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Explore les modèles de mélange gaussien pour la classification des données, en mettant l'accent sur la dénigrement des signaux et l'estimation des données originales à l'aide des approches de probabilité et a posteriori.
Couvre les bases de travail avec des chaînes en C, y compris la lecture, la copie, la comparaison et la conversion des chaînes, ainsi que des exemples et des quiz.
La série offre une formation à des experts en éducation numérique, couvrant le LMS, les salles de classe inversées, l'intégration de contenu et le lancement de cours en ligne.
Couvre la visualisation et le post-traitement des sorties d'éléments finis dans Abaqus / CAE 6.14-1, y compris l'extrapolation des contraintes, la moyenne et la visualisation de champ 3D.
