Voici un document qui recense quelques documents computationnels
"remarquables" dans toutes les disciplines et tous les domaines.
* Table of Contents :TOC:
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- [[#notebooks-jupyter][Notebooks Jupyter]]
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- [[#notebooks-rstudio][Notebooks RStudio]]
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- [[#notebooks-org-mode][Notebooks Org-mode]]
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- [[#autres-liens-intéressants-avec-des-notebooks][Autres liens intéressants avec des notebooks]]
- [[#autres-liens-intéressants-avec-des-notebooks][Autres liens intéressants avec des notebooks]]
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des issues depuis l'entrepôt Gitlab [[https://gitlab.inria.fr/learninglab/mooc-rr/mooc-rr-ressources/issues][mooc-rr-ressources]].
* Notebooks Jupyter
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- [[https://github.com/norvig/pytudes/blob/master/ipynb/Economics.ipynb][Simulation d'un marché économique]], Peter Norvig (github @norvig)
- [[https://github.com/norvig/pytudes/blob/master/ipynb/Economics.ipynb][Simulation d'un marché économique]], Peter Norvig (github @norvig)
- [[https://github.com/mikhailklassen/Mining-the-Social-Web-3rd-Edition][Un complément exécutable (Python/Jupyter) pour le livre "Mining the Social Web", (O'Reilly, 2019)]], Mikhail Klassen (github @mikhailklassen)
- [[https://github.com/mikhailklassen/Mining-the-Social-Web-3rd-Edition][Un complément exécutable (Python/Jupyter) pour le livre "Mining the Social Web", (O'Reilly, 2019)]], Mikhail Klassen (github @mikhailklassen)
- [[http://darribas.org/gds19][Des supports de cours ("Geographic Data Science") avec des notebooks Jupyter, (voir sous "labs")]], Dr. Dani Arribas-Bel, Automne 2019 à l'Université de Liverpool.
- [[http://darribas.org/gds19][Des supports de cours ("Geographic Data Science") avec des notebooks
Jupyter]], (voir sous "labs"), Dr. Dani Arribas-Bel, Automne 2019 à l'Université de Liverpool.
@@ -35,16 +32,17 @@ des issues depuis l'entrepôt Gitlab [[https://gitlab.inria.fr/learninglab/mooc-
...
@@ -35,16 +32,17 @@ des issues depuis l'entrepôt Gitlab [[https://gitlab.inria.fr/learninglab/mooc-
- [[https://github.com/jkitchin/dft-book][Un livre de chimie théorique écrit en Org-Mode]], John Kitchin (github @jkitchin)
- [[https://github.com/jkitchin/dft-book][Un livre de chimie théorique écrit en Org-Mode]], John Kitchin (github @jkitchin)
- [[https://gitlab.inria.fr/learninglab/mooc-rr/mooc-rr-ressources/tree/master/module2/ressources/sequence6_examples][Les documents montrés en exemple dans les vidéos du MOOC]]
- [[https://gitlab.inria.fr/learninglab/mooc-rr/mooc-rr-ressources/tree/master/module2/ressources/sequence6_examples][Les documents montrés en exemple dans les vidéos du MOOC]]
- [[https://plmlab.math.cnrs.fr/xtof/interacting_neurons_with_stp][A system of interacting neurons with short term plasticity (org avec du C, gnuplot, shell)]], Christophe Pouzat
- [[https://plmlab.math.cnrs.fr/xtof/interacting_neurons_with_stp][A system of interacting neurons with short term plasticity]], (org
- [[][Supplementary Material for: Homogeneity and identity
tests for unidimensional Poisson processes with an
avec du C, gnuplot, shell) Christophe Pouzat
application to neurophysiological peri-stimulus time
- [[][Supplementary Material for: Homogeneity and identity tests for
histograms--R version (org avec R)]], Christophe Pouzat --> LIEN à renseigner
unidimensional Poisson processes with an application to
- [[][Supplementary Material for: Homogeneity and identity
neurophysiological peri-stimulus time histograms--R version]], (org
tests for unidimensional Poisson processes with an
avec R) Christophe Pouzat --> LIEN à renseigner
application to neurophysiological peri-stimulus time
- [[][Supplementary Material for: Homogeneity and identity tests for
histograms--Python version (org avec Python, mais les
unidimensional Poisson processes with an application to
mêmes calculs que le précédent)]], Christophe Pouzat LIEN à renseigner
neurophysiological peri-stimulus time histograms--Python version
]], (org avec Python, mais les mêmes calculs que le précédent), Christophe Pouzat LIEN à renseigner