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高性能强化学习框架
pufferlib
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
191
PufferLib是一个高性能的强化学习框架,专为大规模、高速的RL训练和仿真而设计。它通过优化的向量化和原生多智能体支持,实现了每秒数百万步的训练速度,极大地提升了RL研究和应用效率,适用于单智能体和多智能体环境的构建与训练。
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Python实验室机器人自动化框架
pylabrobot
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
248
PyLabRobot是一个纯Python、厂商无关的实验室自动化开发工具包。它提供了一个统一的接口,用于控制各种实验室设备,如液体处理机器人(Hamilton, Opentrons, Tecan)、读板机、泵、摇架和培养箱。适用于构建复杂、多设备、可复现的自动化实验流程,并支持离线仿真。
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Pymoo 多目标优化框架
pymoo
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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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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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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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
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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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QuTiP 量子系统模拟工具
qutip
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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QuTiP 是一个面向开放与封闭量子系统的 Python 仿真工具,提供主方程、量子轨迹、可视化与分析模块,适合物理研究、教学实验与动力学探索。
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高级分子控制
rdkit
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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RDKit 是 Python 化学信息学库,支持读取/写入分子、描述符计算、指纹、子结构搜索、反应变换与 2D/3D 可视化,适合药物发现与计算化学研究。
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科学创想伙伴
scientific-brainstorming
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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面向早期研究的对话式思维伙伴,帮助生成新颖假设、发掘跨学科类比、质疑既有假设并梳理实验思路,为科学创意和方法设计提供结构化支持。
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单细胞生成建模工具集
scvi-tools
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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基于 PyTorch 的单细胞组学概率生成模型框架,统一 API 支持批次校正、数据整合、多模态/空间分析、差异表达与迁移学习,适合高级建模流程。
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Seaborn统计可视化库
seaborn
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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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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