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File d’attente sur Azure HD Insight

2016-01-27

La plupart du temps, un job reste coincé dans la file d’attente car celle-ci est pleine. Voici un code pour s’en assurer sur un cluster Azure HDInsight. A exécuter depuis un notebook.

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Numerical Recipes

2016-01-26

numpy, scipy couvrent la plupart des besoins lorsqu’il s’agit de calcul matriciel. On ne se pose même plus la question de savoir comment c’est implémenté. Cette question revient lorsqu’on a besoin d’un algorithme en particulier et que celui-ci n’est pas disponible dans l’environment dans lequel on programme.

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Remote Desktop sur une machine Windows depuis un Mac

2016-01-25

Il est possible d’ouvrir une session Remote Desktop sur une machine virtuelle Windows sur Azure depuis un ordinateur Mac. Voici l’astuce : Can’t rdp to Azure on Mac OS X.

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Numpy, Hadoop, PIG, Java

2016-01-25

Le fait qu’on puisse utiliser des scripts Python dans un script PIG est un peu trompeur. De là à penser que la librairie numpy serait utilisable… Tout d’abord, les versions officielles de numpy et Python sont implémentaires en C voire un peu de Fortran et Hadoop / PIG est implémenté en java qui a l’avantage de bénéficier d’un garbage collector contrairement au langage C. Ceci explique que la version de Python utilisée par PIG pour définir des UDF (User Defined Function) est Jython. Utiliser numpy dans une fonction UDF n’est pas simple. La première direction consiste à utiliser une version java de numpy :

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DictVectorizer en un peu plus simple

2016-01-19

La classe DictVectorizer n’accepte pas de DataFrame. Le code suivant n’est pas correct :

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Données sur la musique

2016-01-04

De nouvelles sources de données ont été ajoutés à la page Source de données reproduites ci-dessous :

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Deep learning and other readings

2015-12-22

I came accross the following article Evaluation of Deep Learning Toolkits which studies a short list of libraries for deep learning: Caffe, CNTK, TensorFlow, Theano, Torch, and various angles: modeling capability, interfaces, model deployment, performance, architecture, ecosystem, cross-platform. It gives a nice overview and helps choosing the library which fits your needs. Once your deep models has been trained, how to use it? This question should be the first one to be answered.

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Petits codes qu’on écrit parfois

2015-09-20

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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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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Tutoriel sur les réseaux de neurones

2015-08-27

Le module neural-python implémente les réseaux de neurones. Il propose une interface similaire à celle de scikit-learn mais sa documentation est réussie.

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