ISAE-OTSU EO Class

Cours + TP

Cours

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Mise en place

Nous allons utiliser github codespaces pour ce TP

• Lisez la documentation pour comprendre ce qu'est le Codespace
• Créez un compte github
• Lancez un codespace depuis ce repository
• Vous devriez voir apparaître un visual studio code dans votre navigateur web
• Attendez la fin de l'installation
• Lancez la commande export LOCALTILESERVER_CLIENT_PREFIX='proxy/{port}' dans un terminal
• Lancez jupyter lab dans un terminal, puis copiez le token qui s'affiche
• Ouvrez le jupyterlab en vous rendant dans "ports" puis en copiant l'URL donnée
• Allez dans 2_hands_on et parcourez les notebooks

BE

Il est conseillé de changer le type de machine pour prendre une machine à 4 CPU

Introduction à dask, xarray

Pour avoir plus d'informations sur dask, voici le slidedeck d'introduction

Effectuez les notebooks suivants dans l'ordre:

Notebooks d'introduction à Dask

• 00_overview.ipynb
• 01_array.ipynb
• 02_dask.delayed.ipynb
• 03_distributed.ipynb
• 04_futures.ipynb

Notebook d'application au traitement d'images

• 05_image_processing.ipynb

Notebook d'exercice:

• 06_cloud_detector.ipynb

Si cela vous intéresse, le site de Dask donne accès à de nombreux guides supplémentaires, notamment ce tutorial qui parcours les fonctionnalités offertes par dask à la fois en traitement de données mais aussi en apprentissage automatique.