Les bookmarks de Clem
2353 shaares
Ah ben voila! suffisait de demander
Configurer la complétion automatique sous ess.
Le plus gros pacman du monde (via sebsauvage).
Un exemple d'utilisation de markdown avec R, + conversion via pandoc
Pour convertir des documents d'un markup format à un autre.
Un site servant de dépot aux codes open source développés en écologie. Me suis inscrit
Le vrai manuel d'utilisation de org comme tableur
un autre site de BD rigolo
Un webcomics rigolo. Et en noir et blanc en plus
utiliser emacs comme tableur. Un didacticiel
Un XKCD rigolo sur la notion de risque
Tiens? On peut utiliser ESS pour éditer des scripts shell.
Tiens? je n'y avais jamais pensé: utiliser org-mode comme tableur. J'ai essayé c'est pas mal!
Apparemment, en combinant les capacités de calc avec org-mode, on a un truc qui vaut bien excel
Apparemment, en combinant les capacités de calc avec org-mode, on a un truc qui vaut bien excel
Une autre démonstration simple et intéressante du fait que quand on a une variable aléatoire X distribuée selon une loi binomiale de paramètres N et p, dont le paramètre N est tiré d'une loi de Poisson de paramètre lambda, la variable aléatoire X est tirée d'une loi de Poisson de paramètre lambda*p. Cette démonstration utilise l'identité
\exp(x) = \sum_{n=0}^\infty (x^n)/(n!)
\exp(x) = \sum_{n=0}^\infty (x^n)/(n!)
Théorème de Rao-Rubin qui permet la caractérisation de la distribution de Poisson. Récupéré.
Une conséquence intéressante: quand X suit une distribution de Poisson de paramètre lambda, et que Y suit une binomiale de paramètre n, p, et que n est une réalisation de X, alors Y est une loi de Poisson de paramètre lambda*p.
Une conséquence intéressante: quand X suit une distribution de Poisson de paramètre lambda, et que Y suit une binomiale de paramètre n, p, et que n est une réalisation de X, alors Y est une loi de Poisson de paramètre lambda*p.
Un bouquin à lire. Sur la mauvaise utilisation des stats aux procès
Explication simple du processus scientifique (via sebsauvage).
Une explication très claire des approximations de Laplace
ou alors ya ça, en python. Plus efficace.
Très intéressant: pour splitter un pdf scanné en A3 en un pdf constitué de succession de pages A4. Je suis en train de passer toutes mes BD (au moins celles en noir et blanc) en pdf, et le scan en A3 prend moins de temps. Mais disposer de A4 est plus sympa sur mon livre électronique. Du coup, je m'appuie sur pdfshuffler pour "cropper" les 50% gauche, sauver le truc dans fic1.pdf, puis pour cropper les 50% de droite, et sauver le truc dans fic2.pdf
Puis, sous bash, je transforme le doc à X pages en X docs pdf avec pdftk (pdftk monfichier.pdf burst). pdftk est assez utile pour ça. Je le renomme avec un script bash:
num=1
for i in *.pdf
do
cp "$i" "re/pg_$(printf "%04u" $num).jpg"
let num=num+2
done
même chose pour les pages paires. et un petit coup de ghostscript pour reconcaténer le tout.
Puis, sous bash, je transforme le doc à X pages en X docs pdf avec pdftk (pdftk monfichier.pdf burst). pdftk est assez utile pour ça. Je le renomme avec un script bash:
num=1
for i in *.pdf
do
cp "$i" "re/pg_$(printf "%04u" $num).jpg"
let num=num+2
done
même chose pour les pages paires. et un petit coup de ghostscript pour reconcaténer le tout.