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计算病理学分析工具包
pathml
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
273
PathML是一个全面的Python工具包,用于先进的计算病理学工作流。它支持从160多种专有格式加载全玻片图像(WSI),并提供图像预处理(染色归一化、组织检测)、构建空间细胞/组织图谱以及训练深度学习模型(如HoVer-Net)的能力。尤其适用于分析CODEX和Vectra等多参数免疫荧光数据。
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PyTDC:药物发现机器学习数据集
pytdc
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
114
PyTDC是一个开放科学平台,专门为药物发现和治疗领域提供标准化、可直接用于AI训练的权威数据集和基准。它支持单实例预测(如ADME、毒性)、多实例预测(药物-靶点相互作用DTI)以及分子生成等多种核心任务,是药物机器学习模型开发和性能评估的必备工具。
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scikit-survival:生存时间分析库
scikit-survival
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
272
scikit-survival 是一个基于 scikit-learn 的专业 Python 库,用于进行生存分析和时间-事件建模。它专门处理存在审查数据的场景(如右删失数据),支持拟合 Cox 比例风险模型、随机生存森林和梯度提升模型等多种先进模型。用户可以利用库中的指标(如C-index)评估模型性能,适用于生命周期分析、临床研究和可靠性工程等领域。
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单细胞组学深度生成模型
scvi-tools
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
390
scvi-tools是一个全面的Python框架,利用深度生成模型和变分推断技术,用于分析单细胞数据的多模态组学数据。它特别适用于进行概率性的批次效应校正、多组学数据整合以及带有不确定性的差异表达分析,支持RNA-seq、ATAC-seq和多组学数据。
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Seaborn统计可视化库
seaborn
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
379
Seaborn是基于Matplotlib的高级Python可视化库,专为创建统计学意义和出版质量的图表而设计。它简化了多变量数据的探索过程,提供了绘制分布、关系和比较(如箱线图、热图、小提琴图)的专业函数。适用于数据分析、数据可视化和统计模型探索。
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综合统计分析与报告工具
statistical-analysis
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
394
本工具提供系统化的统计分析流程指导,适用于学术研究和定量分析。它涵盖了从检验假设(t检验、方差分析、回归、相关性)到数据诊断、假设检验、效应量计算,直至生成符合APA格式的专业报告的全过程。帮助用户科学选择合适的统计模型。
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TimesFM零样本时间序列预测
timesfm-forecasting
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
166
本技能基于Google TimesFM基础模型,实现零样本时间序列预测。无需自定义模型训练,即可处理任何单变量时间序列数据(如销售额、传感器读数等)。它提供点预测和校准的预测区间(分位数),支持完整的概率性分析。使用前会执行强制性系统检查,确保运行环境资源充足。
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UMAP非线性降维嵌入工具
umap-learn
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
66
UMAP是一种强大的非线性降维技术,用于数据可视化和特征提取。该工具能生成保留局部和全局结构的嵌入,支持监督和半监督学习。用户可以利用它进行聚类预处理、降维可视化或作为下游机器学习模型的特征输入,实现高效的维度缩减。
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内存外海量数据分析
vaex
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
59
Vaex是一个高性能的Python库,专为内存外(out-of-core)计算设计,能够处理和可视化超出系统内存限制的超大型表格数据集。它支持高效进行大规模数据筛选、统计聚合、可视化和构建机器学习模型,特别适用于单机环境下的TB级数据分析。
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标注数据管理工具
annotation-data
SharpAI/DeepCamera
96
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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Bright Data爬虫成本优化与管理
brightdata-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
221
本技能旨在帮助用户优化 Bright Data 的爬取服务成本。提供了详细的成本估算模型、缓存策略和使用量监控代码,指导用户在进行大规模网络数据采集时,选择最合适的产品和最佳的预算管理方案。
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ClickHouse数据模型设计
clickhouse-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
408
本指南详细介绍了ClickHouse的高性能数据建模最佳实践。内容涵盖了如何根据业务场景选择合适的MergeTree引擎,如何设计ORDER BY键以优化查询速度,以及如何利用分区(Partitioning)管理大规模数据,适用于构建数据仓库和分析系统。
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