Entdecke Jupyter Notebooks Agent Skills in Recherche und vergleiche verwandte Workflows, Tools und Einsatzfaelle.
von K-Dense-AI
PyMC ist ein Skill für Bayes-Modellierung zum Erstellen, Anpassen, Prüfen und Vergleichen probabilistischer Modelle in Python. Verwenden Sie pymc für hierarchische Regression, Mehrebenenanalyse, Zeitreihen, fehlende Daten, Messfehler und Modellvergleich mit LOO oder WAIC.
von K-Dense-AI
cellxgene-census-Skill zum programmgesteuerten Abfragen des CELLxGENE Census. Damit lassen sich Expressionsdaten, Metadaten, Embeddings und Muster über Datensätze hinweg in Geweben, Krankheiten und Zelltypen erkunden. Besonders geeignet für Single-Cell-Analysen auf Populationsebene und Vergleiche mit Referenzatlanten; für eigene Daten sind scanpy oder scvi-tools die bessere Wahl.
von K-Dense-AI
astropy ist ein Python-Toolkit für Astronomie- und Astrophysik-Workflows. Nutzen Sie diese astropy Skill für Himmelskoordinaten, Einheiten, FITS-Dateien, Zeitskalen, Tabellen, WCS, Kosmologie und astropy für die Datenanalyse. Es hilft bei praktischen Astronomieaufgaben wie Koordinatentransformationen, Einheitenumrechnung und Datenverarbeitung.
