:orphan:

|rss_image|  **2015-09 - 1/1** :ref:`Blog <ap-main-0>` :ref:`article (8) <ap-cat-article-0>` :ref:`articles (3) <ap-cat-articles-0>` :ref:`cours (6) <ap-cat-cours-0>` :ref:`module (7) <ap-cat-module-0>` :ref:`paper (3) <ap-cat-paper-0>`

.. |rss_image| image:: feed-icon-16x16.png
    :target: ../_downloads/rss.xml
    :alt: RSS

----


.. index:: 2015-09


.. _ap-month-2015-09-0:

2015-09 - 1/1
+++++++++++++

.. blogpostagg::
    :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::
    

    ...




.. blogpostagg::
    :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
    `Archived: 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.
    

    ...





----

|rss_image|  **2015-09 - 1/1** :ref:`2022-10 (1) <ap-month-2022-10-0>` :ref:`2022-12 (2) <ap-month-2022-12-0>` :ref:`2023-01 (1) <ap-month-2023-01-0>` :ref:`2023-02 (1) <ap-month-2023-02-0>` :ref:`2023-04 (1) <ap-month-2023-04-0>`