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搜索 聚类 ，共找到 49 条记录
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检测数据与模型投毒攻击

detecting-data-and-model-poisoning
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
215
本工具提供一套全面的解决方案，用于检测机器学习系统中的数据投毒、模型后门和供应链安全漏洞。它利用ART工具箱进行激活聚类和谱指纹分析，同时结合Cleanlab进行标签质量校验，并通过哈希验证和safetensors格式强制执行模型完整性。适用于模型训练前、部署前及整个生命周期安全审计。
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训练和微调句子嵌入模型

train-sentence-transformers
sickn33/antigravity-awesome-skills
303
本技能提供了一套用于训练和微调先进的句子嵌入模型（Sentence-Transformers）的指南。它帮助用户根据任务需求（如信息检索、相似度匹配、聚类或重排序）选择合适的模型架构，包括Bi-Encoder、CrossEncoder和SparseEncoder，是实现高级NLP功能的核心工具。
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基于图社区检测的向量聚类

vector-cluster
ruvnet/ruflo
203
该技能利用`ruvector`工具，通过图社区检测（如谱聚类/Louvain）来发现大量语义嵌入（如代码或数据）中的自然分组。它能帮助用户发现潜在的主题、识别异常数据点（离群值）并系统化地组织大型向量集合，适用于代码库或大型数据集的结构化分析。
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向量嵌入生成与索引

vector-embed
ruvnet/ruflo
353
本工具用于将文本、代码或文档转化为高维向量嵌入（384维）。它利用ONNX和HNSW索引，实现高效的语义搜索、相似性比较和数据聚类，是构建RAG和知识检索系统的核心组件。
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政治科学数据分析与报告规范

apsr-data-analysis
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
162
本指南为撰写顶尖学术期刊（如APSR）的定量研究提供了严格的分析和报告标准。它涵盖了确保研究可复现性、评估结果稳健性、诚实报告不确定性（如置信区间）以及正确应用高级统计推断（如聚类和随机化推断）的最佳实践。适用于政治学、经济学等社会科学领域的实证研究人员。
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学术研究成果图表格式化

car-tables-figures
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
399
本指南提供顶级会计期刊（如CAR）的展示成果（表、图、附录）的严格格式化指南。它要求确保所有展示材料符合学术风格手册，包括提供变量定义、使用聚类标准误以及自我包含性，从而将原始分析结果转化为可提交的、高度专业化的学术成果。
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经济计量推断细节检查

ceq-inference
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南旨在帮助用户对高水平的经济计量论文进行推断细节的全面检查。内容覆盖了统计推断的多个核心痛点，包括聚类层级的选择依据、弱工具变量（IV）的处理方法、多重假设检验的校正，以及标准误的正确报告，确保学术论文方法论的严谨性。
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金融实证设计规范

finman-empirical-design
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南旨在指导实证金融研究的报告规范。它详细介绍了从样本构建（如失活率、生存偏差）、核心变量定义、数据集合并到面板结构和统计推断（如聚类检验）的每一层面的严谨要求。确保你的研究方法论具备足够的说服力，通过顶尖期刊的严格评审。
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博弈论实验与数值分析方法

geb-data-analysis
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
230
本指南提供了严谨的框架，指导用户如何分析博弈论实验数据和构建数值模拟。核心原则是确保所有数据分析服务于理论推论和均衡概念的验证，而非单纯的因果推断。内容涵盖了实验数据的聚类分析、行为模型拟合以及计算结果的可复现性。
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学术计量分析与实证研究

jae-data-analysis
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
243
适用于顶尖学术期刊的实证数据分析框架。它指导用户构建完整的样本瀑布流、选择合适的固定效应和聚类标准误，并执行高级识别设计（如双重差分、工具变量）。确保分析结果严谨、可信，能够应对审稿人关于内生性和稳健性的严格质疑。
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会计研究高级计量分析与稳健性检验

jar-data-analysis
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
484
本指南用于执行和报告顶级会计期刊所需的全部实证稳健性检验。它涵盖了现代计量经济学技术，包括标准误聚类、针对错时处理的DiD估计、断点回归（RD）诊断和工具变量（IV/2SLS）。重点强调构建可信的会计代理变量，执行多重敏感性检验，并确保符合出版要求的完整数据和代码可复现性。
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金融实证识别策略指南

jbf-identification-strategy
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
202
本指南用于指导金融和经济学实证研究，帮助用户构建和防御论文中的因果识别策略。内容涵盖了高级计量方法，包括分期DID、工具变量（IV）、回归不连续设计（RDD）和事件研究法。它详细介绍了固定效应、聚类设置、稳健性检验和如何预判审稿人的质疑，确保研究设计的严谨性。
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