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使用 matplotlib 和 seaborn 建立可发表等级的图表与可视化,并可在任何 LLM 环境下本地运行。
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llmemory 文档存储与搜索入门:涵盖安装、pgvector 数据库配置、文档导入、混合/语义检索,以及构建具备多租户支持的 RAG 系统。
使用 scikit-learn 进行经典机器学习。适用于分类、回归、聚类、降维、数据预处理、模型评估,以及构建 Python 机器学习流程。
执行全面的代码审查,专注于安全性漏洞、性能优化、可维护性及代码正确性。
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用于生成符合出版要求的科学图表、多面板布局及期刊格式的元技能,支持 matplotlib、seaborn 及 plotly。
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