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搜索 处理 ，共找到 308 条记录
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PathML 计算病理学工作流

pathml
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
359
使用 PathML 在本地开展计算病理学研究：加载与切分全切片图像、构建预处理与质控流水线、管理 h5path 数据、量化多重免疫荧光图像、构建空间图并规划有界的模型推理。
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Polars 高性能数据框库

polars
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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基于 Apache Arrow 的高性能 Python 数据框库。涵盖表达式式 API、惰性查询优化、流式外存处理、聚合与窗口函数、连接操作及 pandas 迁移，适用于 ETL 与数据分析流程。
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Pymoo 多目标优化框架

pymoo
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Pymoo 是一个 Python 单目标与多目标优化框架，提供 NSGA-II/III、MOEA/D、SPEA2 等算法，支持约束处理、ZDT/DTLZ 基准测试、Pareto 前沿分析与可视化，适用于工程设计等优化问题。
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Python基因组文件处理

pysam
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Python基因组文件处理库，支持读取、查询、过滤和写入SAM/BAM/CRAM、VCF/BCF、FASTA/FASTQ等格式，提供pileup、覆盖度分析、索引和CRAM参考操作功能。适用于需要低级别流式访问基因组数据的生物信息学工作流。
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scikit-survival 生存分析实战

scikit-survival
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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基于 scikit-survival 0.28.0 构建、评估与审查右删失或竞争风险生存分析流程，涵盖防泄漏预处理管道、嵌套模型选择、Cox 与机器学习模型、时变概率预测，以及 IPCW 一致性、动态 AUC、Brier 评分等删失感知指标。
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SHAP 模型可解释性指南

shap
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
432
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。
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UMAP 非线性降维工具

umap-learn
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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使用 UMAP-learn 进行快速、可扩展的非线性降维，适用于二维/三维可视化嵌入、聚类预处理、监督与半监督 UMAP、DensMAP、AlignedUMAP 及参数化 UMAP 工作流，并包含关键参数调优指南。
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Vaex 大数据处理与分析

vaex
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Vaex 是一款高性能 Python 库，专为处理超出内存容量的大型表格数据集而设计。它支持核心外操作、惰性求值、快速聚合及大数据可视化。适用于处理海量 CSV、HDF5、Arrow 或 Parquet 文件，对数十亿行数据进行统计分析，并在不占用内存的情况下构建机器学习流程。
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Zarr 分块数组存储

zarr-python
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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使用 Zarr-Python 3 存储和处理大规模多维数组，支持分块、压缩与并行 I/O，可通过 fsspec 读写 S3/GCS 等云存储，并兼容 NumPy、Dask 和 Xarray，适用于科学计算流水线。
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科学数据库 API 查询

database-lookup
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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该技能支持从公共科学、监管和金融数据库中可重复地检索事实。它收录了 80 个具有文档化 API 访问模式的数据库，允许用户通过明确的端点、过滤器和分页查询权威来源。该技能确保数据溯源，处理速率限制并验证计数以保证完整性。适用于生物医学、基因组和化学数据检索，强调准确性而非通用知识推断。
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标注数据管理工具

annotation-data
SharpAI/DeepCamera
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本工具用于管理和处理标注数据集，提供完整的CRUD（创建、读取、更新、删除）功能，支持标签管理和数据导出。核心功能包括支持COCO格式导出和Kaggle平台上传，旨在简化AI模型开发的数据处理流程，提升效率。
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Apify核心存储与工作流管理

apify-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本工具提供对Apify核心存储（数据集、键值存储和请求队列）的全面编程管理能力。它可以执行CRUD操作，实现数据持久化和复杂、多阶段的数据管道编排（例如：爬取→转换→导出）。适用于构建健壮的端到端网络爬取和数据处理自动化工作流。
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