「vector」の検索結果

Use CleanRL's single-file reinforcement learning scripts, evaluation utilities, experiment operations, and repository maintenance workflows safely.

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。

Routes Cognee AI memory platform tasks across SDK memory APIs, graph/RAG retrieval, configuration, custom pipelines, session memory, CLI, API, MCP, and deployment workflows.

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。

Routes Chainer workflows for training, export, distributed learning, ChainerX, and checkout maintenance.

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 Brian2 for clock-driven spiking-neural-network modeling, simulation, synaptic connectivity, input generation, recording, physical-unit equations, spatial neurons, runtime code generation, and C++ standalone workflows.

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 OpenAI CLIP for zero-shot image-text inference, prompt engineering, feature extraction, and responsible evaluation.

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。

Routes CogDL graph-learning workflows for experiments, graph data, models, training wrappers, and pipeline apps.

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 this self-contained Browser Use repo skill for Python agents that automate websites, browser sessions, custom tools, LLM/provider setup, persistent CLI sessions, cloud/sandbox production deployment, MCP, skills, and troubleshooting. Prefer ChatBrowserUse by default and route to focused sub-skills for implementation details.

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。

Route ClearerVoice-Studio tasks for ClearVoice inference, SpeechScore metrics, and speech-model training or data-preparation workflows.

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 code-review-graph for local-first CLI/MCP code knowledge graphs, graph-backed code review, structural search, and repository-analysis integrations.

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 CausalML for causal inference, uplift modeling, matching, validation, interpretation, and treatment optimization workflows.

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。

Guides CLIP-as-service client, server, and CLIP search workflows for text/image embeddings, cross-modal ranking, and retrieval services.

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 Chai Lab / Chai-1 for molecular structure prediction, input preparation, MSA/template setup, restraints, glycans, and repo-specific troubleshooting.

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 CLAM for weakly supervised computational pathology workflows on whole-slide images, from WSI patching through features, training, evaluation, and heatmaps.

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 ClawBio for local-first bioinformatics agent workflows: install and run its skill library, route genomic or omics inputs, create reproducible reports, connect optional MCP or Nextflow integrations, and author or validate skills.

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。

Routes cleanlab data-centric AI workflows for finding label errors, dataset issues, outliers, annotator quality, and task-specific label-quality problems.

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 CAMEL-AI to build, configure, tool, remember, evaluate, and troubleshoot multi-agent Python systems with self-contained routing across agents, models, tools, RAG, and evaluation workflows.

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 the city2graph 1.0.0 Python package to construct, validate, transform, and troubleshoot geospatial, spatial-topology, morphology, mobility, transportation, heterogeneous, and GNN-ready graphs.

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。

Routes CenterNet object-detection training, evaluation, configuration, and setup workflows.

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。

Operate the Bindu agent microservice framework: Python bindufy agents, A2A protocol, security, gRPC SDKs, deployment, Gateway, and Inbox.

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。

Route BEIR repository tasks for benchmark data loading, retrieval evaluation, reranking, generation, and training workflows.

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。

CPU-only operating guidance for the BEHAVIOR-1K BDDL 3.7.0 package: symbolic activity definitions, condition parsing/evaluation, object taxonomy, and generated-data-backed knowledge-base inspection.

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。

Route BayesianOptimization package tasks for black-box Bayesian optimization, HPO, acquisition functions, constraints, typed domains, domain reduction, and checkout maintenance.

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。

Routes BasicTS time-series training, dataset, model, and pipeline workflows through focused sub-skills.

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。

Route Baichuan2 chat inference, deployment/quantization, and fine-tuning workflows.

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。