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Skills neste repositório

majiayu000/claude-skill-registry - Página 39

O SkillsMP coletou 5.485 skills de majiayu000/claude-skill-registry. Abra uma skill para revisar a origem e os detalhes.

majiayu000/claude-skill-registry

Mostrando 40 de 5.485 skills coletadas.

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

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Cientistas de dados
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python library

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

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

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

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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…

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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…

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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.

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Stellogen Skill

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

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

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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'.

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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…

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

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

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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,…

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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)

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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)

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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)

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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…

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Imported skill tracing from langchain

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

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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.

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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.

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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…

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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。

Idioma do texto original: chinês

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

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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…

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

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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).

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

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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.

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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.

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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).

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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.

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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.

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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.

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

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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).

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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…

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