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Guide expert pour implémenter Vector Search 2.0 sur Google Cloud, avec embeddings et recherche de similarité.

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Approche forensique structurée pour enquêter sur les chutes soudaines de trafic ou de classement organique, identifier les causes profondes et fournir un plan de rétablissement priorisé.

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Ce skill couvre les phénomènes périodiques et l'analyse fréquentielle, depuis l'oscillation harmonique simple jusqu'à la décomposition de Fourier. Il traite des concepts fondamentaux comme le mouvement harmonique simple, la fonction d'onde, le principe de superposition, l'équation d'onde, les séries harmoniques et la fréquence fondamentale. Particulièrement utile pour résoudre des problèmes de vibration, résonance, interférence et analyse spectrale dans divers contextes physiques.

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Récupère les ordonnances, circulaires et projets de loi du Kerala depuis les portails officiels, les analyse et les enregistre dans un fichier TypeScript.

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Creez, exportez et gerez vos designs Canva via l'API Connect. Automatisez les workflows de design et gerez les assets de marque de maniere programmatique.

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Écrire des requêtes ggsql, une extension SQL pour la visualisation de données basée sur la grammaire des graphiques. Couvre la structure des requêtes, les sources de données et les clauses VISUALISE et DRAW.

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Expertise sur Google Cloud Vector Search 2.0 : embeddings, recherche de similarité et implémentation via la documentation officielle.

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Prédire la performance des personas dans des contextes de tâches spécifiques.

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Produit des notes de recherche et des mémos de pitch d'actions avec modèles financiers à partir de données SEC, actualités et états financiers.

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Bonnes pratiques pour la conception de schémas, l'optimisation de requêtes et l'ingénierie des données avec ClickHouse.

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Créez des figures matplotlib conformes aux conventions du codebase pour l'analyse topologique de données (TDA). Utilise des constantes de style et des fonctions de sauvegarde standard.

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Résolvez des équations aux dérivées partielles (EDP) et des problèmes inverses à l'aide de réseaux de neurones informés par la physique (PINNs) et d'opérateurs neuronaux (FNO, DeepONet) avec la bibliothèque PINA basée sur PyTorch. Utile pour la modélisation scientifique, l'apprentissage d'opérateurs et la réduction de modèle.