Gael Varoquaux

@GaelVaroquaux

Researcher and geek: ►Brain, Data, & Computational science ► ►Machine learning for fMRI ►Photography on

Paris, France
gael-varoquaux.info
ಸೆಪ್ಟೆಂಬರ್ 2011 ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸೇರಿದ್ದಾರೆ
53 ಫೋಟೋಗಳು ಅಥವಾ ವೀಡಿಯೋಗಳು ಫೋಟೋಗಳು ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೋಗಳು

ಟ್ವೀಟ್‌ಗಳು

ನೀವು @GaelVaroquaux ಅವರನ್ನು ತಡೆಹಿಡಿದಿರುವಿರಿ

ಈ ಟ್ವೀಟ್‌ಗಳನ್ನು ವೀಕ್ಷಿಸಲು ನೀವು ಖಚಿತವಾಗಿ ಬಯಸುವಿರಾ? ಟ್ವೀಟ್ ವೀಕ್ಷಣೆಯು @GaelVaroquaux ಅವರ ತಡೆತೆರವುಗೊಳಿಸುವುದಿಲ್ಲ

  1. ಅವರು ಮರುಟ್ವೀಟಿಸಿದ್ದಾರೆ
    ಜುಲೈ 20

    Here’s an opener for a bigger article on sustainable source: is open source software a public good?

    2 replies 8 ಮರುಟ್ವೀಟಿಸುವಿಕೆಗಳು 21ಇಷ್ಟಗಳು
  2. ಅವರು ಮರುಟ್ವೀಟಿಸಿದ್ದಾರೆ
    ಜುಲೈ 20

    This free ebook is great, recommended for anyone looking to brush up their python skills

    @rasbt @chrisalbon ಅವರಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ
    I went down the same rabbit hole... ended up splitting my Python intro into a separate free ebook:
    4 ಮರುಟ್ವೀಟಿಸುವಿಕೆಗಳು 26ಇಷ್ಟಗಳು
  3. ಅವರು ಮರುಟ್ವೀಟಿಸಿದ್ದಾರೆ
    ನವೆಂ 17,2016

    The book went off to press today – printed copies should be available in early December!

    17 replies 149 ಮರುಟ್ವೀಟಿಸುವಿಕೆಗಳು 368ಇಷ್ಟಗಳು
  4. ಅವರು ಮರುಟ್ವೀಟಿಸಿದ್ದಾರೆ
    ಜುಲೈ 20

    New talk available! Olivier Grisel giving an overview of the main RecSys concepts at dotAI 2017

    12 ಮರುಟ್ವೀಟಿಸುವಿಕೆಗಳು 32ಇಷ್ಟಗಳು
  5. ಅವರು ಮರುಟ್ವೀಟಿಸಿದ್ದಾರೆ
    ಜುಲೈ 19

    ICYMI, Google, Facebook et. al. are no longer fighting warrantless surveillance, a big step back:

    3 replies 89 ಮರುಟ್ವೀಟಿಸುವಿಕೆಗಳು 63ಇಷ್ಟಗಳು
  6. ಅವರು ಮರುಟ್ವೀಟಿಸಿದ್ದಾರೆ
    ಜುಲೈ 19

    This is really useful: how to make a pip-installable package both importable from Python and cimportable from Cython

    1 reply 52 ಮರುಟ್ವೀಟಿಸುವಿಕೆಗಳು 140ಇಷ್ಟಗಳು
  7. ಅವರು ಮರುಟ್ವೀಟಿಸಿದ್ದಾರೆ
    ಜುಲೈ 18

    Winter School Workshop on Computational Brain Connectivity Mapping in the Côte d'Azur! How can you resist this?!

    1 reply 24 ಮರುಟ್ವೀಟಿಸುವಿಕೆಗಳು 27ಇಷ್ಟಗಳು
  8. ಜುಲೈ 17

    Video of my keynote "Coding for science and innovation", As a scientist; as a developer; in an ecosystem

    30 ಮರುಟ್ವೀಟಿಸುವಿಕೆಗಳು 70ಇಷ್ಟಗಳು
  9. ಅವರು ಮರುಟ್ವೀಟಿಸಿದ್ದಾರೆ
    ಜುಲೈ 17

    scikit-learn==0.19b2 is now available for testing: changelog:

    1 reply 37 ಮರುಟ್ವೀಟಿಸುವಿಕೆಗಳು 59ಇಷ್ಟಗಳು
  10. ಅವರು ಮರುಟ್ವೀಟಿಸಿದ್ದಾರೆ
    ಜುಲೈ 17

    “FAT Python : the next chapter in Python optimization ”

    5 ಮರುಟ್ವೀಟಿಸುವಿಕೆಗಳು 6ಇಷ್ಟಗಳು
  11. ಅವರು ಮರುಟ್ವೀಟಿಸಿದ್ದಾರೆ
    ಜುಲೈ 16
    ಅವರಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ

    Chapter 1 documentation matters Chapter 2 so does testing Chapter 3 prioritising client value over architectural purity

    1 reply 12 ಮರುಟ್ವೀಟಿಸುವಿಕೆಗಳು 53ಇಷ್ಟಗಳು
  12. ಅವರು ಮರುಟ್ವೀಟಿಸಿದ್ದಾರೆ
    ಜುಲೈ 11

    If u couldn't come to our tutorial on scikit-image,check it out on w/ 3-D segmentation &machine learning!

    2 replies 39 ಮರುಟ್ವೀಟಿಸುವಿಕೆಗಳು 96ಇಷ್ಟಗಳು
  13. ಅವರು ಮರುಟ್ವೀಟಿಸಿದ್ದಾರೆ
    ಜುಲೈ 16
    ಅವರಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ

    So start simple & emphasise maintainability. If you reach a point where scalability is your biggest problem, *then* incur that complexity.

    3 replies 16 ಮರುಟ್ವೀಟಿಸುವಿಕೆಗಳು 30ಇಷ್ಟಗಳು
  14. ಅವರು ಮರುಟ್ವೀಟಿಸಿದ್ದಾರೆ
    ಜುಲೈ 14

    If you're missing like me, follow along the talks and tutorials here:

    36 ಮರುಟ್ವೀಟಿಸುವಿಕೆಗಳು 62ಇಷ್ಟಗಳು
  15. ಜುಲೈ 14

    Coding for science and innovation: slides of my keynote

    24 ಮರುಟ್ವೀಟಿಸುವಿಕೆಗಳು 64ಇಷ್ಟಗಳು
  16. ಅವರು ಮರುಟ್ವೀಟಿಸಿದ್ದಾರೆ
    ಜುಲೈ 13

    In his talk at , just recommended 's 2015 blog post on Empirical Bayesian estimation:

    1 reply 30 ಮರುಟ್ವೀಟಿಸುವಿಕೆಗಳು 74ಇಷ್ಟಗಳು
  17. ಅವರು ಮರುಟ್ವೀಟಿಸಿದ್ದಾರೆ
    ಜುಲೈ 13

    Almost everyone designs their first library with excessive custom classes and it's wrong: use functions and numpy arrays as much as possible

    At keynote, some scipython zen.
    2 replies 16 ಮರುಟ್ವೀಟಿಸುವಿಕೆಗಳು 43ಇಷ್ಟಗಳು
  18. ಅವರು ಮರುಟ್ವೀಟಿಸಿದ್ದಾರೆ
    ಜುಲೈ 13
    ಅವರಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ

    I spend a lot of my life supporting academics who do work flow on laptops. They often don't need hpc as a result

    2 ಮರುಟ್ವೀಟಿಸುವಿಕೆಗಳು 5ಇಷ್ಟಗಳು
  19. ಅವರು ಮರುಟ್ವೀಟಿಸಿದ್ದಾರೆ
    ಜುಲೈ 13
    ಅವರಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ

    "It is better to have 100 functions operate on one data structure than 10 functions on 10 data structures." -- Alan Perlis

    1 reply 6 ಮರುಟ್ವೀಟಿಸುವಿಕೆಗಳು 7ಇಷ್ಟಗಳು
  20. ಅವರು ಮರುಟ್ವೀಟಿಸಿದ್ದಾರೆ
    ಜುಲೈ 13

    . with challenge for developers @ : numpy is the universal language for data in Python; we need a categorical dtype.

    2 ಮರುಟ್ವೀಟಿಸುವಿಕೆಗಳು 7ಇಷ್ಟಗಳು

@GaelVaroquaux ಅವರು ಇನ್ನೂ ಟ್ವೀಟ್ ಮಾಡಿಲ್ಲ.

ಲೋಡಿಂಗ್ ಸಮಯ ಸ್ವಲ್ಪ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಿರುವಂತೆನಿಸುತ್ತದೆ.

Twitter ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮೀರಿರಬಹುದು ಅಥವಾ ಕ್ಷಣಿಕವಾದ ತೊಂದರೆಯನ್ನು ಅನುಭವಿಸುತ್ತಿರಬಹುದು. ಮತ್ತೆ ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾಹಿತಿಗೆ Twitter ಸ್ಥಿತಿಗೆ ಭೇಟಿ ನೀಡಿ.

    ಇದನ್ನೂ ಸಹ ನೀವು ಇಷ್ಟಪಡಬಹುದು

    ·