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Du code concis, avec une explication claire.

python

mlflow: suivi params et métriques

Tracer expériences: paramètres, métriques, artefacts et modèles.

#mlflow#tracking#experiments
python

NetworkX: graphes basiques

créer un graphe, mesures de base et plus courts chemins

#networkx#graph#algorithms
python

NetworkX: PageRank et communautés

calculer PageRank et détecter des communautés

#networkx#pagerank#communities
python

NLTK: stopwords et stemming

filtrer stopwords et appliquer stemming sur du texte

#nltk#stemming#text
python

Numba @njit: accélérer une boucle Python

compiler une fonction numérique pour gagner en vitesse

#numba#jit#performance
python

Numba parallèle: prange et nopython

activer le parallélisme et le mode nopython pour vectoriser des boucles

#numba#parallel#performance
python

numpy: argpartition (Top-K)

Extraire indices des plus grands/petits éléments.

#numpy#argpartition#topk
python

numpy: broadcasting et outer

Combiner vecteurs via diffusion implicite.

#numpy#broadcasting#outer
python

numpy: datetime64 bases

Manipuler dates en dtype natif NumPy.

#numpy#datetime64#time
python

numpy: concatenate, stack, hstack/vstack

Assembler des tableaux le long de nouvelles axes.

#numpy#stack#concatenate
python

numpy: einsum bases

Opérations vectorisées via notations Einstein.

#numpy#einsum#vectorize
python

numpy: percentile/quantile

Calculer quantiles et médianes.

#numpy#percentile#quantile