numpy
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Tenseurs et réseaux de neurones dynamiques en Python avec une forte accélération GPU
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Le défi de programmation 30 Days of Python est un guide étape par étape pour apprendre le langage Python en 30 jours. Ce défi peut prendre plus de 100 jours. Suivez votre propre rythme. Ces vidéos peuvent également vous aider : https://www.youtube.com/channel/UC7PNRuno1rzYPb1xLa4yktw
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Python Data Science Handbook : texte intégral sous forme de Jupyter Notebooks
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Visualiseur pour réseaux de neurones, deep learning et modèles de machine learning.
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Notebooks Python pour la science des données : Deep learning (TensorFlow, Theano, Caffe, Keras), scikit-learn, Kaggle, big data (Spark, Hadoop MapReduce, HDFS), matplotlib, pandas, NumPy, SciPy, fondamentaux de Python, AWS et diverses lignes de commande.
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Système de trading quantitatif Abu (actions, options, futures, Bitcoin, machine learning) : architecture open source de trading et d'investissement quantitatif basée sur Python.
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Un compilateur Python haute performance, sans surcoût et extensible, avec prise en charge native de NumPy.
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- #13
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- #15
Livre en libre accès sur la visualisation scientifique utilisant Python et matplotlib
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Manuel en ligne gratuit sous forme de notebooks Jupyter pour le cours d'algèbre linéaire computationnelle de fast.ai.
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Cours d'apprentissage automatique en accès libre.
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Opérations sur tenseurs flexibles et puissantes pour un code lisible et fiable (pour pytorch, jax, TF et autres)
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Analyse de données avec Python, 2e édition
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Bibliothèque JSON Python rapide et précise, prenant en charge les dataclasses, les dates et numpy.
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Tensorboard pour PyTorch (et Chainer, MXNet, NumPy, ...).
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Fondements de l'apprentissage automatique : algèbre linéaire, calcul, statistiques et informatique
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Conteneurs d'apprentissage automatique pour NVIDIA Jetson et JetPack-L4T
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