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Titre : Introduction to data science and machine learning Type de document : Monographie Auteurs : Keshav Sud, Éditeur scientifique ; Pakize Erdogmus, Éditeur scientifique ; Seifedine Kadry, Éditeur scientifique Editeur : London [UK] : IntechOpen Année de publication : 2020 Importance : 236 p. Format : 16 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-1-83880-371-1 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle
[Termes IGN] analyse de groupement
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] classification par nuées dynamiques
[Termes IGN] langage à objets
[Termes IGN] logique floue
[Termes IGN] métadonnées
[Termes IGN] optimisation (mathématiques)
[Termes IGN] Python (langage de programmation)
[Termes IGN] segmentation d'imageRésumé : (éditeur) “Introduction to Data Science and Machine Learning” has been created with the goal to provide beginners seeking to learn about data science, data enthusiasts, and experienced data professionals with a deep understanding of data science application development using open-source programming from start to finish. This book is divided into four sections: the first section contains an introduction to the book, the second covers the field of data science, software development, and open-source based embedded hardware; the third section covers algorithms that are the decision engines for data science applications; and the final section brings together the concepts shared in the first three sections and provides several examples of data science applications. Note de contenu : 1- Introductory chapter: clustering with nature-inspired optimization algorithms
2- Best practices in accelerating the data science process in python
3- Software design for success
4- Embedded systems based on open source platforms
5- The K-means algorithm evolution
6- “Set of strings” framework for big data modeling
7- Investigation of fuzzy inductive modeling method in forecasting problems
8- Segmenting images using hybridization of K-means and fuzzy C-means algorithms
9- The software to the soft target assessment
10- The methodological standard to the assessment of the traffic simulation in real time
11- Augmented post systems: Syntax, semantics, and applications
12- Serialization in object-oriented programming languagesNuméro de notice : 28388 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : 10.5772/intechopen.77469 En ligne : https://doi.org/10.5772/intechopen.77469 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98687
Titre : Introduction to scientific programming with Python Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Joakim Sundnes, Auteur Editeur : Springer Nature Année de publication : 2020 Importance : 157 p. Format : 16 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-3-030-50356-7 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Langages informatiques
[Termes IGN] équation polynomiale
[Termes IGN] interface graphique
[Termes IGN] programmation adaptée à l'objet
[Termes IGN] Python (langage de programmation)Résumé : (éditeur) This open access book offers an initial introduction to programming for scientific and computational applications using the Python programming language. The presentation style is compact and example-based, making it suitable for students and researchers with little or no prior experience in programming. The book uses relevant examples from mathematics and the natural sciences to present programming as a practical toolbox that can quickly enable readers to write their own programs for data processing and mathematical modeling. These tools include file reading, plotting, simple text analysis, and using NumPy for numerical computations, which are fundamental building blocks of all programs in data science and computational science. At the same time, readers are introduced to the fundamental concepts of programming, including variables, functions, loops, classes, and object-oriented programming. Accordingly, the book provides a sound basis for further computer science and programming studies. Note de contenu : 1- Getting started with Python
2- Computing with formulas
3- Loops and lists
4- Functions and branching
5- User input and error handling
6- Arrays and plotting
7- Dictionaries and strings
8- Classes
9- Object-oriented programmingNuméro de notice : 28555 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Manuel informatique DOI : 10.1007/978-3-030-50356-7 En ligne : https://doi.org/10.1007/978-3-030-50356-7 Format de la ressource électronique : url Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97444
Titre : Mise en place d’une visionneuse de photographies immersives dans QGIS Type de document : Mémoire Auteurs : Thibault Petiet, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2020 Importance : 45 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Rapport de projet pluridisciplinaire, cycle ING2Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] acquisition d'images
[Termes IGN] analyse des besoins
[Termes IGN] chambre panoramique
[Termes IGN] image panoramique
[Termes IGN] Lyon
[Termes IGN] plan du corps de rue simplifié
[Termes IGN] Python (langage de programmation)
[Termes IGN] QGIS
[Termes IGN] système d'information géographique
[Termes IGN] visualisation de données
[Termes IGN] vue immersive
[Vedettes matières IGN] GéovisualisationIndex. décimale : PROJET Mémoires : Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (Auteur) Immergis est un bureau d’étude au service des gestionnaires de voiries et de réseaux de transports et d’énergies. Immergis a reçu la mission, par la métropole de Lyon, de participer à la réalisation de leur Plan de Corps de Rue Simplifié (PCRS). Il s’agit d’un plan unique structuré et normalisé représentant l’espace public. Il comporte majoritairement la voirie et les affleurants (plaques d’égouts, télécommunications, bouches à clés). Afin d’acquérir ces données, Immergis a à sa disposition un véhicule, muni d’une caméra prenant des photographies en 360°. Ils visualisent ensuite ces images afin d’ajouter les affleurants et la voirie via le logiciel QGIS. L’objectif de mon stage était donc de créer un outil capable de visualiser les images 360° via ce logiciel, à la manière de Street View sur Google Maps. L’outil développé permet donc, à partir d’une couche de points, de visualiser les images. Sur la carte de QGIS, l’indication de la position de l’image et de la direction de la vue permet de mieux localiser les objets dans l’image. Des boutons à l’intérieur de l’image permettent de naviguer d’une image à une autre et la couleur permet de distinguer les jours de relevés. Le plugin permet aussi de visionner des images normales et de télécharger l’image. A terme, cet outil sera utilisé dans une grande majorité des projets d’Immergis, incluant la visualisation d’images mais il a aussi vocation à être repris dans le cadre du développement d’un logiciel pour la gestion de voirie. Note de contenu :
Introduction
1. Contexte du stage
1.1 L’entreprise
1.2 Le PCRS
1.3 Étude du besoin
2. Étude de l’existant
2.1 Google Street View
2.2 Marzipano
2.3 PanoViewer
2.4 Equirectangular Viewer
3. Technique
3.1 Corrections et compréhension du code
3.2 Déroulement de l’utilisation
3.3 Améliorations effectuées, choix et difficultés rencontrées
3.4 Architecture du plugin
4. Perspectives
4.1 Améliorer le plugin en lui-même
4.2 Création d’une API et un outil Web
ConclusionNuméro de notice : 26386 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : IMMERGIS Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96002 Documents numériques
peut être téléchargé
Mise en place d’une visionneuse de photographies immersives dans QGIS - pdf auteurAdobe Acrobat PDF
Titre : Programming for Computations - Python Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Svein Linge, Éditeur scientifique ; Hans Petter Langtangen, Éditeur scientifique Editeur : Springer Nature Année de publication : 2020 Importance : 332 p. Format : 16 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-3-030-16877-3 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Langages informatiques
[Termes IGN] codage
[Termes IGN] équation différentielle
[Termes IGN] programmation informatique
[Termes IGN] Python (langage de programmation)Index. décimale : 26.04 Langages informatiques Résumé : (éditeur) This second edition of the book presents computer programming as a key method for solving mathematical problems and represents a major revision: all code is now written in Python version 3.6 (the first edition was based on Python version 2.7). The first two chapters of the previous edition have been extended and split up into
five new chapters, thus expanding the introduction to programming from 50 to 150 pages. Throughout, explanations are now more complete, previous examples have been modified, and new sections, examples, and exercises have been added. Also, errors and typos have been corrected. The book was inspired by the Springer book TCSE 6, A Primer on Scientific Programming with Python (by Langtangen), but the style is more accessible and concise in keeping with the needs of engineering students. The book outlines the shortest possible path from no previous experience with programming to a set of skills that allows the students to write simple programs for solving common mathematical problems with numerical methods in engineering and science courses. The emphasis is on generic algorithms, clean design of programs, use of functions, and automatic tests for verification.Note de contenu : 1- The First Few Steps
2- A Few More Steps
3- Loops and Branching
4- Functions and the Writing of Code
5- Some More Python Essentials
6- Computing Integrals and Testing Code
7- Solving Nonlinear Algebraic Equations
8- Solving Ordinary Differential Equations
9- Solving Partial Differential EquationsNuméro de notice : 28461 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE Nature : Manuel informatique DOI : 10.1007/978-3-030-16877-3 En ligne : https://doi.org/10.1007/978-3-030-16877-3 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99072 Restitution de profils verticaux de la distribution de gouttes de pluie à partir de mesures au sol et en altitude / Christophe Samboun (2020)
Titre : Restitution de profils verticaux de la distribution de gouttes de pluie à partir de mesures au sol et en altitude Type de document : Mémoire Auteurs : Christophe Samboun, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2020 Importance : 56 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Rapport de projet pluridisciplinaire, cycle ING2Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] algorithme de fusion
[Termes IGN] assimilation des données
[Termes IGN] données météorologiques
[Termes IGN] eau pluviale
[Termes IGN] implémentation (informatique)
[Termes IGN] Python (langage de programmation)
[Termes IGN] réflectivitéIndex. décimale : PROJET Mémoires : Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (Auteur) L’eau peut être étudiée au niveau microphysique, d’un côté en se focalisant sur les taux de pluie, et dans l’autre cas en observant la distribution en tailles de gouttes. Ce rapport de stage fait suite à l’implémentation de l’algorithme VAMOS permettant de restituer le profil vertical des gouttes d’eau. Il a été fabriqué pour le radar Ka-Band ARM Zenith Radar (KAZR) (35 GHz). L’objectif est d’adapter VAMOS à un radar différent : le W-band ARM Cloud Radar (WACR) possédant une fréquence de 95 GHz. Une étude afin de prendre en main le programme existant a été faite dans un premier temps, puis un algorithme a été utilisé pour ajouter le nouvel opérateur. A terme, on pourra améliorer le programme en prenant en compte le break-up et la coalescence des gouttes d’eau. Note de contenu :
Introduction
1. Contexte de VAMOS et définition de la pluie
1.1 Contexte
1.2 Définition des différentes grandeurs
1.3 Les appareils d’acquisition
2. Présentation de Vamos
2.1 Les différents espaces
2.2 Yao
2.3 Modèle de propagation
3. Visualisation des observations et sorties de VAMOS
3.1 Description de l’algorithme
3.2 Implémentation des fonctions de moments
3.3 Résultats obtenus
4. Les opérateurs d’observation
4.1 Opérateur d’observation radar
4.2 Ajout d’un nouvel opérateur d’observation radar
ConclusionNuméro de notice : 26380 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : LATMOS Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95848 Documents numériques
peut être téléchargé
Restitution de profils verticaux de la distribution de gouttes de pluie... - pdf auteurAdobe Acrobat PDF Spatially-explicit sensitivity and uncertainty analysis in a MCDA-based flood vulnerability model / Mariana Madruga de bruto in International journal of geographical information science IJGIS, vol 33 n° 9 (September 2019)PermalinkBridging open source tools and geoportals for interactive spatial data analytics / Bing She in Geo-spatial Information Science, vol 22 n° 3 (August 2019)PermalinkMise en oeuvre d'outils open source pour le suivi opérationnel de l'occupation des sols et de la déforestation à partir des données Sentinel radar optique : études de cas en Guyane et au Togo / Cédric Lardeux in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 219-220 (juin - octobre 2019)PermalinkThe possibility of measuring the dynamic response of structures using non-contact geodetic method / Bostjan Kovacic in Geodetski vestnik, vol 63 n° 1 (March - May 2019)PermalinkContribution au développement d’une plateforme web d’analyse réglementaire et de gestion des vols de drones / Yassmine Boudili (2019)PermalinkPermalinkPermalinkSimultaneous characterization of objects temperature and radiative properties through multispectral infrared thermography / Thibaud Toullier (2019)PermalinkVectorisation du cadastre ancien : restructuration de la chaîne de traitement, implémentation d’une nouvelle méthode de détection et utilisation de la théorie des graphes / Antony Chalais (2019)PermalinkWebscraping, bigdata et analyse spatiale de données immobilières : réponse à un projet ESPON au sein de l'UMS RIATE / Marc Lieury (2019)Permalink