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Plan séance 1 - Algorithmie#
2018-09-04
Plan de la première séance 4 septembre.
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Notebooks testés sur Debian 9#
Ecrire du code rapide#
2018-08-21
Le titre n’est pas très évocateur mais l’article qui suit
Bing.com runs on .NET Core 2.1!
explique comment un service web, en l’occurence le moteur
de recherche Bing, a été
accéléré. Et l’explication repose sur six optimisation
d’implémentation reliés à chaque à ce qu’on appelle une
pull request.
Les deux suivantes qui font partie des six ne sont pas
trop compliqués à lire en particulier la deuxième
qui révèle que le moteur de recherche parse énormément d’urls
à la recherche de caractères /
. A priori, la modification
implique que la recherche de deux ou trois charactères et très
souvent utilisée et que cela vaut le coup d’écrire spécifique
dans ce cas. Le test qui choisit l’un ou l’autre cas
apparaît d’un surcoût négligeable.
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Quelques articles intéressants#
Quelques articles intéressants#
2018-08-01
Presque un cours.
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Ajout de référence#
Visualisation de modèles#
2018-07-12
Netron : cet outil n’explique pas vraiment mais permet de visualiser des modèles de machine learning. C’est un pas dans la bonne direction, il semble assez populaire sur GitHub. Il est sans doute amené à évoluer (référencé dans Interprétabilité des modèles). VisualDL est un outil similaire dédié au deep learning.
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Quelques articles à lire#
2018-07-03
Lectures d’été.
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Deep learning dans un autre projet#
2018-07-02
Les notebooks de deep learning devenaient difficiles à maintenir dans le même projet, les librairies dépassent souvent la centaine de mégaoctets et allongeaient considérablement le temps d’exécution des tests unitaires. Ils ont désormais leur propre projet ensae_teaching_dl.
QuBit#
2018-06-18
Un jour il faudra sans doute coder en QuBit ou bit quantique. Voici un lien vers une petite introduction : Quantum Computing for Everyone - Part I: Classical vs. Quantum Computing.
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