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Dask 大数据并行处理

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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。

Polars 高速数据框架

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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。

API网关威胁检测

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

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。

凭证填充攻击追踪

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

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。

网络流量基线构建

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

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。

Python GPU 优化指南

optimize-for-gpu

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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。

Dataverse Python 高级模式

dataverse-python-advanced-patterns

github/awesome-copilot

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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