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Quelques modules intéressants

2019-05-20

Une liste de modules à suivre. Un benchmark sur pandas pour commencer : Fast-Pandas. On voit que en deça de 10.000 lignes, l’ordinateur passe son temps surtout dans le code python. Après, il fait enfin un peu de calcul.

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Des articles intéressants

2018-12-09

Je retombe parfois sur ce site medium et il propose quelques articles intéressant pour qui veut apprendre à manipuler les données. Quelques articles trouvés sur cet agrégateur : Markov Chain Monte Carlo in Python, Interpretable Machine Learning with XGBoost, An End-to-End Project on Time Series Analysis and Forecasting with Python, The 2018 Web Developer Roadmap. Le dernier montre quelques bizarreries des outils de traduction automatique : Introduction and main issues of Neural Machine Translation. Un dernier pour la route sur les déformations d’informations principalement sur facebook : France might be losing its first big information war. Un paragraphe étudie les heures de parutions des articles ou réponses pur montrer que les auteurs n’ont pas grand chose à voir avec les informations qu’ils relaient. Il est difficile d’être anonyme sur Internet… oui mais on peut noyer sa propre identité au milieu de plein d’autres tout à fait fausses, comme on peut noyer la vérité au milieu d’articles quelque peu déformés.

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turicreate

2018-03-01

Python est un langage et un environnement en constante mutation. Des packages ne sont plus maintenus, d’autres surgissent. Le dernier en date : turicreate. Il est développé par Apple et d’après ce que j’en comprends, il s’agit principalement de construire des modèles à installer sur leur téléphone. Certaines tâches comme la détection d’objects sont quasiment accessibles avec un simple copier/coller. A suivre donc même si ça ne marche que sous linux pour le moment (ou sous Windows avec WSL = Windows Linux Subsystem).

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mlxtend - tutorial sympathique - bootstrap

2018-02-08

Je viens de faire un petit tour sur la documentation de mlxtend et en particuler la liste des exemples : User Guide. Il y a le fameux graphe avec la base de données Iris qui représente les régions de décisions, le tout en une ligne : plot_decision_regions. La méthode bootstrap vaut aussi le détour.

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Installer theano et un compilateur C++

2017-08-20

epkg:theano est un module difficile à installer car il utilise une compilation C++ pour optimiser les calculer que le programmeur demmande. Cela veut dire qu’il fait appel à un compilateur C++ pour convertir des instructions Python en un code qui s’exécute rapidement. Les portables ont peu souvent des processeurs GPU mais rien n’empêche de développer un programme de deep learning en CPU d’abord. C’est plus facile sous Linux (ou sous Windows Subsystem for Linux. Il suffit d’installer g++ :

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Un module pour calculer des indicateurs financiers

2017-01-08

Je ne l’ai pas essayé mais il a l’air intéressant pour quiconque souhaite coder des algorithmes de trading automatiques : TA-LIB et son interface Python. La plupart des indicateurs financiers y sont implémentés.

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Présentations, RenPy et Scratch

2016-08-04

Le module RenPy 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 même si apparemment les vidéos ne peuvent pas dépasser 60 secondes mais cela paraît plus simple de convertir Scratch en Flash junebeetle. C’est en tout cas dans ce format que sont montrées les exemples.

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Numpy version MKL

2015-09-07

Sur la page Unofficial Windows Binaries for Python Extension Packages, 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. Elle est compilée avec un jeu d’instructions processeur étendu.

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