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@benhadid
benhadid committed Feb 11, 2024
1 parent 3f000f3 commit d77e17f
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<html>

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gtag('config', 'G-PJCD79GLQ3');
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<title> Algèbre linéaire et manipulation d'images sous Python - Vision Par Ordinateur (M1VPO) / Printemps 2024 </title>
<meta name="description" content="Tutoriels PythonLe langage Python sera utilisé pour la réalisation des devoirs de ce cours. En particulier, nous utiliserons Numpy pour le calcul scientifiqu...">


<!--for gitlab pages -->


<!-- automatic favicons -->


<!--for github pages -->
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<link rel="canonical" href="https://benhadid.github.io//m1vpo/assignments/01_assignment">
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<!-- MathJax -->
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<body>

<header class="site-header">

<div class="wrapper" style="z-index: 100;">
<table><tr>
<td><img width="75" src="/m1vpo/_images/logo.png" valign="middle"></td>
<td style="padding-left:10px;"><a class="schoolname" style="font-size: 15px;" class="site-title" href=""></a>
<br/>
<span style="margin-top: -2px;margin-bottom: -10px;" class="site-title"><a href="/m1vpo/" title="Vision Par Ordinateur (M1VPO) / Printemps 2024 - "><b>Vision Par Ordinateur (M1VPO)</a></b></span>
<br/>
<span class="coursesemeter" style="font-size: 12px;font-weight: bold;margin-top: 10px;display: block;">Printemps 2024</span>
</td>
</tr></table>

<nav class="site-nav">

<a href="#" class="menu-icon menu.open">
<svg viewBox="0 0 18 15">
<path fill="#424242" d="M18,1.484c0,0.82-0.665,1.484-1.484,1.484H1.484C0.665,2.969,0,2.304,0,1.484l0,0C0,0.665,0.665,0,1.484,0 h15.031C17.335,0,18,0.665,18,1.484L18,1.484z"/>
<path fill="#424242" d="M18,7.516C18,8.335,17.335,9,16.516,9H1.484C0.665,9,0,8.335,0,7.516l0,0c0-0.82,0.665-1.484,1.484-1.484 h15.031C17.335,6.031,18,6.696,18,7.516L18,7.516z"/>
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</svg>
</a>

<div class="trigger"><h1>Main Navigation</h1>

<ul class="menu">

<li>




<a class="page-link" href="/m1vpo/">
<i class="fa fa-home fa-lg"></i> Accueil
</a>

</li>

<li>




<a class="page-link" href="/m1vpo/schedule/">
<i class="fas fa-calendar-alt"></i> Calendrier
</a>

</li>

<li>




<a class="page-link" href="/m1vpo/lectures/">
<i class="fas fa-book-reader"></i> Cours
</a>

</li>

<li>




<a class="page-link" href="/m1vpo/assignments/">
<i class="fas fa-laptop-code"></i> Devoirs
</a>

</li>

<li>




<a class="page-link" href="/m1vpo/materials/">
<i class="fas fa-book"></i> Ressources
</a>

</li>

</ul>


</div>
</nav>

</div>

<div class="header-texture" style="height:100%; z-index: 0; position: absolute; top:0; right: 0; left: 0;
background-image: url('/m1vpo/_images/pattern.png');" />

</header>


<div class="page-content">
<div class="wrapper">
<div class="post">

<header class="post-header">
<h1 class="post-title">Algèbre linéaire et manipulation d'images sous Python</h1>
<p class="post-meta">Publié le
<!--
Sunday
11/02/2024
-->

Dimanche
11

Février
2024
</p>

</header>

<div>

<span style="font-weight: bold"> Échéance :
<!-- 18/02/2024 -->


Dimanche
18

Février
2024
</span>




<br/>
<span style="font-weight: bold"> Note globale : 5%
</span>


<span style="font-weight: bold">
(<a href="https://benhadid.ddns.net/course/M1_VPO/hw0">Auto-évaluation</a>)
</span>



<p style="font-weight: bold">Télécharger


[<a href="/m1vpo/static_files/assignments/hw0.zip">démarrage</a>]


</p>

<!--
<div style="color: gray;">
<h3>Late Policy</h3>
<ul>
<li>Les devoirs/projets notés seront acceptés sans pénalité en tout temps au plus tard à leur date d'échéance.</li>
<li>Les notes attribuées aux devoirs soumis après leur date d'échéance auront leur score réduit de "10 x (n-1)%", où n est le nombre de jours de retard (jours entre la date d'échéance et la date de soumission).</li>
</ul>
</div>
-->
</div>

<br />
<article class="post-content">
<h1 id="tutoriels-python">Tutoriels Python</h1>

<p>Le langage Python sera utilisé pour la réalisation des devoirs de ce cours. En particulier, nous utiliserons Numpy pour le calcul scientifique. Si vous n’êtes pas familier avec Python et Numpy, les sites web suivants fournissent de très bons tutoriels pour eux.</p>

<ul>
<li><a href="https://www.cs.cornell.edu/courses/cs4670/2016sp/lectures/lec06_numpy.pdf">Numpy primer</a></li>
<li><a href="http://cs231n.github.io/python-numpy-tutorial/">Python Numpy Tutorial</a></li>
<li><a href="https://docs.scipy.org/doc/numpy/user/quickstart.html">Official Numpy Quick Tutorial</a></li>
<li><a href="https://www.tutorialspoint.com/python/">Short Python Tutorial</a></li>
<li><a href="https://realpython.com/jupyter-notebook-introduction/">Jupyter Notebook</a></li>
</ul>

<h1 id="lancer-le-notebook-associé-au-devoir">Lancer le notebook associé au devoir</h1>

<h2 id="version-en-ligne">Version en ligne</h2>

<p>Vous pouvez cliquer sur cette image <a href="https://colab.research.google.com/github/benhadid/m1vpo/blob/gh-pages/static_files/assignments/hw0/hw0.ipynb"><img src="https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg" alt="Open In Colab" /></a> pour lancer le devoir depuis un serveur en ligne (Google Colaboratory). Bien que cette méthode de lancement soit super simple, il n’est pas possible de sauvegarder votre session de travail. Vous devez explicitement faire une copie du/des fichier-s modifié-s et coller le-s contenu-s dans des sessions futures. <br />
<!--[![Binder](https://mybinder.org/badge_logo.svg)](https://mybinder.org/v2/gh/benhadid/m1vpo/HEAD?labpath=static_files%2Fassignments%2Fhw0%2Fhw0.ipynb)
--></p>

<h2 id="version-locale-vm">Version locale (VM)</h2>

<p>Une machine virtuelle (VM) ubuntu semblable à la configuration utilisée dans les labos du département peut être téléchargée depuis la rubrique « Ressources » de ce site. Utilisez VirtualBox pour exécuter cette VM. En cas de besoin, le mot de passe de la machine virtuelle est : user.</p>

<ol>
<li>
<p>Depuis votre machine VM, téléchargez le fichier de démarrage du devoir et décompressez le dans le répertoire de votre choix.</p>
</li>
<li>Depuis un terminal, accédez au répertoire du devoir (par exemple hw0) :
<div class="language-bash highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code> user@vlab<span class="nv">$ </span><span class="nb">cd </span>hw0
</code></pre></div> </div>
</li>
<li>Lancez le bloc-notes jupyter à l’aide de la commande :
<div class="language-bash highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code> user@vlab<span class="nv">$ </span>jupyter notebook
</code></pre></div> </div>
</li>
<li>
<p>Un navigateur Web devrait démarrer et afficher la liste des fichiers dans le répertoire courant. Cliquez sur le fichier associé au devoir (fichier avec l’extension <code class="language-plaintext highlighter-rouge">.ipynb</code>) pour lancer le bloc-notes.</p>
</li>
<li>Lisez attentivement les questions et les commentaires dans le bloc-notes. Pour évaluer une réponse à une question du bloc-notes, exécutez la cellule (Cell | Run Cells) associée à la question.</li>
</ol>

</article>

</div>

</div>
</div>

<footer class="site-footer">

<div class="wrapper">

<!-- <h2 class="footer-heading"></h2> -->
<div class="footer-col-wrapper">
<div class="footer-col footer-col-1">

<p class="text">
02 rue Didouche Mourad<br />
16000 Alger<br />

</p>
</div>

<div class="footer-col footer-col-2">
<ul class="social-media-list">
















</ul>
</div>
</div>

</div>

</footer>


</body>

</html>
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