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page de blog - 9/10
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    :title: Petits codes qu'on écrit parfois
    :date: 2015-09-20
    :keywords: code,élèves,mail,petit code
    :categories: setup,enseignement
    :rawfile: 2015/2015-09-20_codeteach.rst

    Je dois créer un sous-répertoire par élève et je ne retrouve
    jamais ce petit code que j'écris chaque année pour le faire::
    

    ...




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    :title: Numpy version MKL
    :date: 2015-09-07
    :keywords: numpy,MKL,Intel,SIMD,Math Kernel Library,OpenMP
    :categories: modules
    :rawfile: 2015/2015-09-07_numpy_mkl.rst

    Sur la page
    `Unofficial Windows Binaries for Python Extension Packages <http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy>`_,
    on distingue deux versions de Numpy : *MKL* (Math Kernel Library) et *unoptimized*.
    La version *MKL* est la plus rapide comme le montre l'article
    `Numpy/Scipy with Intel MKL <https://software.intel.com/en-us/articles/numpyscipy-with-intel-mkl>`_.
    Elle est compilée avec un jeu d'instructions processeur étendu.
    

    ...




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    :title: Tutoriel sur les réseaux de neurones
    :date: 2015-08-27
    :keywords: réseau de neurones,neural network
    :categories: machine learning,tutoriel
    :rawfile: 2015/2015-08-27_nn.rst

    Le module `neural-python <https://pypi.python.org/pypi/neural-python/>`_
    implémente les `réseaux de neurones <https://fr.wikipedia.org/wiki/R%C3%A9seau_de_neurones_artificiels>`_.
    Il propose une `interface <http://neuralpy.com/docs/secondary/sklearn-compatibility.html>`_
    similaire à celle de
    `scikit-learn <http://scikit-learn.org/stable/>`_
    mais sa `documentation <http://neuralpy.com/pages/home.html>`_
    est réussie.




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    :title: Optimisation avec contraintes, cvxopt, pulp, NLopt, ...
    :date: 2015-07-17
    :keywords: optimisation,contrainte,cvxopt,pulp,NLopt,picos
    :categories: optimisation,machine learning
    :rawfile: 2015/2015-07-17_optimisation.rst

    Mon premier réflexe pour faire de l'optimisation avec contrainte était
    de me tourner vers
    `cvxopt <http://cvxopt.org/>`_, de trouver la fonction
    qui correspondait à mon problème puis à renseigner
    construire les différentes matrices.
    

    ...




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    :title: Map Reduce et Skew Join
    :date: 2015-07-17
    :keywords: map reduce,skew join
    :categories: map-reduce
    :rawfile: 2015/2015-07-17_map_reduce.rst

    .. index:: skew join
    
    Le langage `PIG <https://pig.apache.org/>`_ s'occupe de beaucoup de choses
    pour celui qui l'utilise. Entre autres, il s'occupe de distribuer les calculs
    sans trop avoir d'a priori sur les données qu'il traite.
    Mais comment concevoir une répartition des calculs qui fonctionne
    pour la plupart des cas ? L'un des problèmes les plus fréquents
    est celui du `skewed join <https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Skewed+Join+Optimization>`_ :
    on cherche à fusionner deux tables dont les clés ne sont pas distribuée de manière uniforme,
    loin de là.
    L'article suivant
    `Assignment Problems of Different-Sized Inputs in MapReduce <http://arxiv.org/abs/1507.04461>`_
    creuse aborde quelques aspects de cette problématique.




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    :title: Chargement des images avec pygame
    :date: 2015-05-28
    :keywords: pygame,os
    :categories: programmation,pygame,fichier
    :rawfile: 2015/2015-05-28_repetition.rst

    Je vois chaque année des bouts de code qui ressemble à ceci ::
    

    ...




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    :title: Le design d'un code informatique
    :date: 2015-05-22
    :keywords: design,programmation
    :categories: programmation
    :rawfile: 2015/2015-05-22_point_design.rst

    On écrit rarement un programme au hasard et même si ça
    paraît évident et logique, on fait du *design*.
    

    ...




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    :title: Utilisation des threads et des process
    :date: 2015-05-20
    :keywords: thread,process,parallelized,parallel cmoputing
    :categories: distributed
    :rawfile: 2015/2015-05-20_process_thread.rst

    Le langage Python n'offre qu'un seul fil d'exécution.
    et il n'est pas possible d'utiliser tous les coeurs d'un processeur
    avec juste des threads. Il faut donc passer pas des processus.
    Seulement, comme les processus ne partagent pas la mémoire,
    il est plus compliqué d'échanger des informations entre eux,
    en particulier la sortie standard. Le programme suivant
    n'affiche rien malgré le ``print``. ::
    

    ...




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    :title: Prédire l'occupation des vélib
    :date: 2015-05-19
    :keywords: velib,prédiction,article
    :categories: article,velib,machine learning
    :rawfile: 2015/2015-05-19_velib.rst

    C'est un article sur une façon d'exploiter les données d'un service de vélos dans une grande ville :
    `Predicting Occupancy Trends in Barcelona's Bicycle Service Stations Using Open Data <http://arxiv.org/abs/1505.03662>`_.
    Modèle ARIMA et Random Forest.




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    :title: Lire les articles de blog
    :date: 2015-05-10
    :keywords: blog,pyrsslocal
    :categories: blog
    :rawfile: 2015/2015-05-10-lire_blog_post.rst

    Il suffit d'aller sur internet pour les lire le contenu
    de ce blog mais c'est parfois un peu fastidieux d'en suivre plusieurs.
    Et puis blogger apparaît parfois comme suranné.
    On publie
    plus sur les réseaux sociaux comme Facebook, Linkedin ou Twitter
    ou la visibilité est meilleure et les retours plus immédiats.
    Les articles sont toutefois peu techniques et plus courts.
    D'ailleurs, je ne crois qu'on publie vraiment, on communique plutôt.
    Le blog est un moment d'écriture et de lecture qu'on passe seul.
    Et pour lire
    ces longs textes, des solutions existent comme
    `Digg Reader <http://digg.com/reader>`_,
    `Feedly <http://feedly.com/i/welcome>`_.
    Ce n'est pas toujours gratuit et il faut d'identifier
    et puis dans ce module Python, il existe une façon de lire
    ce blog ::
    

    ...





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