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Réflexions sur les lois des probabilités
Dans sa première partie, ce livre traite de façon symbolique, du fini et de l'infini, entre autre à travers la mythologie grecque, l'espace-temps, la relativité, la lumière, l'air et la quadrature, la quadrature du cercle, l' irrationalité de V2 et les pyramides. La seconde partie, est consacrée à la théorie des probabilités et l'étude mathématique des phénomènes caractérisés par le hasard et l'incertitude, à travers quelques discussions avec Gérard Fleury, Agrégé de mathématiques, Docteur en informatique. D.Z
Les algorithmes de base de l'informatique quantique - Tome 2
L'informatique quantique promet de résoudre plus vite des problèmes en les modélisant différemment. Le physicien américain Richard Feynman a posé les bases du calcul quantique il y a plusieurs décennies, et des travaux algorithmiques ont été publiés
Informatique - Découverte du Machine Learning - Les outils de l'apprentissage automatique
Cet ouvrage propose une découverte pragmatique du Machine Learning à travers des exemples implémentés. Il constitue une introduction à différentes méthodes permettant aux étudiants de DUT, de licence, des écoles d'ingénieurs et aux chercheurs de découvrir plusieurs aspects du domaine. Le domaine du Machine Learning couvre un large spectre d'outils et de méthodes. Cet ouvrage fait un focus particulier sur les réseaux de neurones, les réseaux Bayésiens, les méthodes de classification, le pattern mining et les séries temporelles. La découverte s'effectue en utilisant des bibliothèques dédiées au Machine Learning, notamment TensorFlow, Keras, pyAgrum et Weka. Les exemples du livre sont essentiellement des problèmes qui ont été tirés des domaines d'expertise des auteurs. Les codes informatiques sont proposés en Python, en C et en Java, car les domaines où le Machine Learning est utile sont très nombreux et il est important d'avoir une vue globale de ce qu'il est possible de faire avec les outils récents.
Graphes à deux voix
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Procédures de tri
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Simulation à événements discrets
Concevoir ou optimiser des systèmes complexes grâce à la simulation - Les techniques de simulation permettent de prédire le comportement de système complexes en phase de conception (dimensionnement d'une chaîne de production par exemple) ou d'optimiser les performances de systèmes existants, qu'il s'agisse de stockage, de transport, de services ou de procédés industriels. S'initier aux techniques de simulation par l'exemple - Cet ouvrage introduit les techniques de simulation à événements discrets à travers des exemples de complexité croissante, en évitant autant que possible les exposés théoriques à priori. Il montre d'abord comment réaliser des modèles de simulation dé...
