Introduit des techniques de traitement d'image en Python, en se concentrant sur les opérations de manipulation et de convolution à l'aide de NumPy et Pillow.
Présente les courbes de Bézier, couvrant les algorithmes de génération, l'interprétation des points de contrôle et les applications pratiques dans la conception et les polices.
Explore les principes fondamentaux et les applications des courbes de Bézier, en se concentrant sur leur construction, leurs propriétés et leurs utilisations pratiques dans la conception et la modélisation.
Couvre la vectorialisation automatique dans les systèmes d'information géographique, y compris la détection de la structure, la polygonisation et le traçage automatique.
Introduit les bases du traitement d'image, couvrant les images vectoriels vs matrices, le système de couleurs RGB, l'échelle de gris, et les bibliothèques de manipulation d'image.
Explore la modification de la base des applications linéaires et le calcul des images vectorielles dans différentes bases, en mettant l'accent sur l'utilisation de la base canonique.
Introduit le modèle de subcube aléatoire (RSM) pour les problèmes de satisfaction des contraintes, explorant sa structure, les transitions de phase et le gel variable.
Couvre la programmation des éléments de l'interface graphique à l'aide de Matlab/Octave, y compris l'interaction utilisateur et le traitement des fichiers.
Explore les systèmes d'expression des protéines, la conception vectorielle et l'amélioration de la solubilité chez E. coli et d'autres systèmes communs.
