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Resté informé sur le Deep Learning#
2017-11-13
Un article qui suggèrent des blogs à lire :
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Cours de deep learning appliqués au NLP#
2017-11-13
Stanford University School of Engineering met en ligne beaucoup de cours dont les suivants Natural Language Processing with Deep Learning. C’est l’état de l’art cette année.
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Lectures sur Map Reduce, algorithme distribués#
2017-11-10
Il arrive parfois de faire quelques trouvailles, des articles bien écrits qu’on se surprend à penser qu’il n’est plus besoin de préparer un support écrit. C’est le cas de cet article de blog MapReduce Patterns, Algorithms, and Use Cases. Je recommande également la lecture des autres articles de ce blog : Highly Scalable Blog. J’ai trouvé cette référence en parcourant les supports de cours de Roxana Geambasu comme Distributed Systems Fundamentals.
Algorithmes classiques implémentés#
2017-11-04
Le module algorithms implémente beaucoup d’algorithmes classiques tels que la recherche binaire, le générateur de nombre aléatoire de Mersenne, le tri heapsort.
Après l’architecture Von Neumann#
2017-10-26
Les ordinateurs d’aujourd’hui ne sont pas très éloignés de l”architecture Von Neumann qui place le processor CPU au centre de la machine. C’est l’architecture dans le cours proposé en dernière de l’école Anatomie et histoire d’un ordinateur.
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RUST#
Pourquoi pandas et numpy, pourquoi pas seulement pandas (2A) ?#
2017-09-19
Voici quelques questions abordées durant la première séance.
L’instruction pandas.read_csv n’a pas toujours fonctionné.
Deux principales raisons à cela, la première à cause du chemin.
Un chemin peut être absolu, il commence par c:\ ou \ sous Windows
ou / sous Linux, ou relatif, il commence par un nom.
Le chemin absolu ne pose pas de difficulté en Python sauf dans
quelques cas où le chemin est un chemin réseau (commençant par \\).
Par défaut, Python cherche les données à partir de l’emplacement
du programme si le chemin est relatif. Cet emplacement est aussi l’emplacement
courant pour le programme. Il suffit de placer les fichiers dans ce répetoire
pour n’utiliser que le nom du fichier. On l’obtient en exécutant :
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Carré magique (1A) et transformation d’une fonction#
2017-09-19
On veut écrire une fonction qui calcule la somme des nombres sur chaque ligne d’un carré magique pour s’assurer qu’on a bien la même somme à chaque fois.
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Quelques papiers que j’aimerais avoir le temps de lire#
2017-09-13
Lens Depth Function and k-Relative Neighborhood Graph: Versatile Tools for Ordinal Data Analysis
Dense Distributions from Sparse Samples: Improved Gibbs Sampling Parameter Estimators for LDA
Distributed Sequence Memory of Multidimensional Inputs in Recurrent Networks
A Unified Formulation and Fast Accelerated Proximal Gradient Method for Classification
Breaking the Curse of Dimensionality with Convex Neural Networks
Explaining the Success of AdaBoost and Random Forests as Interpolating Classifiers
Clustering from General Pairwise Observations with Applications to Time-varying Graphs∗
Titres des notebooks#
2017-09-12
Le site contient plus de 300 notebooks qu’on peut retrouver compilés sous la forme d’une gallerie Galleries de notebooks et d’une page qui indique la couverture des tests unitaires : Notebooks Coverage. Excepté si les notebooks utilisent un cluster un une autre ressources difficile d’accès, ceux-ci sont exécutées une fois par semaine pour vérifier qu’ils continuent à tourner avec les dernières versions des modules dont ils dépendent. Ce faisant, le titre est maintenant précédé d’un code qui indique le public auquel il s’adresse et le contenu. Il y a trois niveaux, 1A, 2A, 3A pour chaque année du cursus à l’ENSAE. Le contenu et indiqué par un code.
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