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Concevoir des schémas DuckDB, écrire des requêtes SQL et effectuer des opérations analytiques avec la bibliothèque Python DuckDB.

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Traite des données de levé incluant le traitement de nuages de points, la génération de MNT/TIN, la transformation de coordonnées, l'ajustement de cheminement et de nivellement, le traitement de données GNSS, la génération de courbes de niveau et l'extraction d'entités. Utilisez-le pour créer des modèles de terrain, transformer des coordonnées ou ajuster des mesures de levé.

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Prédit la performance des personas dans des contextes de tâches spécifiques.

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Extraire et analyser les données des factures, reçus, relevés bancaires et documents financiers.

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Analyse de données de survie avec lifelines : courbes de Kaplan-Meier, test du log-rank et régression de Cox.

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Utilisez l'interface CLI d'inference.sh pour exécuter plus de 150 applications IA : génération d'images/vidéos, LLM, recherche web, automatisation Twitter.

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Analyser les fichiers de trace PyTorch profiler et vLLM avec des preuves SQL Perfetto. Utiliser pour les hotspots GPU, attentes de synchronisation, déséquilibre de rang, goulots préfill/décodage.

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Analyse génétique des populations accélérée par GPU avec la bibliothèque pg_gpu : chargement VCF/Zarr, statistiques de diversité, sélection, FST, PCA et visualisation.

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Compétence pour utiliser un CLI vectoriel de recherche sémantique de fichiers, intégré à Claude/Codex.

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Générer des tableaux statistiques prêts à publier avec gt, kableExtra ou flextable. Couvre les statistiques descriptives, les résultats de régression, les tableaux ANOVA, les matrices de corrélation et le format APA.

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Orchestrer des pipelines ML avec Prefect ou Airflow : DAG, dépendances, relance, planification, surveillance, et intégration avec MLflow, DVC et feature stores.

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从聊天记录、照片和文字叙述中构建一个人的数字副本。蒸馏她的声音、记忆和温度。