Routes 3D ResNets PyTorch video action-recognition workflows across training, inference, and data preparation.
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Use Astropy core for astronomy units, coordinates, times, tables, FITS/WCS files, modeling, statistics, visualization, cosmology, configuration, and public CLIs.
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설치 방법 보기설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.
Use this skill when a task needs the Astropy core Python package for astronomy or astrophysics analysis. Astropy is a CPU scientific-Python library; selected workflows do not require GPU or accelerator backends. Use an installed Astropy package and the bundled references/scripts here rather than reopening the source repository.
import astropy
from astropy import units as u
print(astropy.__version__)
print((42 * u.km / u.s).to(u.m / u.s))
If plotting, fitting, convolution FFT paths, or common dataframe bridges are needed, prefer installing the common optional set:
python -m pip install "astropy[recommended]"
Use astropy[all] only for broad optional integrations such as HDF5, Parquet,
S3/fsspec, Jupyter, or additional astronomy packages.
Time, timescales, SkyCoord, coordinate frames, transformations,
separations, matching, and observation geometry, read
sub-skills/time-coordinates/SKILL.md.Table/QTable, unified I/O, FITS, ASCII/ECSV, VOTable, HDF5/Parquet
notes, pandas/dataframe bridges, and table/FITS CLIs, read
sub-skills/tables-io/SKILL.md.NDData, CCDData,
masks, uncertainties, and image metadata containers, read
sub-skills/wcs-nddata/SKILL.md.fits2bitmap, kernels, direct convolution, and FFT convolution, read
sub-skills/visualization-convolution/SKILL.md..to_value(unit) and record the unit.format=, scale=, frame=, unit=, origin=, and
format names for I/O to avoid silent guessing.아직 리뷰가 없습니다. 사용해 본 소감을 남겨 주세요.
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