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六边形架构模式实现
hexagonal-architecture
affaan-m/ECC
399
本指南详细介绍了六边形架构(端口与适配器模式),指导如何将核心业务逻辑从外部技术细节(如数据库、Web框架、API调用)中完全解耦。它强调定义明确的边界,确保领域模型独立性,从而极大地提升了系统的可测试性、可维护性,并允许在不重写业务规则的前提下替换基础设施。
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机器学习模型集成方法论
ml-adoption-playbook
affaan-m/ECC
442
这是一份为软件工程师和AI智能体设计的全生命周期方法论。它提供了一个结构化的流程,指导用户如何安全地将机器学习能力整合到现有非ML代码库中。流程涵盖了从问题定义、数据准备、架构解耦(API服务层)、建立基线模型,到最终接入MLOps实践(持续集成和监控)的每一个关键环节。
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个人身份信息检测与屏蔽
pii-detect
ruvnet/ruflo
240
该工具用于检测和标记文本、代码或配置中的个人身份信息(PII)。在提交代码、写入日志、存储数据或生成模型响应之前使用,以防止意外泄露电子邮件、密码、社保号或API密钥等各类敏感信息。
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AI安全内容扫描
safety-scan
ruvnet/ruflo
381
本工具用于对所有不可信输入(如用户提交、API数据或网络钩子数据)进行全面安全扫描。它可以利用先进的AI防御机制,检测提示词注入、越狱尝试和对抗性攻击等威胁,确保数据在进入模型或执行流程前是安全可靠的。
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Swift Actor线程安全数据持久化
swift-actor-persistence
affaan-m/ECC
454
本文介绍如何使用Swift的Actor模型构建线程安全的数据持久化层。它结合了内存缓存和文件存储,利用Actor的隔离机制自动排除数据竞争,无需手动使用锁或DispatchQueue。特别适用于构建离线优先(Offline-first)应用和管理复杂的共享可变状态。
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Swift 6.2 结构化并发模型
swift-concurrency-6-2
affaan-m/ECC
489
本指南介绍了Swift 6.2的并发模型,该模型默认将执行环境设置为单线程,从而消除了意外的数据竞争错误。学习如何使用MainActor确保隔离一致性,并通过使用@concurrent属性,显式地将计算密集型任务卸载到后台线程,确保构建安全、可预测的应用程序架构。
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自动化SE可复现性提交指南
ase-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
60
本指南为自动软件工程(ASE)论文投稿的作者提供详细指导,旨在确保研究结果的可复现性。内容涵盖了强制性的数据可用性声明、构建可运行的匿名化工具、锁定系统和数据源的完整溯源信息(SHA、版本号),以及如何缓存大型语言模型(LLM)的输出,以满足严格的同行评审要求。
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科学论文严谨性与可复现性标准
cc-reporting-standards
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
51
本指南详细阐述了顶级科学期刊(如Cell Press)要求的严谨报告标准。它指导用户使用STAR方法结构化撰写论文,规范了关键资源表(KRT)的构建,并强制要求提供细胞系、抗体、动物模型和原始数据的完整认证信息和唯一标识符(如RRID、GEO/PRIDE等)。旨在确保科学研究报告的最大透明度和可复现性。
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EACL论文产物评估与发布
eacl-artifact-evaluation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
315
本指南用于准备EACL论文的科研产物(包括代码、数据、提示词、模型输出等)。它详细介绍了两个阶段:提交时的匿名补充材料(用于同行评审)和接受后的公开版本(需明确许可和使用说明)。核心目标是确保研究的完全可复现性,并遵循负责任的NLP最佳实践。
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ECCV论文成果物评估与发布策略
eccv-artifact-evaluation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
193
本指南提供了一套完整的ECCV论文成果物(代码、模型、数据)生命周期管理方案。它详细介绍了从匿名评审阶段到公开发布阶段的各项要求,帮助作者确保研究成果的完全可复现性,并遵循学术会议的最佳实践。
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金融密码学与数据安全会议指南
financial-cryptography-and-data-security
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
314
本技能为作者提供了一个全面的指南,帮助判断论文是否适合投递到金融密码学与数据安全(FC)会议。内容涵盖了详细的适用范围、必须提供的证据标准(如威胁模型、经济背景),并指导如何将一般的计算机科学研究重新定位和重构,使其完美匹配金融安全领域的专业审稿人期望。
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机器学习论文附件和代码提交指南
icml-artifact-evaluation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
338
本指南详细介绍了在国际机器学习会议(ICML)提交过程中,如何准备和管理代码、数据、模型权重等所有附件。它指导作者完成两个阶段的打包工作:一是面向匿名评审阶段,必须注意去除所有泄露身份的元数据;二是面向最终公开发布,确保所有内容具备永久可访问性、明确的许可协议和公开的代码链接。
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