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材料结构分析工具
pymatgen
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
338
一个面向计算材料科学的 Python 库,可创建/转换晶体结构、计算相图与电子结构,分析对称性与配位并接入 Materials Project API,支持高通量工作流。
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PyMC贝叶斯建模与推断
pymc
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
463
本技能详细介绍了使用PyMC进行贝叶斯模型构建和概率编程的完整流程。涵盖了从数据准备、建立分层模型(如线性回归、逻辑回归),到使用MCMC采样、进行后验预测检验(PPC)和模型诊断的全过程。适用于需要进行不确定性量化的科学研究和数据分析场景。
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Pymoo 多目标优化框架
pymoo
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
297
Python 框架,集成 NSGA-II/III、MOEA/D 等多目标与约束优化算法,支持基准问题、定制算子与帕累托前沿可视化,适合工程设计与多方案决策。
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PyOpenMS 质谱分析平台
pyopenms
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
133
PyOpenMS 通过 Python 封装 OpenMS,支持 mzML 等格式读取、信号处理、特征和肽段/蛋白鉴定、定量及代谢组分析等质谱计算流程。
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Pysam基因组分析工具
pysam
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
340
Pysam 提供 htslib 的 Python 接口,可读写 SAM/BAM/CRAM、VCF/BCF、FASTA/FASTQ,便于提取区域、计算覆盖、分析变异,并支持 NGS 流水线集成。
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治疗数据共享平台
pytdc
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
336
提供面向治疗学的 AI 准备药物发现数据集(ADME、毒性、DTI、DDI、分子生成),包含标准化评估、scaffold 拆分与分子预测器,帮助科研人员训练、对比、优化疗法 ML 模型。
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PyTorch Lightning 框架
pytorch-lightning
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
50
PyTorch Lightning 框架将 PyTorch 代码组织为 LightningModule/DataModule、Trainer、回调、日志与分布式策略,便于多 GPU/TPU 训练、实验记录和项目级别扩展。
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Zotero文献管理Python封装
pyzotero
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
186
这是一个用于与Zotero Web API v3交互的Python封装客户端。它允许用户程序化地管理学术文献资料,实现文献记录、集合、标签和附件的增删改查。非常适用于构建自动化研究工作流、批量导出引文或将Zotero数据集成到其他研究应用中。
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Qdrant分布式扩展与容量规划
qdrant-horizontal-scaling
github/awesome-copilot
204
本指南详细介绍了Qdrant向量数据库的扩展架构和容量规划的最佳实践。它指导用户何时进行垂直扩展或水平扩展,如何选择最佳的节点数和分片数量,并指导如何设置复制因子以确保系统的高可用性和零停机时间。同时也涵盖了分片管理和常见误区规避。
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Qdrant查询延迟优化指南
qdrant-minimize-latency
github/awesome-copilot
434
本指南旨在指导用户优化Qdrant的查询延迟。内容涵盖了深入的性能调优技术,重点关注内存管理、分段数量调整和HNSW参数优化。详细介绍了如何通过量化、垂直扩展以及使用本地NVMe等策略,确保搜索具有持续的低延迟性能,并警示了性能优化时应避免的常见误区。
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Qdrant性能故障诊断指南
qdrant-monitoring-debugging
github/awesome-copilot
312
本指南旨在提供系统化的Qdrant生产环境性能诊断流程。它详细指导用户如何排查三大核心问题:优化器卡死、内存占用过高(OOM)以及查询延迟慢。通过检查关键指标和API端点,帮助运维和开发人员快速定位性能瓶颈,确保系统稳定运行。
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量子计算开发框架
qiskit
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
171
Qiskit 是世界领先的开源量子计算框架,用于构建、优化和执行量子电路。它提供全面的功能,支持在IBM Quantum等多种硬件后端运行量子算法,并包含量子纠错、化学模拟和机器学习等领域的应用模块,是量子计算领域研究人员的必备工具。
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