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pandas
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Dask 大数据并行处理
dask
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
395
Dask 是 Python 库,通过并行化 DataFrame、Array、Bag 以及自定义任务,把 pandas/NumPy 工作流扩展到超出内存的规模,可在多核或集群上完成 ETL、日志处理和分布式 ML。
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Polars 高速数据框架
polars
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
74
Polars 是基于 Apache Arrow 的高速内存数据框库,可替代 pandas 处理 1-100GB 级数据,提供表达式 API、惰性查询、并行计算及丰富的 I/O,适合 ETL 与数据管道场景。
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API网关威胁检测
analyzing-api-gateway-access-logs
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
273
使用 pandas 分析 AWS/Kong/Nginx API 网关日志,识别 BOLA/IDOR、速率限制绕过、凭证扫描、注入及异常请求方法,帮助安全运营团队调查接口滥用并完善监测规则。
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凭证填充攻击追踪
hunting-credential-stuffing-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
288
通过分析认证日志中的登录速率、ASN 分布、密码喷洒模式与地理异常,帮助安全运营团队识别并追踪凭证填充攻击,适用于构建 Splunk 规则或 pandas 脚本的检测流程。
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网络流量基线构建
implementing-network-traffic-baselining
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
386
使用 Python pandas 处理 NetFlow/IPFIX 数据,构建小时、每日流量分布、主机统计、协议与端口基线,并结合 z 分数与 IQR 异常检测,让安全团队快速定位潜在外泄、信标或异常端口活动。
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Python GPU 优化指南
optimize-for-gpu
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
294
通过 CuPy、Numba CUDA、Warp 及 cuDF/cuML/cuGraph 等 NVIDIA 工具链,将 NumPy、pandas、机器学习、图算法、图像处理、模拟与 IO 等 Python 代码迁移到 GPU,显著提升性能,适用于大规模数据与复杂计算场景。
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Dataverse Python 高级模式
dataverse-python-advanced-patterns
github/awesome-copilot
188
为 Dataverse Python SDK 生成生产级代码,展示高级错误处理与重试、批量操作、OData 查询优化、表元数据管理、配置与超时、缓存清理、大文件上传以及 Pandas 集成等能力。
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简体中文
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