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科学写作助手
scientific-writing
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
214
通过研究查找先列提纲再撰写,遵循IMRAD结构、引用格式、图表与CONSORT/STROBE/PRISMA等指南,确保科研论文具备投稿品质。
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微生物组生物信息工具
scikit-bio
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
416
scikit-bio 提供 Python 生物数据工具,支持 FASTA/Newick 等格式读写、序列操作、比对、系统发育树构建及多样性分析,适用于微生物组和群落生态研究。
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Scikit-learn 机器学习工具
scikit-learn
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
233
提供 scikit-learn 机器学习全流程指导,涵盖监督/无监督算法、预处理、评估、超参数调优与流水线搭建,方便快速交付可解释的模型。
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Seaborn统计可视化库
seaborn
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
472
Seaborn是一个用于创建专业级统计图形的Python库。它专注于数据科学领域的探索性数据分析和多变量可视化。用户可以利用它轻松绘制关系图、分布图(如直方图、KDE图)和复杂的多面板图,非常适合进行深入的数据洞察。
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SHAP 模型可解释性
shap
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
318
提供 SHAP 相关指导,展示如何计算特征重要性、绘制解读图、调试模型、分析偏差与公平性,并对各种模型(树、深度、线性、黑盒)进行解释与比较。
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稳定基线3:强化学习算法工具包
stable-baselines3
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
383
稳定基线3是一个基于PyTorch的专业库,用于提供生产级的强化学习算法实现(如PPO、SAC、DQN等)。它支持单智能体RL模型训练,提供创建自定义环境的能力,并支持通过向量化环境进行高效的并行训练。适用于快速原型开发和严谨的强化学习实验。
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统计分析与假设检验指南
statistical-analysis
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
267
本技能提供系统性的统计分析流程指导,主要应用于学术研究。它帮助用户选择合适的假设检验方法(如t检验、方差分析、回归等),进行假设前提检查以及效应量计算。功能涵盖从数据诊断到生成符合APA格式的专业报告的全过程。
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Python统计建模与计量分析
statsmodels
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
456
Statsmodels是用于Python的专业统计建模和计量经济学库。它提供了一套完整的工具集,支持进行严格的统计推断,包括普通最小二乘回归(OLS)、广义线性模型(GLM)、混合效应模型和时间序列分析(ARIMA)。适用于计量经济学、生物统计学等领域,进行详细的诊断分析、系数估计和假设检验,生成专业报告。
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STRING蛋白互作查询
string-database
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
99
通过调用 STRING REST API 查询蛋白互作网络、映射标识符、生成带证据着色的网络图,并对蛋白列表执行 GO/KEGG/Pfam 富集,支持跨物种分析与网络扩展。
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SymPy 符号计算
sympy
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
476
提供 SymPy 的符号数学指导,涵盖代数表达式化简、微积分、方程求解、线性代数、物理计算、数论与几何等场景,帮助输出精确符号结果并生成可执行代码。
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零样本时间序列预测模型
timesfm-forecasting
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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该技能利用Google的TimesFM基础模型,实现零样本时间序列预测。无需用户进行模型训练,即可对任何单变量时间序列(如销量、传感器数据或天气数据)进行高效预测。结果包含点预测值和校准的预测区间,提供了完整的概率预测视图,适用于各种时间序列数据分析。
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PyTorch几何图神经指南
torch-geometric
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
399
全面介绍了如何使用 PyTorch Geometric 构建图神经网络,涵盖图数据结构、常用数据集与变换、图卷积层及异构图支持,帮助你快速完成节点、链接和图级任务。
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