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推荐系统构建器

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

生成针对协同、基于内容或混合策略的推荐系统代码与流程，涵盖数据处理、模型训练与评估，并顾及扩展性，帮助 Claude 提供个性化建议。

Juicebox API性能优化指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南提供了与Juicebox AI API交互的进阶优化策略。内容涵盖了实现缓存机制（设置TTL）、执行批处理操作、管理API限速以及优化大数据分块等关键最佳实践。掌握这些技巧，可以显著降低端到端分析时间，确保数据工作流的响应性和可扩展性。

Ray数据处理平台

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Ray Data 提供可扩展的分布式数据处理，支持 CPU/GPU 流式执行，兼容 Parquet、CSV、JSON、图像等多模态，集成 PyTorch、TensorFlow、Ray Train，适合批量推理、ETL 与大规模预处理。

Ray Train 分布式协调

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Ray Train 统一协调 PyTorch、TensorFlow 与 HuggingFace 的分布式训练，从单机扩展到多节点集群，自动处理显卡分配、容错、断点恢复与超参搜索，帮助团队在无需大量改动的前提下完成大规模模型训练。

Scanpy 单细胞分析流程

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Scanpy 是一个可扩展的 Python 工具包，用于处理单细胞 RNA-seq 数据，包含质控、归一化、降维、聚类、标志基因识别、细胞类型注释及高质量可视化，适用于 h5ad/10X/CSV 格式。

STRING蛋白互作查询

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通过调用 STRING REST API 查询蛋白互作网络、映射标识符、生成带证据着色的网络图，并对蛋白列表执行 GO/KEGG/Pfam 富集，支持跨物种分析与网络扩展。

Zarr 云端数组存储

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Zarr 是一款 Python 工具，支持分块压缩、分片以及 NumPy/Dask/Xarray 兼容，适用于并行 I/O 和可扩展的云端科学计算流程。

巴西商业登记拍卖官数据

junta-leiloeiros

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汇总巴西27个商业登记处的官方拍卖官数据，存入 SQLite 并通过 FastAPI 提供查询接口，同时支持 CSV/JSON 导出并可扩展各州的抓取逻辑。

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。

分布式大数据计算框架

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Dask是一个强大的Python库，用于处理超出内存限制或需要跨多机并行计算的大型数据集。它可以扩展传统的pandas和NumPy操作（DataFrame/Array），并处理非结构化数据（Bags）。适用于大规模数据抽取、转换、加载（ETL）、数据分析和分布式机器学习任务。

Python地理空间数据分析库

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GeoPandas是用于在地理空间（GIS）领域进行矢量数据分析的Python库，它扩展了pandas的功能。它支持读取和处理GeoJSON、Shapefile、GeoPackage等多种地理格式。核心功能包括空间连接、几何运算（如缓冲区分析）、坐标系统重投影（CRS）管理，以及绘制专题图件（Choropleth）。适用于进行复杂的空间关系分析、区域划分和地理数据可视化。

生物信息学工作流平台

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Latch是一个强大的Python框架，专为构建和部署可扩展的无服务器生物信息学工作流而设计。它允许用户使用Python装饰器定义复杂工作流，无缝集成Nextflow和Snakemake等主流工具，并通过LatchFile/LatchDir管理云数据。平台提供高级资源配置、GPU支持以及用于RNA-seq和AlphaFold等任务的预验证流程，确保计算生物学实验的高可重复性和效率。

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