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机器学习模型解释
explaining-machine-learning-models
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
270
通过 SHAP、LIME 等可解释性手段分析模型预测结果,揭示关键特征影响,辅助调试模型、确保公平性并向非技术人员阐述模型表现。
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SLIME 强化训练框架
slime-rl-training
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
225
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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使用LiME和Volatility进行内存取证分析
analyzing-memory-forensics-with-lime-and-volatility
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
472
本技能指导用户如何对受感染的Linux系统执行内存取证。首先使用LiME模块采集内存镜像,然后利用Volatility 3框架分析该镜像,提取进程列表、网络连接、Bash历史记录、加载内核模块等关键证据,是安全事件响应和威胁狩猎的核心技术。
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