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搜索 数据处理 ，共找到 102 条记录
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函数式管道与流程操作指南

fp-pipe-ref
sickn33/antigravity-awesome-skills
346
本指南是fp-ts库中`pipe`和`flow`函数的速查手册。`pipe`用于对单个值进行一系列函数转换，实现数据管道；`flow`用于将一系列转换函数组合成一个可重用的函数。它极大地提升了代码的可读性，是TypeScript中进行函数式数据处理和操作组合的利器。
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Hugging Face API 命令行工具构建

hugging-face-tool-builder
sickn33/antigravity-awesome-skills
181
本工具用于构建可重用、可组合的命令行脚本，用于自动化访问 Hugging Face API 和 `hf` CLI。它支持通过管道和链式操作处理模型、数据集等资源，将复杂的 Hub 任务流程化，极大提高了开发和数据处理的效率。
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房贷合规保护层

mortgage-compliance
davepoon/buildwithclaude
159
在报价、贷款条款或数据处理时强制执行TRID、RESPA、TILA、ECOA、公平住房、州执照与隐私披露规则，确保房贷交流合规。
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网络威胁情报生命周期管理

managing-intelligence-lifecycle
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
449
本技能指导完整的网络威胁情报（CTI）生命周期管理流程。它涵盖了定义优先情报需求（PIRs）、规划数据收集、数据处理、多级别分析（战略、运营、战术）、定制化报告分发，以及建立持续反馈闭环，确保情报的业务相关性和成熟度。
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SwiftUI界面最佳实践指南

swiftui-ui-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
457
本指南是构建健壮、可扩展SwiftUI应用的综合参考。它系统性地介绍了现代化的状态管理（如@State和@Observable）、复杂的导航模式（如Sheets和NavigationStack）、异步数据处理流程，并遵循最佳实践，帮助开发者构建高性能、易于维护的用户界面。
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Snowflake数据工程与AI开发

snowflake-development
alirezarezvani/claude-skills
464
本指南全面讲解Snowflake的进阶开发实践。内容涵盖了高级SQL模式（如MERGE更新、半结构化数据处理），现代化数据管道构建（动态表、流与任务、Snowpipe），以及如何深度集成Cortex AI函数和Snowpark Python。是数据工程师构建健壮、可扩展且智能数据应用的关键知识体系。
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Go语言响应式流处理

golang-samber-ro
samber/cc-skills-golang
117
这是一个用于Go语言的响应式流处理库，实现了ReactiveX模式。它允许开发者以声明式的方式构建异步数据管道，自动处理背压、错误传播和定时事件流。适用于实时数据处理、WebSockets、或复杂的事件驱动系统。
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天体物理数据分析库

astropy
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
481
Astropy是用于天文学研究和天体物理数据处理的核心Python库。它提供了一系列功能，用于处理物理单位、进行天体坐标转换（如ICRS、银河系坐标）、操作FITS文件，执行宇宙学计算，以及处理精确时间。它是进行任何涉及天体坐标、单位转换或分析大型天文学目录的必备工具。
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地理空间科学与遥感工具箱

geomaster
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
339
一个全面的地理空间科学工具箱，涵盖遥感、GIS、空间统计和地球观测机器学习。它支持矢量、栅格、点云等多类型数据处理，支持云原生工作流和多种编程语言，适用于科研和商业级的地理空间分析任务。
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质谱数据分析与化合物鉴定

matchms
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
486
Matchms是一个开源的Python库，用于全面的质谱数据处理和分析。它支持导入多种格式的谱图，核心功能包括计算谱图相似性得分、进行数据标准化过滤，并帮助用户在代谢组学等领域识别未知化合物。
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MATLAB/Octave科学计算

matlab
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
311
本技能详细介绍了MATLAB和GNU Octave的科学计算能力。内容涵盖矩阵运算、线性代数、数据可视化（2D/3D）、统计分析、信号处理和常微分方程求解等多个核心领域。适用于进行复杂数值模拟、科学建模和数据处理的工程师及科研人员。
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Python GPU高性能加速

optimize-for-gpu
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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本技能模拟专家级的GPU优化工程师，旨在将运行在CPU上的Python代码（例如科学计算、机器学习、物理模拟或图像处理）转化为高度优化的GPU加速代码。它利用CuPy、Numba CUDA和Warp等专业库，在NVIDIA GPU上实现数十倍到千倍的性能提升，适用于复杂的科学计算和大规模数据处理场景。
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