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AI深度学习GPU性能优化

vastai-performance-tuning

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

这是一份关于深度学习工作流和云GPU平台性能优化的综合指南。内容涵盖了如何通过性能/金钱比选择最佳实例、减少启动延迟、精细调优数据管道（如DataLoader和pin_memory），以及使用PyTorch和Bash脚本实现多GPU分布式训练，以最大化计算资源的利用率和训练效率。

基因组区间工具库

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

高性能 Rust 工具库（含 Python 绑定），面向基因组区间分析，支持重叠检测、覆盖轨道、ML 标记化、参考序列管理、片段拆分与评分等常见测序数据流程。

Vaex 大规模数据处理

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

Vaex 是一款高性能 Python 库，利用延迟计算和磁盘外表格，能在内存不足时处理数十亿行数据，适合做大数据统计、可视化、格式转换及机器学习流程。

Snowflake 开发指南

snowflake-development

sickn33/antigravity-awesome-skills

面向 Snowflake 平台的开发助手，涵盖 SQL 最佳实践、动态表/Streams/Tasks/Snowpipe 数据管道、Cortex AI 与 Agent 使用、Snowpark Python、dbt 集成、性能调优与安全加固等关键场景。

Arize实验评估与管理

arize-experiment

github/awesome-copilot

本技能提供了一套完整的Arize实验管理工具，用于AI模型性能的评估、比较和分析。用户可以使用它来创建、列出、获取和导出实验结果，支持进行模型基准测试和A/B测试，确保模型在特定数据集上的准确性。

DAX公式性能优化

power-bi-dax-optimization

github/awesome-copilot

指导 Power BI DAX 专家从性能、可读性、最佳实践和可维护性角度评审公式，建议变量复用、上下文调整与容错处理后输出优化后的公式及说明，适合复杂分析模型。

Power BI数据模型设计审查

power-bi-model-design-review

github/awesome-copilot

这是一个全面的Power BI数据模型设计审查工具。它旨在指导用户评估数据模型的架构完整性、关系设计质量、存储模式选择、数据质量和性能优化。适用于任何需要确保BI模型具备高性能、高可维护性和高扩展性的场景。

Power BI 性能排查指南

power-bi-performance-troubleshooting

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提供系统的 Power BI 性能排查与优化流程，涵盖模型、DAX、报表设计和容量诊断，并结合工具数据帮助定位瓶颈、加速加载与交互。

Power BI 语义建模助手

powerbi-modeling

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通过先连接并分析当前模型，再针对星型架构、DAX 计算、关系配置、RLS、文档与性能等给出 Power BI 语义建模优化建议，适用于构建可维护的报表数据模型。

高性能基因组区间分析工具包

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

Gtars是一个高性能的基因组信息学工具包，使用Rust语言编写并提供Python接口。它专注于基因组区间数据的处理与分析，核心功能包括：基因组区域重叠检测、覆盖度图谱生成、以及用于机器学习模型的基因组序列Tokenization。适用于计算基因组学、生物信息学和单细胞分析等领域。

Python机器学习核心工具

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scikit-learn是业界标准化的Python机器学习库，提供了一套完整的工具集。它覆盖了从数据预处理、模型训练到性能评估的全生命周期，适用于分类、回归、聚类、降维等多种机器学习任务。

Vaex 大规模数据处理

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

Vaex 是一款高性能 Python 库，利用延迟计算和磁盘外表格，能在内存不足时处理数十亿行数据，适合做大数据统计、可视化、格式转换及机器学习流程。

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