Explore les caractéristiques de la turbulence, les méthodes de simulation et les défis de modélisation, fournissant des lignes directrices pour le choix et la validation des modèles de turbulence.
Introduit les bases de la science des données, couvrant les arbres de décision, les progrès de l'apprentissage automatique et l'apprentissage par renforcement profond.
Explore la modélisation, la stabilité et le développement historique des turbines hydrauliques, en mettant l'accent sur les critères de sélection des turbines Francis.
Explore la gestion des défauts, des stratégies d'essai et des défis en matière de qualité des logiciels, avec des exemples du monde réel et des études de cas.
Explore les arbres de décision pour la classification, l'entropie, le gain d'information, l'encodage à chaud, l'optimisation de l'hyperparamètre et les forêts aléatoires.
Explore les fondamentaux de régression logistique, y compris les fonctions de coût, la régularisation et les limites de classification, avec des exemples pratiques utilisant scikit-learn.
Explore l'hydroacoustique pour les installations hydroélectriques, en mettant l'accent sur les méthodes de caractéristiques et l'analyse des caractéristiques sonores.
Explore l'évaluation des modèles avec K-Nearest Neighbor, couvrant la sélection optimale de k, les mesures de similarité et les mesures de performance pour les modèles de classification.
Explore les paramètres de simulation hydroacoustique, la modélisation des oscillations de masse et les erreurs de validation dans les installations hydroélectriques.
Explore la transformation matricielle de l'opérateur de densité en physique quantique et les implications de la mesure du système, conduisant à l'effondrement de l'état.
Couvre les bases du travail avec les fichiers texte dans la programmation C, y compris l'ouverture, la lecture, l'écriture et la fermeture des fichiers, avec des exemples et des démonstrations.
