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Explore le problème fondamental de la distance en astronomie et discute de diverses méthodes de mesure de la distance, y compris l'astrométrie à grand angle et les distances binaires d'éclipse détachées.
Explore les processus de branchement dans les réseaux, la généalogie et l'avalanche d'activité, en discutant de la distribution de la taille des grappes dans la percolation des MF.
Explore la découverte historique et les mécanismes derrière les pulsations stellaires, en mettant l'accent sur leur classification et leur importance dans la compréhension de la structure stellaire.
Offre une introduction complète à la science des données, couvrant Python, Numpy, Pandas, Matplotlib et Scikit-learn, en mettant l'accent sur les exercices pratiques et le travail collaboratif.
Couvre les algorithmes de flux de réseau, y compris Max Flow, Min Cut, et l'algorithme de cycle de coût négatif, progressant de définitions de base à des algorithmes avancés comme Bellman-Ford et Dijkstra.
Explore la classification des neurones, soulignant l'importance de comprendre la complexité du cerveau et les défis dans la définition des types de cellules.
