「数据」の検索結果

针对包含激励信号的10Hz采样电池数据，利用FFT（含去直流和加窗处理）计算特定频率的电化学阻抗并绘制奈奎斯特图。

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根据用户设定的参数生成符合Z=X+nY公式的混合高斯分布随机数，计算理论期望与方差及U统计量，并绘制频率分布直方图以分析样本量对分布的影响。

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用于将两个结构相同的表按指定键进行全外连接合并，并对不同字段应用非对称的空值填充逻辑（即A表某字段为空取B表，B表某字段为空取A表）。

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使用JavaScript（如XMLHttpRequest或Fetch API）读取JSON文件，解析数据，并遍历对象属性将其值存储到数组中。适用于需要从JSON结构中提取所有值的场景。

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根据指定字段设计Couchbase订单文档模型（单桶策略），并生成包含引用完整性的N1QL插入语句。

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生成使用union实现的C++结构体，支持通过xyz、rgb及数组v[3]三种方式访问同一内存，并遵循特定的typedef命名规范。

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针对C# SqlSugar框架，设计顺序执行A、B、C三个操作的事务逻辑。要求：若C操作报错，仅回滚A操作，保留B操作；若B操作报错，回滚A操作；所有操作需在同一事务上下文中顺序执行。

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为单篇或多平台自媒体创作澄清需求并生成可确认的创作简报。用于用户只给一句话选题、一个链接、一份素材、一个产品或模糊创作要求，需要确认目标受众、内容目标、核心判断、角度、深度、调性、证据、禁区和平台差异时。纯数据分析、已确认方向后的改稿和细节微调不使用此 Skill。

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把账号定位和业务目标转成可执行的自媒体内容策略。用于账号冷启动、重新定位、制定内容配比、规划系列栏目、建立选题池、安排周度或月度内容日历、评估产能和确定平台分工。单篇内容写作或纯数据复盘不使用此 Skill。

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视频去重工具。使用精确匹配（MD5哈希）在文档级别删除重复视频样本。 当用户提到视频去重、删除重复视频、清理重复视频等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出"视频去重"，只要任务涉及从包含视频的数据中删除重复视频， 就应该使用此skill。

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时序/数值异常标记工具。对指定或全部数值列进行 Z-Score 异常和差分突变检测， 输出 anomaly_flag 与 anomaly_reasons，不删除数据，适用于时序稳态/突变异常识别。

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指定文本片段删除工具。读取结构化数据中的文本字段，删除用户显式给出的固定片段并保留其他字段不变。 当用户提到删除固定词、固定占位符、固定水印短语、固定噪声片段等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出 skill 名，只要任务是按明确片段从文本字段中移除内容，就应该使用此skill。 不负责按类别自动识别 HTML、URL、emoji、数字、标点、控制字符等内容，这些应交给专用清洗 skill。

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标识符字段检查工具。读取结构化数据文件，检查是否存在指定的质量标识符字段（默认为QC0000）， 如果不存在则添加该字段，最后输出为相同格式的文件。当用户提到标识符字段检查、添加质量标识符、QC字段检查等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出"标识符字段"，只要任务涉及检查或添加质量标识符字段，就应该使用此skill。

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TSV格式化器。用于加载和格式化tsv类型的文件。 本SKILL使用依赖data_juicer，请在调用前安装好python环境并安装data_juicer，你可用以下指令进行安装： pip install py-data-juicer 当用户提到TSV格式化、TSV数据加载、读取TSV文件、TSV转JSONL等需求时使用此skill。

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时间/货币归一工具。读取结构化文本数据，将常见日期格式统一为YYYY-MM-DD，将$、€、¥/￥前缀金额转换为USD/EUR/CNY数值表达。 当用户提到统一日期格式、标准化货币金额、清洗时间表述等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出skill名，只要任务涉及日期或货币符号的归一化，就应该使用此skill。 不负责汇率换算、时区转换或非前缀货币单位解析。

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时序平缓性检测工具。检测时序数据是否符合渐变规律，包括突变跳点检测（相邻点变化超阈值） 和方向振荡检测（窗口内反复升降），对应功能说明(八)模块中的平缓性检测维度。 当用户提到时序平缓性、渐变规律、突变跳点、方向振荡等需求时使用此skill。

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表格文件采集工具。读取单个表格文件或目录中的 csv、tsv、xlsx、xls 文件，执行行记录采集，输出统一结构化表格记录文件。 当用户提到表格采集、读取科研数据表、汇总 CSV/TSV/Excel 表格、把本地表格文件转成结构化记录等需求时使用此 skill。 即使用户没有明确说出"表格采集"，只要任务涉及把本地结构化表格文件内容收集成统一记录，就应该使用此 skill。 不负责表格清洗、空行删除、字段去空格、格式校验、字段过滤或格式转换。

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统计与机器学习异常值检测工具。读取结构化表格数据，使用 IQR、Z-score、IsolationForest 或分组标准差一致性方法识别异常值，输出带异常标记、删除异常行或裁剪异常值后的结果文件。 当用户提到异常值检测、离群值识别、IQR、Z-score、IsolationForest、按实验组/分类组检查数值一致性等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出“statistical_outlier_detector”，只要任务涉及结构化数值字段异常识别或分组均值标准差一致性检查，就应该使用此skill。 不负责字段固定阈值上下限校验、枚举值校验、时间序列缺失/频率校验或格式转换。

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指定数值字段过滤器。根据指定的数值字段信息进行筛选。 本SKILL使用依赖data_juicer，请在调用前安装好python环境并安装data_juicer，你可用以下指令进行安装： pip install py-data-juicer 当用户提到数值字段过滤、字段范围筛选、数值范围过滤、元数据数值过滤、按数值过滤等需求时使用此skill。

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提取PDF文件的元数据（标题、作者、主题、页数等），输出为JSON格式。当用户需要查看PDF文档信息时使用此skill。

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无用数字字符清理工具。读取结构化文本数据，对指定或全部文本字段移除无语义的独立数字字符，输出清理后的结构化文件。 当用户提到无用数字字符清理、数字噪声删除、文本中的杂散数字清理等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出"number_noise_cleaner"，只要任务涉及从文本中删除无业务意义的数字字符，就应该使用此skill。 不负责数值规整、字段校验或通用正则替换。

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字段分布校验工具。读取结构化数据文件（CSV、TSV、Excel等），按模式检查数值字段统计特征或分类字段频率分布是否合理。 数值模式用于检查均值、标准差、中位数、分位数等统计量；分类模式用于检查类别数上限和单类占比是否异常。 当用户提到分布校验、统计特征验证、类别频率检查、类别倾斜检测等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出"分布校验"，只要任务涉及验证字段整体分布是否偏移或失衡，就应该使用此skill。

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Ray分布式文档去重工具。使用精确匹配（MD5哈希）在文档级别删除重复的样本，基于Ray分布式框架。 当用户提到文档去重、删除重复文档、样本去重、分布式去重、大规模数据去重等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出"Ray"或"分布式"，只要任务涉及大规模文档去重处理， 就应该使用此skill。

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特定字段恒定下的其他字段不一致检查工具。读取被检验表，当某些字段（恒定字段）的值相同时， 检查其他指定字段（差异字段）是否存在多个不同的值，如果存在则标记为异常数据，最后输出为相同格式的文件。 当用户提到恒定字段检查、字段一致性检查、分组内差异检查等需求时使用此skill。 即使用户没有说出"恒定字段"，只要任务涉及检查分组内字段是否存在不一致，就应该使用此skill。

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