「python」の検索結果

Azure Machine Learning SDK v2 for Python. Use for ML workspaces, jobs, models, datasets, compute, and pipelines.

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Expert guidance for LangChain and LangGraph development with Python, covering chain composition, agents, memory, and RAG implementations.

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Improve AI application with evaluation-driven development. Define eval criteria, instrument the application, build golden datasets, observe and evaluate application runs, analyze results, and produce a concrete action plan for improvements. ALWAYS USE THIS SKILL when the user asks to set up QA, add tests, add evals, evaluate, benchmark, fix wrong behaviors, improve quality, or do quality assurance for any Python project that calls an LLM model.

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Machine learning in Python with scikit-learn. Use for classification, regression, clustering, model evaluation, and ML pipelines.

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Best practices for scikit-learn machine learning, model development, evaluation, and deployment in Python

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Guidelines for deep learning development with PyTorch, Transformers, Diffusers, and Gradio for LLM and diffusion model work.

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This guide covers essential PDF processing operations using Python libraries and command-line tools. For advanced features, JavaScript libraries, and detailed examples, see reference.md. If you need to fill out a PDF form, read forms.md and follow its instructions.

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Scanpy is a scalable Python toolkit for analyzing single-cell RNA-seq data, built on AnnData. Apply this skill for complete single-cell workflows including quality control, normalization, dimensionality reduction, clustering, marker gene identification, visualization, and trajectory analysis.

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Generate production code for Dataverse SDK using advanced patterns, error handling, and optimization techniques.

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Astropy is the core Python package for astronomy, providing essential functionality for astronomical research and data analysis.

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Best practices for Matplotlib data visualization, plotting, and creating publication-quality figures in Python

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Best practices for SciPy scientific computing, optimization, signal processing, and statistical analysis in Python

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Matplotlib is Python's foundational visualization library for creating static, animated, and interactive plots.

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Guidelines for data analysis and Jupyter Notebook development with pandas, matplotlib, seaborn, and numpy.

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Statsmodels is Python's premier library for statistical modeling, providing tools for estimation, inference, and diagnostics across a wide range of statistical methods.

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SymPy is a Python library for symbolic mathematics that enables exact computation using mathematical symbols rather than numerical approximations.

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Generate complete solutions for specific Dataverse SDK use cases with architecture recommendations

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Control a running TouchDesigner instance via twozero MCP — create operators, set parameters, wire connections, execute Python, build real-time visuals. 36 native tools.

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Foundation for writing Estuary derivations — what they are, language choice (SQL/TypeScript/Python), project layout, flowctl workflow, stateless vs stateful shuffling, and universal gotchas. Read this before any other derivation-* skill. Use when user says "write a derivation", "how do derivations work", "create a derivation", "derivation setup", or before starting any transformation work.

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在授权渗透测试中挖掘不安全反序列化（insecure deserialization）。当目标把用户可控数据交给 unserialize/Marshal/pickle/ObjectInputStream/BinaryFormatter/YAML.load 等还原成对象时使用——典型场景：cookie/token/viewstate/隐藏字段里出现序列化数据、导入文件触发对象还原、想借 gadget chain 拿 RCE。适用目标类型 Web / REST API（PHP/Ruby/Python/Java/.NET）。触发场景包括用户说"测下反序列化""这个 cookie 是不是序列化对象""能不能 gadget chain 打 RCE""phar/Marshal/pickle 打一下"。输出：识别出的序列化落点 + gadget 可用性判定 + 带外/回显证据的 finding（含 killed 记录）。

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Test Temporal workflows with pytest, time-skipping, and mocking strategies. Covers unit testing, integration testing, replay testing, and local development setup. Use when implementing Temporal workflow tests or debugging test failures.

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Common AWS CDK patterns and constructs for building cloud infrastructure with TypeScript, Python, or Java. Use when designing reusable CDK stacks and L3 constructs.

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Azure Queue Storage SDK for Python. Use for reliable message queuing, task distribution, and asynchronous processing.

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Azure Blob Storage SDK for Python. Use for uploading, downloading, listing blobs, managing containers, and blob lifecycle.

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