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TimesFM零样本时间序列预测

timesfm-forecasting
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基于谷歌TimesFM基础模型，实现零样本时间序列预测。适用于所有单变量时间序列（如销售、传感器、能耗、天气等），无需进行模型训练。该工具不仅提供点预测结果，还能生成带有校准量化区间的概率预测区间，并内置系统资源检查机制，确保预测过程的安全性和可靠性。
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PyTorch图神经网络框架

torch-geometric
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PyG是基于PyTorch的专业图神经网络（GNN）库。它提供了图数据结构和超过60种GNN层实现，支持节点分类、图分类和链接预测等任务。用户可以使用内置层高效构建复杂的模型，并能处理异构图等复杂结构。广泛应用于深度学习和图数据分析领域。
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TorchDrug工作流指南

torchdrug
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用于构建和排查 TorchDrug 0.2.1 工作流，涵盖分子图、性质预测、自监督预训练、分子生成、逆合成、蛋白表示学习和知识图谱推理。
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预训练模型与AI开发工具

transformers
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这是一个全面的深度学习工具库，提供了数千个预训练模型，覆盖自然语言处理、计算机视觉、音频和多模态等多领域任务。它允许开发者使用Pipeline API进行快速推理，或者使用Trainer API对模型进行定制化微调。适用于构建复杂的、前沿的AI应用和原型系统。
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UMAP非线性降维嵌入工具

umap-learn
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UMAP是一种强大的非线性降维技术，用于数据可视化和特征提取。该工具能生成保留局部和全局结构的嵌入，支持监督和半监督学习。用户可以利用它进行聚类预处理、降维可视化或作为下游机器学习模型的特征输入，实现高效的维度缩减。
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美国财库联邦金融数据查询

usfiscaldata
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本工具可连接美国财政部免费的REST API，用于查询全面的联邦金融数据。用户可以使用Python和Pandas提取国家债务、利率、汇率、日财库报告和拍卖数据等关键财务指标。适用于进行专业的金融分析、经济趋势监测和公共财政追踪。
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内存外海量数据分析

vaex
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Vaex是一个高性能的Python库，专为内存外（out-of-core）计算设计，能够处理和可视化超出系统内存限制的超大型表格数据集。它支持高效进行大规模数据筛选、统计聚合、可视化和构建机器学习模型，特别适用于单机环境下的TB级数据分析。
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场地模板准备

venue-templates
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用于准备期刊论文、会议投稿、海报和基金申请文档，提供场地专属格式指引、官方模板核对与 LaTeX 草稿框架，帮助检查投稿规范与合规性。
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Zarr Python：大型科学数据存储

zarr-python
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Zarr是一个强大的Python库，用于高效存储和管理大型N维数组。它提供了分块、压缩和并行I/O等关键功能，非常适合构建云原生的科学计算数据管道。它完美地与NumPy、Dask和Xarray等主流科学计算库集成，并支持S3和GCS等云存储后端，用于处理海量科学数据。
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上下文与Token优化技能

zipai-optimizer
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这是一个高级技能，用于优化大型语言模型（LLM）的上下文使用。它通过制定严格的规则，实现提示缓存、日志精简、基于抽象语法树（AST）的代码检查和紧凑的数据结构化。适用于需要极高信息密度和迭代开发流程的专业技术场景。
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音乐理论与实践辅导

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该技能充当全面的音乐学习教练，系统地指导用户学习音乐的各个方面。内容涵盖从乐理基础（音阶、和声）、结构化乐器练习、高级听音训练，到舞台表演技巧和音乐历史知识。无论你是初学者还是进阶学习者，都能通过此技能建立全面的音乐知识体系和实战能力。
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数据库查询与科学事实检索

database-lookup
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用于通过查询已记录的公共数据库API，实现科学、监管或金融事实的确定性、可重现性检索。它强调定义检索契约、处理复杂过滤、管理分页，并提供完整的来源证明和可审计的结果，确保结论的准确性和可追溯性。
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