Enseignements Ingénieur
C-UNIX
- CM
- Slides
- TD
- TP
- Déprécié
- Exam
- Resources
Structure de données
- CM
- slides (array, list, tree, graph)
- Ressources
- https://people.cs.vt.edu/~shaffer/Book/C++3e20120102.pdf
- https://jeffe.cs.illinois.edu/teaching/algorithms/book/Algorithms-JeffE.pdf
- https://theswissbay.ch/pdf/Gentoomen%20Library/Algorithms/Algorithms%20in%20C.pdf
- https://www.comp.nus.edu.sg/~stevenha/myteaching/competitive_programming/cp2.pdf
- https://defeo.lu/M1-AlgoProg/
- https://defeo.lu/MA2-AlgoC/
- Exam
Réseau de neurones
- CM
- TP
- environnement de travail
- perceptron
- multi-layer perceptron
- suivie et evaluation des modeles
- beirnstein neural network
- compression d'image
- Ressources
Theori des graphes
- CM
- Introduction à la théorie des graphes
- Réprésentation des graphes
- Sémiologie et cartographie
- Exemple de machine à état (todo)
- Application au expression régulière (todo)
- TD
- TP
- Ressources
- https://perso.liris.cnrs.fr/samba-ndojh.ndiaye/fichiers/App_Graphes.pdf
- https://www.math.univ-toulouse.fr/~msablik/CoursIUT/Graphe/2015-2016-Graphe-TD1-PremiereNotion.pdf
- https://mathworld.wolfram.com/CompleteTripartiteGraph.html
- https://www.techno-science.net/definition/6468.html
- https://homepages.laas.fr/lopez/cours/GRAPHES/GraphesPDF-1page.pdf
- http://www.discmath.ulg.ac.be/cours/main_graphes.pdf
- https://www.math.univ-toulouse.fr/~msablik/CoursIUT/Graphe/GrapheNotes.pdf
Enseignements IUT
R3.05 - Programmation Système
- Cours (8-10)
- TD (1) - TP (9)
- Ressources
- https://gee.cs.oswego.edu/dl/cpj/
- https://cdn.manesht.ir/10787___Instructors%20Manual%20%20with%20Java%207th.pdf
- https://chessman7.substack.com/archive?sort=new
- https://mohitmishra786.github.io/exploring-os/
- https://raievskc.gricad-pages.univ-grenoble-alpes.fr/enseignement/BUTInfo/OS/OSBUTInfo.html
- https://sites.google.com/site/davidebuscaldi/teaching/systeme
R5.A.06 Sensibilisation programmation multimédia
- 2024
- 2025
- ressource :
Ancien cours
Programmation
- Licence 1 (python)
- Licence 2 (python)
- Les classes et le polymorphisme
- Les exceptions
- Le mutli-threading
- Guide pour la visualisation de données
- Design pattern (lien extern)
- Design pattern #2 (lien extern)
- Exploring and understanding Python (lien extern)
- Les interfaces graphiques (lien extern)
- Licence 3 (c++)
- Introduction au c++ (todo)
- Les bases du language (todo)
- Les confusions arithmétiques (lien extern)
- Les classes, polymorphisme et les exceptions (todo)
- Les sockets (todo)
- Les itérateurs personnalisé (lien extern)
- Les instructions SMID (lien extern)
- Le mutli-threading (todo)
- Les interfaces graphique avec gtkmm (todo)
- Les fonctionnalités de la norme C++20 (lien extern)
- Les parameters pack (lien extern)
- Le language PHP (lien extern)
Maths pour l'info
- Licence 2 (graphe)
- Algorithme de parcours de graphe (todo)
- Algorithme de FloydWarshall (todo)
- Algorithme de Ford-Fulkerson (todo)
- Algorithme de BellmanFord (todo)
- Algorithme A* (lien extern)
- Application au langage de programmation (AST) (todo)
- Licence 3 (cryptographie)
- Introduction, Rappel, Code Linéaire
- Code correcteurs, Code de Reed Salomon
- Générateurs pseudo aléatoire
- Historique, bloc-note, clé publique et arithmétique
- Diffie-Hellman, RSA, ElGranal, signature, RC4
- Faille du protocole WEP
- Sha 256 explained (lien extern)
- Master 1 (calcule scientifique)
- Algorithme du simplexe (todo)
- La transformé de Hough (todo)
- La transformé en Z (todo)
- La transformé de fourier (lien extern)
- La tomographie (todo)
- Master 2 (calcule scientifique)
- Inversion de fonction par Newton (lien extern)
- Déconstruction des courbes de Bézier (lien extern)
Algorithmie
- Licence 3 (complexité)
- Recherche dichotomique
- Tri boustrophedon
- Tri de shell
- Tri par tas
- Tri rapide
- Arbres AVL
- Enveloppe convexe
- Union-Find (todo)
- Master 1 (classification)
- Introduction a l’algorithme des kmeans
- Classification non-supervisé de pixel : application des kmeans
- Introduction a l’algorithme du perceptron
- Classification par lois normales et approche Bayésienne
- Classification par K plus proches voisins
- Classification supervisée : comparaison k-ppv et bayes
- Métriques d'évaluations
- Master 2 (heuristique)
- Colonies de fourmies
- Probleme du TSP avec k-opt (todo)
- Introduction à l'optimisation des hyperparamètres
- Optimisation et recherche en hyper-espace (todo)
- Application en geomatique et teledetection
Informatique Graphique
- Master 1 (rendue temps reel)
- Notion de geometrie (todo)
- Le pilpeline opengl (todo)
- Les textures et materiaux simples (todo)
- Rotation et interpolation de quaternion
- Théorie sur les lumières
- Master 2 (rendue temps reel)
- Post-traitement et méthodes de rendue (todo)
- Systeme d'animation ! (lien extern)
- Les materiaux physiquement réaliste
- Sources ponctuelles, très nombreuses
- Éclairage par sources polygonales
- Volume rendering (lien extern)
Geoanalytics and PostgreSQL
- Doctoral Course
- Module 1: Introduction to Geoanalytics and PostgreSQL
- Module 2: Importing and Preparing Geospatial Data
- Module 3: Geospatial Data Processing in PostgreSQL
- Module 4: Advanced Geospatial Analysis Techniques
- Module 5: Case Studies and Applications
- Module 6: Research and Development in Geoanalytics
- Module 7: Final Project
- Module 8: Professional Development and Networking
Analyse d'image
- Master 1 (base de l'imagerie)
Livres Gratuit
Computer Science and Programming
- A Functional Introduction To Computer Science (Part I)
- A Functional Introduction To Computer Science (Part II)
- A Data-Centric Introduction to Computing
- Data Oriented Design Book
- Competitive Programmer’s Handbook
- From Source to Binary: A C Programmer's Guide to Linking and Loading
- The Arcane Algorithm Archive
- Software Architecture: The Hard Parts
- How-Linux-Works-What-Every-Superuser-Should-Know
- GPU Programming: When, Why and How?
- The book of shader
- Database Performance at Scale
Mathematics, Statistics, and Machine Learning
- The Matrix Cookbook
- An introduction to statistical learning (python)
- Understanding Deep Learning
- Probabilistic Machine Learning: Advanced Topics
- Introduction to Modern Statistics (2nd Ed)
- Scientific Visualization: Python + Matplotlib
- Deep Learning Tuning Playbook
- Model-Based Machine learning
- Data-Driven Science and Engineering
- The Little Book of Deep Learning
- Statistical learning with sparsity (math)
- Probabilistic machine learning
- Kalman Filter from the ground up
- G A L O I S T H E O R Y
- An Infinite Descent into Pure Mathematics