Nos tutoriels en science des données

Veuillez exécuter Qwen3-Coder-Next localement sur une RTX 3090 avec llama.cpp, puis concevez un tableau de bord analytique complet en quelques minutes à l'aide de Qwen Code CLI.

Veuillez apprendre à répertorier vos branches Git locales et distantes et à les filtrer à l'aide de git branch. Maîtrisez le dépannage avec git fetch, git checkout et git prune.

Découvrez comment exécuter un modèle open source de premier plan localement avec llama.cpp, le connecter à l'interface CLI Kimi et créer un jeu interactif en une seule fois à l'aide du codage vibe.

Découvrez comment créer des listes déroulantes dépendantes dans Excel à l'aide de plages nommées et de tableaux dynamiques, résoudre les problèmes courants, appliquer les meilleures pratiques et créer des listes sans erreur.

Exécutez GLM 4.7 Flash localement (RTX 3090) avec Claude Code et Ollama en quelques minutes, sans cloud, sans contrainte, avec une vitesse et un contrôle optimaux.

Découvrez comment générer des vidéos à l'aide de l'API Grok Imagine. Ce guide Python couvre tous les aspects, des animations d'images au montage vidéo avec le nouveau modèle vidéo xAI.

Découvrez comment associer la génération locale FLUX.2 Klein 4B à l'édition d'images basée sur l'API, au conditionnement multi-références et à l'historique des sessions pour créer un éditeur d'images avec Gradio.

Docker Scout examine les images de conteneurs à la recherche de vulnérabilités et génère des nomenclatures logicielles. Il vous offre une visibilité intégrée sur la sécurité des workflows de développement basés sur Docker, sans nécessiter d'outils supplémentaires ni de configuration complexe.

Découvrez comment ajouter des cases à cocher dans Excel pour créer des listes de tâches, des suivis et des tableaux de bord interactifs. Ce guide traite des méthodes natives et héritées, des formules et du formatage conditionnel.

Veuillez découvrir comment installer et utiliser Pyright pour la vérification statique des types en Python. Ce guide traite de la configuration, de l'intégration IDE, du dépannage et des cas où il est préférable de choisir Pyright plutôt que Mypy.

Apprenez à calculer les probabilités pour plusieurs événements, à distinguer les scénarios ET et OU, et à appliquer ces concepts à des problèmes concrets d'analyse de données.

Évitez les gradients qui disparaissent et les modèles biaisés. Découvrez comment normaliser les données à l'aide des valeurs min-max et z-score dans Scikit-learn afin d'améliorer les modèles d'apprentissage automatique.