「hf」の検索結果

Data conditioning techniques for gravitational wave detector data. Use when preprocessing raw detector strain data before matched filtering, including high-pass filtering, resampling, removing filter wraparound artifacts, and estimating power spectral density (PSD). Works with PyCBC TimeSeries data.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

A toolkit for fuzzy string matching and data reconciliation. Useful for matching entity names (companies, people) across different datasets where spelling variations, typos, or formatting differences exist.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

High-performance numerical computing and machine learning workflows using JAX. Supports array operations, automatic differentiation, JIT compilation, RNN-style scans, map/reduce operations, and gradient computations. Ideal for scientific computing, ML models, and dynamic array transformations.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Analyze images and multi-frame sequences using OpenAI GPT vision models

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Calculate the relative contribution of different factors to a response variable using R² decomposition. Use when you need to quantify how much each factor explains the variance of an outcome.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

This skill should be used when working on Lean 4 formalization projects to maintain persistent memory of successful proof patterns, failed approaches, project conventions, and user preferences across sessions using MCP memory server integration

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Detect long-term trends in time series data using parametric and non-parametric methods. Use when determining if a variable shows statistically significant increase or decrease over time.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Convert PDF documents to Markdown using marker_single. Use when Claude needs to extract text content from PDFs while preserving LaTeX formulas, equations, and document structure. Ideal for academic papers and technical documents containing mathematical notation.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Calculate PI/PID controller gains using Internal Model Control (IMC) tuning rules for first-order systems.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Use when working with Lean 4 (.lean files), writing mathematical proofs, seeing "failed to synthesize instance" errors, managing sorry/axiom elimination, or searching mathlib for lemmas - provides build-first workflow, haveI/letI patterns, compiler-guided repair, and LSP integration

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Basic usage of the General Lake Model (GLM) for lake temperature simulation. Use when you need to run GLM, understand input files, or modify configuration parameters.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Comprehensive clinical laboratory data harmonization for multi-source healthcare analytics. Convert between US conventional and SI units, standardize numeric formats, and clean data quality issues. This skill should be used when you need to harmonize lab values from different sources, convert units for clinical analysis, fix formatting inconsistencies (scientific notation, decimal separators, whitespace), or prepare lab panels for research.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Implement safety interlocks and protective mechanisms to prevent equipment damage and ensure safe control system operation.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Reduce dimensionality of multivariate data using PCA with varimax rotation. Use when you have many correlated variables and need to identify underlying factors or reduce collinearity.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Preprocessing and cleaning techniques for astronomical light curves. Use when preparing light curve data for period analysis, including outlier removal, trend removal, flattening, and handling data quality flags. Works with lightkurve and general time series data.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Fit first-order dynamic models to experimental step response data and extract K (gain) and tau (time constant) parameters.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Use when managing Maven dependencies, resolving dependency conflicts, configuring BOMs, or optimizing dependency trees in Java projects.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Find bugs, security vulnerabilities, and code quality issues in local branch changes. Use when asked to review changes, find bugs, security review, or audit code on the current branch.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Write and evaluate effective Python tests using pytest. Use when writing tests, reviewing test code, debugging test failures, or improving test coverage. Covers test design, fixtures, parameterization, mocking, and async testing.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Box Least Squares (BLS) periodogram for detecting transiting exoplanets and eclipsing binaries. Use when searching for periodic box-shaped dips in light curves. Alternative to Transit Least Squares, available in astropy.timeseries. Based on Kovács et al. (2002).

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

VERIFY your changes work. Measure CLS, detect theme flicker, test visual stability, check performance. Use BEFORE and AFTER making changes to confirm fixes. Includes ready-to-run scripts: measure-cls.ts, detect-flicker.ts

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Transit Least Squares (TLS) algorithm for detecting exoplanet transits in light curves. Use when searching for transiting exoplanets specifically, as TLS is more sensitive than Lomb-Scargle for transit-shaped signals. Based on the transitleastsquares Python package.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Security considerations for Jackson JSON deserialization in Java applications. Covers timing of validation, raw input interception, and common deserialization attack patterns.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Classify environmental and meteorological variables into driver categories for attribution analysis. Use when you need to group multiple variables into meaningful factor categories.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。