Le projet lab-cv est une boîte à outils en computer-vision, construite dans un dépôt de code source, et optimisée pour fonctionner avec le service AI-Training d'OVH. Il permet de déployer rapidement et facilement des algorithmes de traitement d'images et de vidéos, en utilisant des frameworks et des bibliothèques populaires telles que PyTorch, OpenCV, NumPy et Matplotlib.

Ce projet est un support pédagogique destiné à l'enseignement des bases de la programmation scientifique avec Python. Il couvre spécifiquement l'utilisation de la bibliothèque numpy, un outil essentiel pour le calcul numérique en Python. Destiné aux étudiants, il propose des cours théoriques et des travaux pratiques pour maîtriser les fonctionnalités clés de numpy, comme les tableaux multidimensionnels et les opérations mathématiques avancées.

Ce projet propose des ressources pédagogiques pour un cours ou un TP axé sur l'utilisation de la bibliothèque numpy en Python. Il s'agit d'un support de formation destiné aux étudiants ou apprenants souhaitant maîtriser les bases du calcul scientifique avec Python, incluant des exercices pratiques et des explications théoriques.

NumPy est une bibliothèque open source dédiée au calcul scientifique en Python. Elle permet de manipuler des tableaux multidimensionnels de manière efficace et optimisée, offrant des outils pour effectuer des opérations mathématiques complexes, des transformations de données et des calculs vectoriels. Utilisée dans de nombreux domaines comme la recherche, l'ingénierie ou l'intelligence artificielle, elle facilite le traitement et l'analyse de données numériques à grande échelle.

Pyotb est une bibliothèque Python qui encapsule les fonctionnalités de l'Orfeo ToolBox (OTB), un ensemble d'outils open source dédié au traitement d'images satellites et à la télédétection. Il permet aux développeurs d'utiliser facilement les applications OTB depuis Python, simplifiant ainsi l'analyse d'images géospatiales, la calibration optique, la classification ou encore la génération de produits dérivés. Grâce à son approche Pythonique et son interopérabilité avec des bibliothèques comme NumPy, pyotb rend accessible des traitements complexes tout en optimisant les performances.

Ce projet propose des ressources pédagogiques pour un cours ou un TP sur l'utilisation de la bibliothèque numpy en Python. Il s'adresse principalement aux étudiants ou apprenants souhaitant maîtriser les bases du calcul scientifique avec Python. Le contenu est structuré sous forme de documents de cours et d'exercices pratiques.

Ce projet propose un cours d'introduction au traitement de données, conçu pour initier les participants aux bases de la science des données. Il inclut la création d'un environnement virtuel Python dédié, l'utilisation de notebooks Jupyter interactifs et l'exploration de bibliothèques essentielles comme NumPy, Pandas ou Matplotlib. Destiné aux débutants, il facilite l'apprentissage pratique sans nécessiter de connexion internet.

Ce projet propose une formation spécialisée en calcul haute performance (HPC) avec Python, destinée aux développeurs et chercheurs. Il couvre l'optimisation de code, l'analyse de performance, l'utilisation de bibliothèques scientifiques (NumPy, SciPy, Pandas) et les outils de parallélisation. Les participants apprennent à exploiter les fonctionnalités de Python pour des calculs intensifs et à déployer des solutions sur des infrastructures HPC.

Ce projet pédagogique est dédié à l'enseignement des bases de la programmation scientifique avec Python. Il couvre l'utilisation de la bibliothèque NumPy pour manipuler des tableaux et effectuer des calculs numériques. Destiné aux étudiants de première année universitaire, il propose des cours théoriques et des travaux pratiques pour appliquer les concepts abordés.

Ce projet pédagogique est dédié à l'enseignement des bases de la programmation scientifique avec Python. Il couvre notamment l'utilisation de la bibliothèque NumPy pour le traitement de données et les calculs numériques. Destiné aux étudiants, il propose des cours théoriques et des travaux pratiques pour appliquer les concepts abordés.