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搜索 Scala ，共找到 35 条记录
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Linux系统日志取证分析

performing-linux-log-forensics-investigation
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
198
本指南详细介绍了在Linux系统上进行取证调查的全面技术。内容涵盖了对auth.log、syslog、systemd journal和auditd等关键日志的分析，旨在重建用户会话、追踪未经授权的访问、检测权限提升，并为疑似安全事件建立详细的事件时间线。
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运行和部署机器学习实验

run-experiment
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
375
用于管理和运行完整的机器学习实验流程。该工具支持在本地GPU、远程服务器、Vast.ai和Modal等多种云端环境中部署和执行训练任务。它涵盖了环境检测、代码同步、依赖管理和实验结果日志记录等关键步骤，确保了ML实验过程的可靠性、可扩展性和可重复性。
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Power BI数据模型设计审查

power-bi-model-design-review
github/awesome-copilot
264
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。
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用Arboreto推断基因调控网络

arboreto
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
221
Arboreto是一个强大的Python库，用于从各种基因表达数据集（包括bulk和scRNA-seq）推断基因调控网络（GRNs）。它利用GRNBoost2和GENIE3等高级机器学习算法，支持Dask的分布式计算，适用于分析大规模的转录组学数据。它可以帮助用户识别关键的转录因子-靶基因调控关系。
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分布式大数据计算框架

dask
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
206
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。
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Scikit-learn机器学习指南

scikit-learn
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
204
本技能详细介绍了使用scikit-learn进行经典的机器学习全流程。从有监督学习（分类、回归）到无监督学习（聚类、降维），内容覆盖了数据预处理、模型评估、超参数调优，并指导用户构建生产级的机器学习管道（Pipeline）。
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UMAP非线性降维嵌入工具

umap-learn
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
322
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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ClickHouse数据导入与管道构建

clickhouse-webhooks-events
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
248
本教程提供了一套构建ClickHouse数据摄取管道的完整解决方案。它涵盖了从多种来源（如HTTP Webhooks、Kafka、S3等）导入数据的最佳实践。内容详细展示了如何实现数据批处理、去重（使用ReplacingMergeTree）以及系统监控，确保数据流的稳定性和可扩展性，适用于构建大型实时数据分析系统。
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Clari收入情报数据架构

clari-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
94
本参考架构提供了构建鲁棒的Clari收入情报数据平台的完整蓝图。它涵盖了整个数据生命周期，包括API数据抽取（ETL流程）、数据仓库建模、变化检测逻辑以及高级分析和告警层。适用于需要构建系统化、可监控的营收预测、跨平台数据集成或企业级收入分析系统的场景。
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云端分子建模与药物设计工作流

rowan
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
423
Rowan是一个云原生的分子建模和药物设计工作流平台。它提供统一的Python API接口，用于进行小分子物性预测（如pKa、描述符）、构象搜索、分子对接和分子动力学模拟。用户无需维护本地高性能计算资源，即可高效运行大规模、多步骤的药物发现和批次筛选流程。
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Snowflake数据转换工作流

snowflake-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
330
本技能用于在Snowflake中构建完整的ELT数据管道。它详细介绍了如何利用Stream实现数据变更捕获（CDC），使用Task进行定时任务调度和复杂数据转换，并使用动态表（Dynamic Tables）实现自刷新、声明式数据建模。适用于构建高级、可扩展的数据仓库和批处理流程。
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高性能基因组变异数据管理

tiledbvcf
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
90
TileDB-VCF是一个高性能的基因组变异数据管理库，用于高效存储和检索VCF/BCF格式的基因组变异数据。它基于TileDB的稀疏数组技术，支持大规模数据集的渐进式摄取和极速的并行查询，特别适用于构建人口基因组数据库、队列研究和进行大规模关联分析。
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