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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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Optimisation avec contraintes, cvxopt, pulp, NLopt, …

2015-07-17

Mon premier réflexe pour faire de l’optimisation avec contrainte était de me tourner vers cvxopt, de trouver la fonction qui correspondait à mon problème puis à renseigner construire les différentes matrices.

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Map Reduce et Skew Join

2015-07-17

Le langage PIG 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 : 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 creuse aborde quelques aspects de cette problématique.

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Chargement des images avec pygame

2015-05-28

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

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Le design d’un code informatique

2015-05-22

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

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Utilisation des threads et des process

2015-05-20

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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Prédire l’occupation des vélib

2015-05-19

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. Modèle ARIMA et Random Forest.

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Lire les articles de blog

2015-05-10

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, Feedly. 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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Migration des notebooks à IPython 3

2015-04-26

Il est rare de ne pas avoir quelques bugs lorsqu’on change de version de module. Il est naturel de changer un peu les fonctions, de les rendre un peu plus clairs, de rendre les usages un peu moins implicites. Lors du passage de IPython 2 à 3, quelques notebooks ne fonctionnaient plus. Cela était pour la plupart dû à la méthode Series.ravel de pandas

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Python 2 ou Python 3 ?

2015-04-20

Il faut choisir Python 3 sans hésiter. Le language est plus cohérent et il est surtout beaucoup plus sûr dès qu’on manipule des chaînes de caractères. Tout est encodé en unicode et on ne se pose plus la question des accents ou caractères chinois. Tout se fait lorsqu’on lit ou on écrit un fichier ou qu’on convertit des octets (ou bytes) en caractères. Ensuite, à l’intérieur du programme, on ne se pose plus de questions. D’ailleurs, dès qu’on fait du web, une bonne règle de survie à suivre : tout doit être codé en utf-8.

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