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Wireshark网络流量分析

wireshark-analysis
sickn33/antigravity-awesome-skills
303
通过Wireshark捕获、过滤与分析PCAP数据，用于排查网络故障、调查安全事件、还原TCP/UDP会话并学习协议行为，支持实时抓包与离线分析。
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Aeon时序机器学习工具包

aeon
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286
Aeon是一套兼容scikit-learn的时序机器学习工具，涵盖分类、回归、聚类、预测、异常检测、分段、相似性搜索与特征工程等应用。
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CELLxGENE Census 数据查询

cellxgene-census
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99
以代码方式访问 CELLxGENE Census 的 6100 万+ 单细胞数据，获取表达矩阵、标准化元数据与嵌入，适用于组织、疾病或细胞类型查询，以及机器学习与大型跨数据集分析。
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分子机器学习工具集

deepchem
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DeepChem 是一个用于分子机器学习的 Python 库，提供数据加载、特征化、切分和建模功能，方便快速构建分子属性预测、MoleculeNet 基准测试以及药物发现和材料设计流程。
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基因组区间机器学习

geniml
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363
Geniml 是一个针对 BED 和 scATAC-seq 区间数据的机器学习工具包，提供区域与元数据嵌入、基准宇宙构建、缓存与评估等工具，支持相似性搜索、聚类和下游分析。
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Gtars基因组分析工具

gtars
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Gtars 是一个高性能 Rust 工具包，配套 Python 绑定，用于基因组区间分析，涵盖重叠检测、覆盖曲线生成、机器学习 token 化、片段打分与参考序列管理等计算基因组学场景。
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分子特征化中心

molfeat
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
100
Molfeat 提供 100 多种分子特征器与预训练嵌入，可将 SMILES 或 RDKit 分子转换为适合 QSAR、虚拟筛选、相似性搜索与深度学习的数值特征，支持并行、缓存与 scikit-learn 集成。
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病理切片分析工具

pathml
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253
PathML 是面向计算型病理的 Python 工具，支持整张切片读取、染色预处理、空间图谱构建以及多参数免疫荧光数据的机器学习分析。
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PennyLane 量子机器学习

pennylane
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PennyLane 是一个设备无关的量子机器学习框架，可自动微分量子电路、构建混合模型，并便捷切换模拟器与各类硬件，兼容 PyTorch/JAX/TensorFlow。
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PufferLib 高性能强化学习

pufferlib
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PufferLib 是一个高性能强化学习框架，适合需要并行模拟、向量化环境和多智能体训练的场景，可实现百万步/秒级 PPO 训练，并与 Gymnasium、Atari、Procgen 等环境无缝集成。
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治疗数据共享平台

pytdc
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PyTDC 提供涵盖 ADME、毒性、相互作用与分子生成等任务的 AI 友好数据集、基准评估和 scaffold 切分，方便药物发现与治疗机器学习模型的训练与预测。
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Scikit-learn 机器学习指南

scikit-learn
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使用 scikit-learn 构建经典机器学习流程的全面指导，涵盖监督/无监督算法、预处理、模型评估、调参和生产级流水线，适用于结构化与文本数据。
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