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更新于 10-23 00:13

数据与分析

16,814 个结果

senior-data-scientist

这是一个面向生产级 AI/ML/数据系统的资深数据科学家技能,聚焦统计建模、实验设计、因果推断与高级分析。技能覆盖从实验设计、特征工程到模型评估与部署的完整流程,提供可执行的 Python 脚本入口,并配套统计方法、实验设计框架、特征工程模式三类参考文档。技术栈涉及 Python/SQL/R/Scala/Go,PyTorch、TensorFlow、Scikit-learn、XGBoost,Spark、Airflow、dbt、Kafka、Databricks,以及 LangChain、LlamaIndex、DSPy 等 LLM 框架和 Docker、Kubernetes、AWS/GCP/Azure 等部署工具。内容还包含可扩展数据处理、ML 模型部署、实时推理三类生产模式,以及性能目标、安全合规要求、常用开发/训练/部署/监控命令,并强调技术领导力、团队协作与持续优化。适用于需要构建高可用、可扩展数据科学系统的场景。

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video-comparer

Video Comparer 是一个用于对比两个视频、分析压缩结果或画质差异的技能。它通过脚本提取视频元数据,计算 PSNR、SSIM 等质量指标,并生成包含逐帧视觉对比的交互式 HTML 报告,支持滑块、并排和网格三种查看模式。适用于对比原始视频与压缩视频、分析压缩质量与效率、评估编解码器性能或码率降低影响等场景。使用前需安装 FFmpeg 与 FFprobe,并具备 Python 3.8+ 环境。

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tufte-data-visualization

这是一个 Claude Code 技能,用于将图表请求转化为符合 Edward R. Tufte 数据可视化原则的图表和可视化。其原则提炼自 Tufte 的三本奠基性著作:《The Visual Display of Quantitative Information》《Envisioning Information》和《Visual Explanations》。安装方式为通过 git clone 将仓库克隆到 ~/.claude/skills/tufte 目录,技能会在 Claude Code 下次启动时自动加载,可用 /tufte 或让 Claude「make a chart」来验证。该技能应用 Tufte 的十项核心原则,包括展示数据、最大化数据墨水比、擦除非数据墨水、图形完整性、小倍数、分层与分离、微/宏观可读性、最小有效差异、词与数据整合等,并能根据数据结构与目标自动选择图表类型,同时会自动移除此类元素(如 3D 效果、饼图、双轴图、彩虹色阶、图表外框、浓重网格线等)。支持自包含 HTML/SVG、React 配合 Recharts、D3 in React 等输出栈,也支持对已有图表进行批评与改写。

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