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        <title>Didier Villers, UMONS - wiki</title>
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        <title>teaching:progappchim:epidemie_coronavirus</title>
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        <description>Épidémie du coronavirus COVID-19

Références :

	*  Coronavirus disease 2019
	*  Maladie à coronavirus 2019
	*  Coronavirus COVID-19 Global Cases by Johns Hopkins CSSE
	*  Coronavirus (COVID-19) Mortality Rate
	*  data : &lt;https://github.com/CSSEGISandData/COVID-19/tree/master/csse_covid_19_data&gt;

Programmes de représentations

FIXME

Quelques simulations SEIR effectuées par des scientifiques :

	*  Marius Gilbert (ULB/FNRS, Spatial Epidemiology lab (SpELL), &lt;https://twitter.com/mariusgilbert/sta…</description>
    </item>
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        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <title>teaching:progappchim:ppoo</title>
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        <description>Programmation Python Orientée Objet

FIXME : en construction

Concepts utilisés

	*  Un objet : c&#039;est... n&#039;importe quoi, qui peut être codé. En Python, tout est objet !
	*  Une classe est une description générique d&#039;un type d&#039;objet, incluant les données et les méthodes qui le caractérisent</description>
    </item>
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        <title>teaching:progappchim:analyse_images</title>
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        <description>Analyse d&#039;images

Le traitement d&#039;images permet de transformer des images. L&#039;analyse d&#039;images permet d&#039;extraire des informations contenues dans une image. Il est aussi possible d&#039;effectuer des tâches plus complexes de reconnaissance et d&#039;analyse de scènes.</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:pandas?rev=1668503305&amp;do=diff">
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        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <title>teaching:progappchim:pandas</title>
        <link>https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:pandas?rev=1668503305&amp;do=diff</link>
        <description>Pandas

Module pour l&#039;analyse de données, pouvant se substituer à l&#039;utilisation d&#039;un tableur. Une différence fondamentale de la librairie pandas avec NumPy, c&#039;est que les tableaux NumPy (NumPy arrays) ont le même type (dtype) pour le tableau entier, tandis que les tableaux pandas (pandas DataFrames) sont caractérisés par un type unique (dtype) par colonne.$X$$x$$P(x)$$X$$x$$x_1, x_2, x_3, ...$$X$$P(x_i)$$X$$x$$P(x)$$x$$x+dx$$P(x)$$x$$P(x) dx$$P(x) dx = P(x \le X &lt; x+dx)$$P(x_i) \ge 0$$x_i$$P(x) …</description>
    </item>
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