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Programmation quantique

2018-05-03

J’ai toujours comprendre comment la programmation quantique fonctionnait, avec les qubit. Quand j’aurais le temps, je lirai sans doute ceci : Quantum Algorithm Implementations for Beginners. Un autre article intéressant : Geometrical Insights for Implicit Generative Modeling. Et quelques autres : Robust Sum MSE Optimization for Downlink Multiuser MIMO Systems with Arbitrary Power Constraint: Generalized Duality Approach, Why We (Usually) Don’t Have to Worry About Multiple Comparisons.

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Ajout de références

2018-04-27

Je découvre plus de sujets qui suscite ma curiosité que je pourrais jamais un jour en traiter. Voici le dernier : Automatic Differenciation.

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Reconstruction 3D

2018-04-16

C’est un sujet compliqué pour lequel il existe des solutions simples comme :epkg:`opencv` : Depth Map from Stereo Images. meshalb permet de visualiser les objets à facette. Un site qui recense plein de problématique en 3D : 3D-Machine-Learning. Pascal VOC est un format très utilisé pour annoter les objets à reconnaître dans une image. Il existe un module python capable de les écrire, pascal-voc-writer, pour les lire pascal-voc-python, un outil pour labelliser Label-Annotation-VOC-Pascal.

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Ajout de références modules

2018-04-05

Dans Traduction automatique :

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Blockchain en python - tutoriels

2018-03-31

Un moyen simple d’avoir une idée de ce qu’est une blockchain est de l’implémenter en python. Deux tutoriels :

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Biblio : articles ajoutés récemment, machine learning

2018-03-27

Dans Ranking :

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Biblio : articles ajoutés récemment, interprétabilité des modèles

2018-03-24

Dans :ref: l-interpretabilite-ml :

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Biblio : articles ajoutés récemment, tests de pénétrations

2018-03-20

Dans Catalogue d’algorithmes :

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Comparaison de librairies de deep learning

2018-03-19

C’est un article de blog produit par la recherche de Microsoft : Comparing Deep Learning Frameworks: A Rosetta Stone Approach. Il compare les temps d’apprentissage et de test pour la plupart des librairies de deep learning. L’ensemble est disponible sur GitHub. Le répertoire de notebooks est intéressant car cela permet de récupérer les mêmes exemples (4) implémentés avec les différantes librairies de deep learning les plus connues.

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Biblio : articles ajoutés récemment

2018-03-19

Dans Suggestions d’articles :

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