「space」の検索結果

Route DGL graph learning tasks across graph APIs, datasets, message passing, GraphBolt, distributed tools, and DGL-Go workflows.

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Routes DI-engine users to the right workflow for CLI/config launches, serial and framework-based RL pipelines, and environment integration.

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Route DiffDock docking, web UI, training/data preparation, and benchmark evaluation tasks to focused repo-specific guidance.

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Use this skill for Hugging Face Diffusers tasks: pipeline inference, schedulers, adapters/loaders, training recipes, modular pipelines, conversion helpers, CLI checks, and repo maintenance.

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Use Diffusion Planner for nuPlan autonomous-driving trajectory generation: prepare model-ready data, train or resume the diffusion model, configure closed-loop planning, and add differentiable collision or classifier guidance.

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Use Diffusion Policy for robot imitation-learning configs, zarr replay data, policy/model interfaces, training/evaluation workflows, and safety-gated real robot operations.

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Routes DINO DETR object-detection setup, COCO data validation, CUDA deformable-attention preparation, training, evaluation, inference, visualization, and bounded benchmarking tasks.

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Use Dipy for diffusion MRI IO, preprocessing, reconstruction, tractography, registration, visualization-aware workflows, and command-line operations.

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Use this repo skill for DiscoArt image generation, configuration/prompt scheduling, CLI, Jina serving, Docker runtime planning, and troubleshooting.

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Routes Distil-Whisper inference, PyTorch distillation training, and Flax reproduction workflows.

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Use DIG (Dive into Graphs) to load graph-learning datasets, run graph generation, self-supervised learning, GNN explainability, 3D graph learning, GOOD OOD datasets, graph augmentation, fair graph learning, and large-scale graph workflows.

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Guide Django REST Framework and GeoDjango projects through django-rest-framework-gis installation, GeoJSON serialization, spatial filtering, pagination, OpenAPI schema generation, and backend troubleshooting.

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Route DLTK 0.2.1 medical-imaging workflows across legacy TensorFlow 1.x data, models, Estimators, and deployment utilities.

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Use DeepMind dm_control for MuJoCo simulation, Control Suite environments, PyMJCF models, Composer tasks, rendering, and high-level locomotion/manipulation workflows.

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Use DeepMind dm-haiku as a JAX neural-network library for transforms, modules, state/RNG, layers, advanced JAX interop, and optional Flax interop.

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Use DocArray for multimodal Pydantic-style documents, typed DocList and DocVec batches, serialization and local storage, FastAPI payloads, and vector retrieval indexes.

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Operate doccano for text annotation, dataset import/export, auto-labeling, deployment, and repo maintenance.

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Use Docling to convert, parse, configure, extract, chunk, serve, and maintain document-processing workflows across Python APIs, CLI commands, optional pipelines, and repository edits.

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Routes DocsGPT deployment, source ingestion, retrieval, agent workflows, tools, integrations, and native or OpenAI-compatible API operations.

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Use Donut for OCR-free document understanding, checkpoint inference, fine-tuning, evaluation, and SynthDoG synthetic document generation.

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Route DoWhy causal inference, graphical causal model, and graph/data workflows to the right sub-skill and bundled references.

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Use DPM-Solver and DPM-Solver++ single-file samplers for diffusion ODE sampling, PyTorch/JAX integration, ScoreSDE/DDPM examples, and Stable Diffusion acceleration.

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Use and troubleshoot the Dream Textures Blender add-on for Stable Diffusion image generation, texture projection, render passes, model setup, and backend APIs.

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Use DreamCraft3D for image-conditioned 3D generation, staged optimization, texture boosting, export, and CUDA troubleshooting.

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