测（ARIMA）和假设检验等，为学术和科研报告提供详细的统计结果。
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Python符号数学计算

sympy
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SymPy是用于Python的符号数学计算库，专注于提供精确的数学计算能力。它可以执行复杂的代数运算、微积分（微分、积分）、求解方程组和线性代数等任务，避免了传统数值计算的浮点误差。它广泛应用于科学研究、物理建模和生成高质量数学文档。
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TimesFM零样本时间序列预测

timesfm-forecasting
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基于谷歌TimesFM基础模型，实现零样本时间序列预测。适用于所有单变量时间序列（如销售、传感器、能耗、天气等），无需进行模型训练。该工具不仅提供点预测结果，还能生成带有校准量化区间的概率预测区间，并内置系统资源检查机制，确保预测过程的安全性和可靠性。
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PyTorch图神经网络框架

torch-geometric
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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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TorchDrug工作流指南

torchdrug
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用于构建和排查 TorchDrug 0.2.1 工作流，涵盖分子图、性质预测、自监督预训练、分子生成、逆合成、蛋白表示学习和知识图谱推理。
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预训练模型与AI开发工具

transformers
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这是一个全面的深度学习工具库，提供了数千个预训练模型，覆盖自然语言处理、计算机视觉、音频和多模态等多领域任务。它允许开发者使用Pipeline API进行快速推理，或者使用Trainer API对模型进行定制化微调。适用于构建复杂的、前沿的AI应用和原型系统。
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