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搜索 数据模型 ，共找到 553 条记录
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通用物体分割模型

segment-anything-model
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
381
提供 Meta AI 的 Segment Anything Model，用交互式点/框提示或自动生成遮罩完成零样本图像分割，便于快速制作数据集并融合到视觉流水线中。
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高级数据科学家技能

senior-data-scientist
alirezarezvani/claude-skills
204
指导高级数据科学家用 Python、R、SQL 及 Scikit-learn、XGBoost、MLflow 完成实验设计、特征构建、模型训练与评估，并将统计洞察转化为业务决策。
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Sequelize 模型生成器

sequelize-model-creator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
339
自动化处理 Sequelize 模型创建，在后端开发中提供逐步指导、最佳实践、生产级代码与配置并对输出进行标准校验，适用于 Node.js、Python、Go、数据库、缓存、消息与微服务架构场景。
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SimPO：简单偏好优化对齐

simpo-training
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
275
SimPO（简单偏好优化）是一种先进的、无参考模型的LLM对齐方法。它利用人类偏好数据集对大模型进行精调，是DPO和PPO的高效替代方案。SimPO性能优于DPO，且无需额外的参考模型，特别适合需要快速、简单、资源高效的偏好数据对齐场景。
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Sklearn 机器学习流水线构建

sklearn-pipeline-builder
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
312
自动响应有关 sklearn 流水线构建的请求，涵盖数据准备、模型训练、超参调优和实验追踪，提供生产级代码与行业标准校验建议。
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SLIME 强化训练框架

slime-rl-training
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
380
为 GLM 系列大模型提供基于 Megatron-LM 与 SGLang 的后训练强化学习指导，包含 GRPO rollout、灵活数据缓冲与异步/多轮训练流程，适用于研究及产研部署。
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数据集划分助手

splitting-datasets
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
278
该技能自动生成并执行 Python 代码，将数据集按指定比例划分为训练、验证与测试集，方便机器学习模型的训练与评估。
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Swift Actor线程安全数据持久化

swift-actor-persistence
affaan-m/everything-claude-code
227
本文介绍如何使用Swift的Actor模型构建线程安全的数据持久化层。它结合了内存缓存和文件存储，利用Actor的隔离机制自动排除数据竞争，无需手动使用锁或DispatchQueue。特别适用于构建离线优先（Offline-first）应用和管理复杂的共享可变状态。
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Swift 6.2 结构化并发模型

swift-concurrency-6-2
affaan-m/everything-claude-code
411
本指南介绍了Swift 6.2的并发模型，该模型默认将执行环境设置为单线程，从而消除了意外的数据竞争错误。学习如何使用MainActor确保隔离一致性，并通过使用@concurrent属性，显式地将计算密集型任务卸载到后台线程，确保构建安全、可预测的应用程序架构。
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Tensorboard 可视化助手

tensorboard-visualizer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
113
在提到 tensorboard 可视化时自动激活，指导模型训练中的数据准备、调参和实验追踪，提供规范化配置与标准校验，确保可视化流程可用于生产。
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Tensorflow 模型训练助手

tensorflow-model-trainer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
307
自动激活的 Tensorflow 模型训练技能，覆盖数据准备、模型训练、超参数调优与实验追踪，并生成生产级代码与校验。
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训练测试集切分器

train-test-splitter
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
383
该技能自动响应涉及训练/测试集划分的请求，提供行业级指导、实用代码与配置建议，并帮助验证 PyTorch、TensorFlow 或 sklearn 流程中的数据准备与模型训练环节。
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