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 algorithmes de maillage libre, le partitionnement et les maillages incompatibles dans les simulations 3D, en soulignant l'importance de la qualité du maillage et de la compatibilité des éléments.
Couvre les techniques de manipulation des données à l'aide de Hadoop, en se concentrant sur les bases de données axées sur les lignes et les colonnes, les formats de stockage populaires et l'intégration HBase-Hive.
Explore les opérateurs de spin en chimie quantique, en se concentrant sur leurs propriétés et les règles de commutation avec les opérateurs d'impulsion angulaire orbitale.
Couvre les outils de science des données, Hadoop, Spark, les écosystèmes des lacs de données, le théorème CAP, le traitement par lots vs. flux, HDFS, Hive, Parquet, ORC, et l'architecture MapReduce.
Couvre les cadres de données Spark, les collections distribuées de données organisées en colonnes nommées, et les avantages de les utiliser sur les DDR.
Couvre Python définit les opérations, y compris la création, la modification et la comparaison, ainsi que les opérations définies comme l'union et l'intersection.
Explore l'hydraulique fluviale, la modélisation et l'étalonnage en utilisant une approche semi-distribuée pour des prévisions précises et la gestion des ressources en eau.
