Skip to main content

Skills في هذا المستودع

majiayu000/claude-skill-registry - الصفحة ٣٩

جمع SkillsMP عدد ٥٬٤٨٥ من skills من majiayu000/claude-skill-registry. افتح أي skill لمراجعة مصدره وتفاصيله.

majiayu000/claude-skill-registry

عرض ٤٠ من أصل ٥٬٤٨٥ skills مجمعة.

المهنة
مطوّرو البرمجيات
الوصف

N-dimensional array computing library providing array types, vectorized operations, linear algebra, FFT, random sampling, and testing utilities.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء البيانات
الوصف

python library

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
مطوّرو البرمجيات
الوصف

PyTorch provides tensors with automatic differentiation plus neural network utilities for building and training models.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
مطوّرو البرمجيات
الوصف

Topological soliton detection and agency bridge with anyonic fusion algebra for concept composition

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
مطوّرو البرمجيات
الوصف

Explains specialized Synapse action classes for specific workflows. Use when the user mentions "BaseTrainAction", "BaseExportAction", "BaseUploadAction", "BaseInferenceAction", "BaseDeploymentAction", "AddTaskDataAction", "train action", "export action",…

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
مطوّرو البرمجيات
الوصف

Expert speech-language pathologist specializing in AI-powered speech therapy, phoneme analysis, articulation visualization, voice disorders, fluency intervention, and assistive communication technology. Activate on 'speech therapy', 'articulation', 'phoneme…

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
مطوّرو البرمجيات
الوصف

Expert speech-language pathologist specializing in AI-powered speech therapy, phoneme analysis, articulation visualization, voice disorders, fluency intervention, and assistive communication technology. Activate on 'speech therapy', 'articulation', 'phoneme…

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
مطوّرو البرمجيات
الوصف

Split datasets into training, validation, and test partitions with the right stratification and temporal rules. Use as a narrow preprocessing helper once the broader ML workflow is already chosen, not as the main route owner for an end-to-end ML task.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
مطوّرو البرمجيات
الوصف

Stellogen Skill

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
مطوّرو البرمجيات
الوصف

LLM-generated training data, augmentation strategies, distillation datasets, self-instruct and Evol-Instruct patterns, quality filtering pipelines.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
مطوّرو البرمجيات
الوصف

Predict miRNA target genes using sequence-based algorithms and database lookups. Use when identifying potential mRNA targets of differentially expressed or functionally important miRNAs.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
مطوّرو البرمجيات
الوصف

Hot dog or not? Classify food photos and battle Nemotron. Use when a user sends a food photo, asks if something is a hot dog, or says 'hotdog', '/hotdog', or 'hot dog battle'.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
مطوّرو البرمجيات
الوصف

Time series forecasting with ARIMA, Prophet, LSTM, and statistical methods. Activates for "time series", "forecasting", "predict future", "trend analysis", "seasonality", "ARIMA", "Prophet", "sales forecast", "demand prediction", "stock prediction". Handles…

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
مطوّرو البرمجيات
الوصف

Build time series forecasting and anomaly detection with transformers and classical methods

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
مطوّرو البرمجيات
الوصف

BPE, WordPiece, SentencePiece, and Unigram tokenizer training, vocabulary optimization, domain extension, and multilingual design.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
مطوّرو البرمجيات
الوصف

Optimize PyTorch with torch.compile (TorchDynamo/Inductor), focusing on compile overhead, graph breaks, and benchmark methodology. Use when speeding up PyTorch models or debugging compile behavior; triggers: torch.compile, torchdynamo, inductor, graph break,…

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
مطوّرو البرمجيات
الوصف

Audio signal processing library for PyTorch. Covers feature extraction (spectrograms, mel-scale), waveform manipulation, and GPU-accelerated data augmentation techniques. (torchaudio, melscale, spectrogram, pitchshift, specaugment, waveform, resample)

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
مطوّرو البرمجيات
الوصف

Model serving engine for PyTorch. Focuses on MAR packaging, custom handlers for preprocessing/inference, and management of multi-GPU worker scaling. (torchserve, mar-file, handler, basehandler, model-archiver, inference-api)

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
مطوّرو البرمجيات
الوصف

Natural Language Processing utilities for PyTorch (Legacy). Includes tokenizers, vocabulary building, and DataPipe-based dataset handling for text processing pipelines. (torchtext, tokenizer, vocab, datapipe, regextokenizer, nlp-pipeline)

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
مطوّرو البرمجيات
الوصف

Computer vision library for PyTorch featuring pretrained models, advanced image transforms (v2), and utilities for handling complex data types like bounding boxes and masks. (torchvision, transforms, tvtensor, resnet, cutmix, mixup, pretrained models, vision…

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
مطوّرو البرمجيات
الوصف

Imported skill tracing from langchain

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
مطوّرو البرمجيات
الوصف

Execute model training with optimization algorithms. Use when running training loops on datasets.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
مطوّرو البرمجيات
الوصف

Loading and using pretrained models with Hugging Face Transformers. Use when working with pretrained models from the Hub, running inference with Pipeline API, fine-tuning models with Trainer, or handling text, vision, audio, and multimodal tasks.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
مطوّرو البرمجيات
الوصف

GF(3)-balanced structured decompositions for parallel computation. Decomposes problems into MINUS/ERGODIC/PLUS components with sheaf-theoretic gluing. Use for FPT algorithms, skill allocation, or any 3-way parallel workload.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
مطوّرو البرمجيات
الوصف

Build trading systems in the style of Two Sigma, the systematic investment manager pioneering machine learning at scale. Emphasizes alternative data, distributed computing, feature engineering, and rigorous ML infrastructure. Use when building ML pipelines…

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
مطوّرو البرمجيات
الوصف

YOLO UI元素检测器项目管理。训练自定义模型识别界面元素(按钮、输入框、二维码等),用于半自动化操作。

لغة النص الأصلي: الصينية

آخر تحديث
المهنة
مطوّرو البرمجيات
الوصف

Non-Archimedean distance metrics for hierarchical clustering and p-adic analysis

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
مطوّرو البرمجيات
الوصف

Core fundamentals of Unsloth for fast LLM fine-tuning, covering FastLanguageModel setup, optimized gradient checkpointing, and native inference acceleration (triggers: unsloth, FastLanguageModel, from_pretrained, get_peft_model, for_inference, gradient…

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
مطوّرو البرمجيات
الوصف

Strategies for continued pretraining and domain adaptation in Unsloth (triggers: continued pretraining, CPT, domain adaptation, lm_head, embed_tokens, rsLoRA, embedding_learning_rate).

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
مطوّرو البرمجيات
الوصف

Standardizing and formatting datasets for Unsloth, including chat template conversion and synthetic data generation (triggers: chat templates, ShareGPT, Alpaca, conversation_extension, add_new_tokens, standardize_sharegpt, formatting_prompts_func).

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
مطوّرو البرمجيات
الوصف

Direct Preference Optimization (DPO) for aligning models with preference data without separate reward models. Triggers: dpo, preference optimization, rlhf, ref_model=none, patchdpotrainer, dpotrainer.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
مطوّرو البرمجيات
الوصف

Performing full fine-tuning (FFT) in Unsloth with 100% exact weight updates and optimized gradient checkpointing. Triggers include fft, full fine-tuning, full_finetuning, exact fine-tuning, and weight updates.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
مطوّرو البرمجيات
الوصف

Exporting fine-tuned models to GGUF format for deployment in llama.cpp, Ollama, and local serving tools. Triggers: gguf, quantization export, llama.cpp, ollama, save_pretrained_gguf, modelfile.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
مطوّرو البرمجيات
الوصف

Implementation of Group Relative Policy Optimization (GRPO) for training reasoning models, optimized for 8x memory savings (triggers: GRPO, reasoning, DeepSeek-R1, reinforcement learning, RLVR, GRPOTrainer, thinking tokens).

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
مطوّرو البرمجيات
الوصف

Deploying fine-tuned models for production inference using native kernel optimization, vLLM, or SGLang. Triggers: inference, serving, vllm, sglang, for_inference, model merging, openai api.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
مطوّرو البرمجيات
الوصف

Training models on extended context lengths using optimized RoPE scaling and memory-efficient attention kernels. Triggers: long context, max_seq_length, rope scaling, large context window, flex attention.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
مطوّرو البرمجيات
الوصف

Guidance on selecting and configuring supported model architectures like Llama 4, DeepSeek-R1, and Qwen3. Triggers: llama 4, deepseek-r1, qwen3, gemma 3, model selection, instruct vs base.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
مطوّرو البرمجيات
الوصف

One-step preference alignment using Odds Ratio Preference Optimization (ORPO) (triggers: ORPO, preference optimization, alignment, ORPOTrainer, log_odds_ratio, binary preference).

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
مطوّرو البرمجيات
الوصف

Advanced 4-bit quantization techniques using Unsloth and BitsAndBytes for extreme VRAM efficiency (triggers: QLoRA, 4-bit, load_in_4bit, bnb-4bit, VRAM optimization, dynamic quantization).

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
مطوّرو البرمجيات
الوصف

Fine-tune LLMs with Unsloth using GRPO or SFT. Supports FP8, vision models, mobile deployment, Docker, packing, GGUF export. Use when: train with GRPO, fine-tune, reward functions, SFT training, FP8 training, vision fine-tuning, phone deployment, docker…

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
عرض ٤٠ من أصل ٥٬٤٨٥ skills مجمعة.