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Couvre la physique d'un saut en luge, analysant les forces, les vitesses et les équations de mouvement.
Couvre le clustering et l'algorithme K-means pour partitionner les ensembles de données en clusters en fonction de la similarité.
Couvre les conditions KKT et l'optimisation convexe, en discutant des qualifications de contraintes et des cônes tangents des ensembles convexes.
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Explore les compromis entre les données et le temps dans les problèmes de calcul, en mettant l'accent sur les rendements décroissants et les compromis continus.
