Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
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Couvre les optimisations avancées de Spark, la gestion de la mémoire, les opérations de brassage et les stratégies de partitionnement des données pour améliorer l'efficacité du traitement des données volumineuses.
Couvre la théorie et la pratique des algorithmes de regroupement, y compris PCA, K-means, Fisher LDA, groupement spectral et réduction de dimensionnalité.
Explore l'estimation des canaux OFDM pour les récepteurs sans fil, en soulignant l'importance d'une estimation précise dans les systèmes de communication sans fil.
Explore les ondes dans des milieux inhomogènes, couvrant les conditions initiales et aux limites, la stabilité numérique, les modes propres et les principes de propagation.
Explore la conception de datapath et la logique de contrôle pour l'exécution des instructions ISA, en mettant l'accent sur le contrôle filaire et l'analyse des performances.
Couvre l'interprétation probabiliste de la régression logistique, la régression multinomiale, le KNN, les hyperparamètres et la malédiction de la dimensionnalité.
Explore les concepts avancés de traitement des flux de données à l'aide de données en temps réel sur les trains des chemins de fer néerlandais et de données historiques des chemins de fer fédéraux suisses.
