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搜索图形学，共找到 47 条记录

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MATLAB/Octave 科学计算指南

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

提供 MATLAB 与 GNU Octave 的矩阵计算、数据导入导出、图形绘制、统计分析、信号与微分方程等科学计算指导，适用于编写、调试或在两个解释器间转换脚本。

Seaborn统计可视化库

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

Seaborn是一个用于创建专业级统计图形的Python库。它专注于数据科学领域的探索性数据分析和多变量可视化。用户可以利用它轻松绘制关系图、分布图（如直方图、KDE图）和复杂的多面板图，非常适合进行深入的数据洞察。

Three.js基础：网页三维图形开发

threejs-fundamentals

sickn33/antigravity-awesome-skills

本指南系统介绍了Three.js的核心概念，这是用于WebGL三维渲染的主流JavaScript库。内容涵盖了完整的3D环境设置，包括场景、不同类型的相机（透视、正交）和WebGL渲染器。学习者将掌握对象层次结构、物体的变换操作（位置、旋转、缩放）以及照明、阴影和环境贴图等高级渲染配置。是所有进行Web 3D图形开发的首选基础知识。

Matplotlib 数据可视化库

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Matplotlib 是 Python 基础可视化库，用于创建静态、动画和交互式图表。支持线、散点、柱状图等多种类型，适用于科学统计可视化。可自定义外观、创建多面板图表，并导出为 PNG、PDF 等格式。适合制作出版级图形及集成到 Jupyter 笔记本中。

掌握AI脚本编程与自动化处理

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github/awesome-copilot

学习使用ExtendScript (JSX)为Adobe Illustrator编写、调试和优化自动化脚本。掌握完整的AI对象模型和API，能够实现文档、图层、路径、文本等元素的程序化操作，支持数据驱动图形生成、批量处理以及各种格式的导出，大幅提升设计工作流效率。

赛博朋克界面设计指南

sickn33/antigravity-awesome-skills

本指南提供了一套完整的赛博朋克（Cyberpunk）UI美学实现方案，涵盖了Web、iOS、Flutter等主流平台。核心原则包括霓虹色点缀、深色暗背景、倾斜几何图形和故障艺术效果。适用于需要打造高科技、反乌托邦或黑客界面的App和网站开发场景。

ACM SIGGRAPH论文投稿定位指南

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本指南帮助作者和研究人员掌握计算机图形学、渲染或视觉计算作品的SIGGRAPH投稿策略。它详细阐述了如何进行核心适用性评估、构建必要的证据链（视觉、数学或系统），并指导将论文从期刊/预印本风格重构为顶级会议叙事结构。适用于需要优化论文定位、提升学术投稿质量的场景。

图形学论文会议投稿定位指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南为目标投递ACM SIGGRAPH Asia的作者提供全方位的战略定位支持。它帮助评估计算机图形学稿件的适用性、所需的证据链（如视觉证据、消融实验）以及结构调整，确保稿件达到该顶会旗舰级的创新标准。适用于投稿策略制定、稿件重构以及与相关顶级会议的对比定位。

I3D图形学会议投稿策略指南

acm-siggraph-symposium-on-interactive-3d-graphics-and-games

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南旨在帮助作者为ACM I3D图形学研讨会定位研究论文。内容涵盖实时渲染、交互式3D系统和GPU算法等核心主题，指导作者如何构建研究框架、补充证据，并与相关学术会议进行对比，以提高投稿成功率。

纯数学论文写作与结构指南

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本指南旨在帮助撰写纯数学论文，重点在于提升论文的说服力和结构清晰度。它指导作者如何遵循学术规范，例如定理先行、符号一致性、逻辑分节，并指导何时使用交换图或图形来增强表达，确保即使是相邻领域的专家也能理解文章架构。

学术论文图表构建指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南提供了一套系统化的学术论文图表（表格和图形）构建方法论。它指导作者如何根据研究类型（定性、实验、档案）组织和呈现证据，确保每一个图表都具备自我说明性，并直接支持论文的核心论点，符合顶级学术期刊的发表标准。

科学手稿亮点、简介与图示生成

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本技能指导用户如何对高影响力科学手稿进行后期精修，生成三个关键的摘要辅助物：亮点（3-4个不超过85字符的短句）、在线目录简介（eTOC Blurb，面向非专业人士的第三方描述）和图形摘要。核心在于将复杂的科研成果，转化为结构化、高度可读、符合顶级期刊要求的专业叙事。

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