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.. index:: 2016-08


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2016-08 - 1/1
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.. blogpostagg::
    :title: Quelques articles sur les statistiques bayésiennes
    :date: 2016-08-16
    :keywords: 
    :categories: bibliographie
    :rawfile: 2016/2016-08-16_biblio_bayes.rst

    * `Scalable Learning of Bayesian Network Classifiers <http://www.jmlr.org/papers/volume17/martinez16a/martinez16a.pdf>`_
    * `Structure Discovery in Bayesian Networks by Sampling Partial Orders∗ <http://www.jmlr.org/papers/volume17/15-140/15-140.pdf>`_
    * `BayesPy: Variational Bayesian Inference in Python <http://www.jmlr.org/papers/volume17/luttinen16a/luttinen16a.pdf>`_
    * `LIBMF: A Library for Parallel Matrix Factorization in Shared-memory Systems <http://www.jmlr.org/papers/volume17/15-471/15-471.pdf>`_
    * `Structure Learning in Bayesian Networks of a Moderate Size by EfficientSampling <http://www.jmlr.org/papers/volume17/14-497/14-497.pdf>`_
    * `A Gibbs Sampler for Learning DAGs <http://www.jmlr.org/papers/volume17/14-486/14-486.pdf>`_
    * `Learning the Variance of the Reward-To-Go <http://www.jmlr.org/papers/volume17/14-335/14-335.pdf>`_




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    :title: Un livre intéressant
    :date: 2016-08-05
    :keywords: 
    :categories: livres
    :rawfile: 2016/2016-08-05_biblio.rst

    `High Performance Python <http://shop.oreilly.com/product/0636920028963.do>`_, Micha Gorelick, Ian Ozsvald.
    Le livre est très bien conçu et les exemples sont très clairs. Si vous souhaitez accélérer un programme Python
    en utilisant le multithreading, `OpenMP <http://openmp.org/wp/>`_,
    `Numba <http://numba.pydata.org/>`_, `Cython <http://cython.org/>`_
    `PyPy <http://cython.org/>`_, ou `CPython <https://en.wikipedia.org/wiki/CPython>`_,
    je recommande d'y jeter un coup d'oeil d'abord.
    L'autre livre est réservé à un usage spécifique mais
    le titre est sympathique :
    `Violent Python <http://store.elsevier.com/Violent-Python/TJ-OConnor/isbn-9781597499576/>`_.
    Pour ceux qui veulent jouer avec le wifi, les antivirus...




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    :title: Python et Javascript
    :date: 2016-08-04
    :keywords: Javascript
    :categories: javacript
    :rawfile: 2016/2016-08-04_javascript.rst

    La présentation
    `10 plotting libraries <http://www.xavierdupre.fr/app/jupytalk/helpsphinx/2016/pydata2016.html>`_
    montre les principales librairies de dessin interactif
    mais cela toujours une aventure de mélanger Javascript et Python.
    Via le site d'`Alan Richmond <https://python.zeef.com/alan.richmond>`_,
    j'ai découvert cette page
    `PyScript vs X <https://github.com/zoofIO/flexx/wiki/PyScript-vs-X>`_
    qui listent différentes stratégies pour convertir, utiliser,
    interagir. Il faut partie de la librairie
    `flexx <https://flexx.readthedocs.io/en/stable/>`_
    dont les `exemples <https://flexx.readthedocs.io/en/stable/ui/examples.html>`_
    sont plutôt bluffants. Il est même possible d'interagir avec
    `bokeh <https://flexx.readthedocs.io/en/stable/ui/examples/with_bokeh_src.html#with-bokeh-py>`_,
    et on peut aussi réaliser des graphiques
    `interactifs <https://flexx.readthedocs.io/en/stable/ui/examples/twente_src.html#twente-py>`_.




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    :title: Présentations, RenPy et Scratch
    :date: 2016-08-04
    :keywords: RenPy,Manga,Scratch,Flash
    :categories: modules
    :rawfile: 2016/2016-08-04_renpy.rst

    Le module `RenPy <https://www.renpy.org/>`_
    permet de créer des jeux interactifs ou des mangas
    simples. Je me demande si je verrai un jour des présentations
    réalisées avec ce type d'outils ou avec
    `Scratch <https://scratch.mit.edu/info/faq/>`_
    même si apparemment les vidéos ne peuvent pas dépasser 60 secondes
    mais cela paraît plus simple de convertir
    `Scratch <https://scratch.mit.edu/>`_ en Flash
    `junebeetle <http://junebeetle.github.io/converter/?scratch.mit.edu>`_.
    C'est en tout cas dans ce format que sont montrées les
    `exemples <https://scratch.mit.edu/starter_projects/>`_.





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