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数据归一化工具
data-normalization-tool
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
206
自动化支持 ML 训练中的数据归一化工具任务,涵盖最佳实践、生成生产级代码与配置,并校验输出结果。
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特征工程工具集
engineering-features-for-machine-learning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
466
该技能借助 feature-engineering-toolkit 插件自动创建、筛选和转化特征,用于提升机器学习模型的准确性和解释性,适合构造交互特征、降维或归一化等预处理场景。
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Scanpy 单细胞分析流程
scanpy
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
63
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。
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TypeScript函数式数据转换实践
fp-data-transforms
sickn33/antigravity-awesome-skills
119
本技能通过实践教程,教授如何在TypeScript中使用函数式编程模式进行高效的数据转换。内容涵盖了数组操作、对象重塑、数据归一化、分组聚合以及空值安全访问。学习如何用简洁的函数式链式调用取代冗长的循环结构,使代码逻辑更清晰、更易维护。
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OpenPI 微调与推理
fine-tuning-serving-openpi
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
78
涵盖 OpenPI pi0 系列模型(pi0、pi0-fast、pi0.5)在机器人操控任务上的微调与推理,提供从配置、数据映射、归一化统计到 JAX/PyTorch 训练、检查点转换以及 WebSocket 策略推理服务的完整流程,适用于 ALOHA、DROID、LIBERO 等评估场景。
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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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实验结果完整性审计
experiment-audit
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
299
用于对实验结果进行全面的可信度审计。它会系统性地检查实验数据是否存在虚假基准、得分归一化欺诈或凭空捏造的结果,确保报告的实验结论具有方法论的严谨性和可靠性。
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1
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