Parmi ces sites web, lesquels utilisent des algorithmes de recommandation ?

Parmi ces sites web, lesquels utilisent des algorithmes de recommandation ?

Réponse : Youtube, Facebook, amazon, Outlook

  • Youtube
  • Facebook
  • Amazon
  • Outlook
  • Dropbox

Introduction :


Cet article décrit une implémentation en python du minage du bitcoin qui s’appuie sur un algorithme basé sur un double hash SHA-256.

bitcoin python algorithme miner minage

Introduction – Principe de l’agorithme de minage du bitcoin

Les mineurs du réseau bitcoin doivent rechercher le nonce qui est un un nombre de 32 bits. Le mineur va tester successivement plusieurs NONCE (1,2,3 ….10^32-1), pour chacun des nonce il crée l’entête suivante et le hasher 2 fois avec une fonction de hachage SHA-256 bits.

FieldDescriptionSize
versionVersion4
Hash du bloc précédent256-bit hash du block précédent32
Merkle rootIl s’agit d’un hash sur les données du bloc. Il est fournit au mineur et il contient un résumé des transactions qui sont contenues dans le bloc.32
timeUn timestamp numérique qui représente le nombre de seconde depuis 1970-01-01T00:00 UTC4
bitsLa cible actuelle (Current target) en format compacté4
nonce32-bit number (starts at 0)4

Une fois le hash obtenu le mineur doit ensuite vérifier que le hash obtenu est inférieur au facteur de difficulté cible du bloc. Si le hash obtenu est supérieur alors le nonce n’est pas le bon il faut en tester un autre.

Exemple sur le bloc 671712

Si vous utilisez un explotateur de blochain bitoin (par exemple blocstream info), si on prends par exemple le bloc 671712 :

https://blockstream.info/block/000000000000000000062a949bc297739a12e639ba9e2107638b469afe11d0f8?expand

bitcoin python algorithme miner minage

Dans ce cas voici un algorithme en python qui permet de miner ce bloc :

Dans cette simulation j’affiche le header et le hash calculé ainsi que le hash rate.

import hashlib
from hashlib import sha256
import time
import struct
import binascii
import datetime
from binascii import unhexlify, hexlify
from dateutil import parser
from datetime import datetime
from datetime import timedelta 

nontrouve = True
dtprec = datetime.now()
inonc = 4107802134 - 400 #Starting 400 before the good nonce
resultat = []

while(nontrouve):
    inonc +=1
    if(inonc%50==0):
        print(str(round(timedelta(seconds=1)/(datetime.now() - dtprec))) + ' H/s')
    dtprec = datetime.now()
    header_hex = (binascii.hexlify(struct.Struct('<L').pack(int('0x2fffe000',16))).decode()  + 
     binascii.hexlify(binascii.unhexlify('000000000000000000078908d256fa7a9f97b2e1ea532fb1ce45ee4bf050d221')[::-1]).decode()+
     binascii.hexlify(binascii.unhexlify('c504fc3a406f11c7c5b598da7f50916f4e298041e6f9b91535a80db113af109a')[::-1]).decode() +
     binascii.hexlify(struct.Struct('<L').pack(int(hex(int(parser.parse('2021-02-22 15:14:22 GMT +1').timestamp())-3600),16))).decode() +
     binascii.hexlify(struct.Struct('<L').pack(int("0x170cf4e3",16))).decode() + 
     binascii.hexlify(struct.Struct('<L').pack(int(hex(inonc),16))).decode()) 
    header_bin = unhexlify(header_hex)
    dt1 = datetime.now().strftime("%H:%M:%S.%f")
    hash = hashlib.sha256(hashlib.sha256(header_bin).digest()).digest()
    hexlify(hash).decode("utf-8")
    hexlify(hash[::-1]).decode("utf-8")
    hash=hexlify(hash[::-1]).decode("utf-8") 
    resultat.append([round(int(hash,16)/10**65)])
    
    MAX_TARGET = int("00000000FFFF0000000000000000000000000000000000000000000000000000", 16)           
    Difficulty = 21724134900047.27                     
    target = int(MAX_TARGET / Difficulty)
    target32 = '{:0>64x}'.format(target)    
    if(int(hash,16) < int(target32,16)):
        print('###########BLOC MINED###################')
        print('HEADER=' + header_hex)
        print('HASH=' + hash)
        print('NONCE=' + str(inonc))
        print('NONCE (hex)=' + hex(inonc))
        print('###########BLOC MINED###################')
        break
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Qiskit tutorial et Qiskit textbook – Liens internes :

Algorithme de Luhn en python

L’algorithme de Luhn également appels algorithmes “mod 10”. Il s’agit d’une simple formule de somme de contrôle utilisée pour vérifier la validité de divers numéros de compte, tels que les numéros de carte bancaire, les numéros de sécurité sociale canadiens, les numéros IMEI mobiles et les numéros SIRET utilisés pour calculer les numéros de compte.

def sommeDesNombres(n):
    somme=0
    while (n>0):
        t= n%10
        somme= somme+t
        n= n//10
    return somme


n= input("Entrer le numero de carte ")
try:
    list_num= list(n)
    if len(list_num)==16:
        s1=0
        s2= 0

        for i in range(-1, -17,-1):     # Starting in reverse order
            digit= list_num[i]
            if i%2 == 0:                # Doubling every 2nd digit
                d= int(digit)*2
                if d>9:                 # Checking for 2-digit number
                    s1= s1 + sommeDesNombres(d)
                else:
                    s1= s1 + d

            else:
                s2= s2+ int(digit)

        total= s1+s2


        if total % 10 == 0:
            print("\nLe numéro est valide")
        else:
            print("\nNuméro invalide")
    else:
        print("\nNuméro invalide")

Voir aussi cette version : https://github.com/jiveshs98/Python-Luhn-algorithm/blob/master/luhn.py

Qiskit tutorial et Qiskit textbook – Liens internes :

Comment s’appelle le processus qu’utilisent les moteurs de recherche pour extraire et évaluer les mots des pages web afin de pouvoir répondre aux requêtes des internautes ?

comment s’appelle le processus qu’utilisent les moteurs de recherche pour extraire et évaluer les mots des pages web afin de pouvoir répondre aux requêtes des internautes ?

Le processus s’appelle le “Crawling”, on parle également de “collecte” ou d'”indexation”

PageRank est un algorithme utilisé par Google Search pour classer les sites Web dans les résultats de leurs moteurs de recherche. PageRank est un moyen de mesurer l’importance des pages de site Web.

Introduction :

Ce n’est pas le seul algorithme utilisé par Google pour ordonner les résultats des moteurs de recherche, mais c’est le premier algorithme utilisé par la société, il est le plus connu.

Le PageRank d’une page est calculé à partir de la somme du PageRank des pages avec un lien entrant à la page calculée que l’on divise par le nombre de pages sortantes de cette dernière, on applique un facteur d’atténuation pour symboliser la probabilité que l’utilisateur surfe sur une autre page.

Implémentation pagerank python :

J’installe networkx, c’est un package Python pour la création, la manipulation et l’étude de la structure, de la dynamique et des fonctions de réseaux complexes.

import networkx as nx
import numpy as np

graphe=nx.DiGraph()

tableauPages = ["A","B","C"] #Exemple de page rank avec 3 pages
graphe.add_nodes_from(tableauPages) #Ajout des sommets du graphe

#on ajoute des arcs, on a :
#la page A a un lien vers B 
#la page B a un lien vers C
#la page C a un lien vers B
#la page C a un lien vers A
# la page B a 2 lien entrant
# la page C a un lien entrant 2 liens sortant
# la page A a un lien entrant un lien sortant
graphe.add_edges_from([('A','B'), ('C','A'),('B','C'), ('C','B')])
print("Sommets du graphe : ")
print(graphe.nodes())
print("Arrêtes du graphe : ")
print(graphe.edges())
#Si on considere un facteur d'attenuation de 0.85 = d
# la formule du page rank est :
#PR(p) = (1-d)/n + d * Somme de toutes les pages(PR(i) des lien entrants à p/nombre de lien sortant de la page qui reference p)
# PR(A) = (1-0,85)/3 + 0,85 * (PR(C)/2)
# PR(B) = (1-0,85)/3 + 0,85 * (PR(A)/1 + PR(C)/2)
# PR(C) = (1-0,85)/3 + 0,85 * (PR(B)/1)

pagerank = nx.pagerank(graphe)
print(pagerank)

Qu’est-ce que l’algorithme de pagerank utilisé par la recherche Google? Un algorithme de pagerank est une combinaison d’une séquence d’instructions, appelée pagerank, qui est générée dans le système d’un moteur de recherche, puis répétée au besoin par un système spécial. Les algorithmes utilisés sont simples, mais peuvent toujours être difficiles à raisonner. L’idée de base est de s’assurer qu’un utilisateur demande quelque chose et ne dit pas quelque chose de complètement différent de la réponse qu’un moteur de recherche pourrait fournir. Cela signifie que «quelque chose» est attendu si nous pouvons obtenir une réponse particulière.

Comment s’appelle le processus qu’utilisent les moteurs de recherche pour extraire et évaluer les mots des pages web afin de pouvoir répondre aux requêtes des internautes ?

Ensuite, nous utilisons les algorithmes pour construire un ensemble de règles pour nous assurer que ces informations sont transmises lors d’une recherche particulière. Par exemple, pour obtenir le nombre de commentaires qu’un utilisateur a vu, nous pouvons regarder ce tableau:

? Comment s’appelle le processus qu’utilisent les moteurs de recherche pour extraire et évaluer les mots des pages web afin de pouvoir répondre aux requêtes des internautes ?

Étant donné un enregistrement de recherche, l’algorithme pourrait générer cette table en utilisant les éléments suivants:

$ pagerank rule_pagerank (id => id et heure => 60) $ pagerank rule_pagerank (id => id et heure => 12) $ pagerank rule_pagerank (id => id et heure => 1000)

où le temps est le nombre de secondes entre le début du résultat et la fin de celui-ci. L’ordre des lignes est déterminé par la taille du champ dans lequel la ligne suivante a été saisie dans la base de données. En comparant l’ordre des lignes d’une base de données entre elles, la valeur de la première ligne dans la colonne de résultat

Liens internes :

https://128mots.com/index.php/2021/01/21/algorithme-glouton-python/embed/#?secret=TnyKAUoYwE https://128mots.com/index.php/2021/01/13/algorithme-tri-quantique/embed/#?secret=OOCpBUHJBU

https://128mots.com/?s=dijkstra

Algorithme de grover

Le principe de l’algorithme de grover quantique est de manipuler des qubits, le processus peut être représenté sous la forme d’un circuit (entrées à gauche, sortie à droite). Nous pouvons effectuer différentes opérations au moyen de portes quantiques (qui agissent sur les qubits d’une manière similaire dans l’algorithme classique aux portes logiques comme AND, OR, OR Exclusive…). C’est comme une porte d’information quantique.

Le fait qu’un ordinateur puisse communiquer avec l’un d’eux est connu comme une porte d’information pour l’ordinateur, il n’est donc utilisé que par toute unité de traitement d’informations.

Le concept de porte d’information utilisé pour le calcul est appelé unité de traitement d’informations quantiques (BPM). Pour référence, il prend une entrée (celle du bit d’entrée), l’envoie vers une autre sortie (le bit de sortie). Par exemple, s’il envoie le premier bit à une sortie BPM et envoie le second, il trouve une nouvelle entrée comme l’entrée du second bit. Par exemple, s’il envoie le premier bit pour le bit de sortie afin qu’il trouve la deuxième entrée, il constate que la première entrée est la seule dans le bit de sortie.

Ainsi, la deuxième entrée sera l’entrée du deuxième bit pour le premier bit (la première entrée pour la deuxième entrée), la première entrée pour le bit d’entrée et la deuxième entrée pour le bit de sortie.

Étant donné que la valeur d’entrée du bit est toujours un (1), on l’appelle alors le bit de bit unique.

Algorithme de grover et Qiskit

Dans cet article je vais m’appuyer sur Qiskit qui est le framework IBM pour l’informatique quantique :

from qiskit import QuantumRegister, ClassicalRegister, QuantumCircuit
from numpy import pi
qreg_qubit = QuantumRegister(2, 'qubit')
creg_classic = ClassicalRegister(2, 'classic')
circuit = QuantumCircuit(qreg_qubit, creg_classic)
circuit.reset(qreg_qubit[0])
circuit.reset(qreg_qubit[1])
circuit.x(qreg_qubit[0])
circuit.measure(qreg_qubit[0], creg_classic[0])
circuit.measure(qreg_qubit[1], creg_classic[1])

Dans ce premier algorithme on initialise un registre quantique à l’état |01> . On mesure dans un registre classique à 2 bits l’état quantique d’un registre quantique de 2 qubits. Le circuit peut être dessiné au moyen de l’instruction circuit.draw() ou via Circuit Composer de IBM Quantum Experience : https://quantum-computing.ibm.com/

Voici un exemple de la façon dont l’état d’un état quantique peut être calculé et généré à partir du circuit.

Étape 5: Calculez les 2 qubits d’état.

L’état actuel d’une entrée quantique à 2 qubits est 0, ce qui est égal à l’état quantique de la source de l’entrée quantique (voir Figure 15). Cet état peut être défini à l’aide de l’instruction circuit.draw (). Les entrées doivent être définies de manière appropriée pour produire une valeur de la valeur que nous créons et sont ensuite envoyées à la carte de traitement quantique (voir Figure 16).

Algorithme de grover

Il existe deux principales formes d’entrée disponibles: l’entrée physique et le calcul dans le circuit et les signaux de sortie. L’entrée physique consiste en une charge positive ou négative, par exemple, pour une tension donnée, d’un circuit à petit pôle. Le calcul dans le circuit se compose de la même charge: une charge positive qui porte une charge positive sur le circuit. Comme décrit ci-dessus, la charge électrique est générée et connectée au circuit numérique et magnétique. Le numérique est connecté au circuit analogique et magnétique en tant que référence en haut du circuit et de là à l’autre en haut du circuit. La sortie numérique est.

Etat quantique d’un qubit seul – Algorithme de grover :

L’état d’un qubit peut s’exprimer sous la forme d’un vecteur d’état si on passe en forme trigonométrique et exponentielle on a avec θ and ϕ qui sont des nombres réels :

\[|q\rangle = \cos{(\tfrac{\theta}{2})}|0\rangle + e^{i\phi}\sin{\tfrac{\theta}{2}}|1\rangle\]

Avec alpha et beta qui sont des nombres complexes (c’est à dire une partie réelle et imaginaire) dans ce cas il existe la relation (rappel mathématique sur les nombres complexes : https://www.maths-cours.fr/cours/nombres-complexes-geometrie/)

\[|\psi\rangle = \alpha|0\rangle + \beta|1\rangle\]
\[\sqrt{|\alpha|^2 + |\beta|^2} = 1\]

Qiskit tutorial et Qiskit textbook – Liens internes :

https://128mots.com/index.php/2021/01/26/ordinateur-quantique-prix/

https://128mots.com/index.php/2021/01/13/algorithme-tri-quantique/

Tuple python

Un tuple python est une collection d’objets ordonnés et immuables. Les tuples sont des séquences, tout comme les listes. La différence entre les tuples et les listes est que les tuples ne peuvent pas être modifiés comme les listes, et les tuples utilisent des crochets tandis que les listes utilisent des crochets.

tuple1 = ('Test1', 'Hello', 4, 3332, True)

Introduction

Dans le langage C, le tuple est défini comme: Le premier paramètre du tuple est un tuple, le dernier paramètre est un tuple, à additionner à un tableau En Python, le tuple est défini comme:

Tuple python

Le premier paramètre du tuple est un tuple, le dernier paramètre est un tuple, à additionner à un tableau Nous utilisons t pour désigner le nombre d’arguments de la fonction t, dans la méthode main, nous commençons par définir le tuple comme: Le premier argument du tuple est un tuple, le dernier paramètre est un tuple, à additionner à un tableau Nous utilisons t pour désigner le nombre d’arguments de la fonction t, dans la méthode main, nous commençons par définir le tuple.

Qu’est-ce qu’un tuple en python?

Tuple est un concept très utile pour la construction de structures. Dans l’usage courant, un tuple ressemble à ceci:

[{x: 10, y: 16, z: 8, a: 1, d: 25,}, {“”, 0, 0, 0, 0, 0}, {“”, 0, 0, 0, 0 , 0} {}, {“”, 1, 2, 3, 4, 5} …],…

Notez que nous ne spécifions rien du tout! Si nous voulons qu’un tuple soit une chaîne de 10, la chaîne doit utiliser {0,10,1} au lieu de {0,10,1}, puis le code Python doit retourner true.

Comment ça marche en Perl?

Un exemple simple avec quelques touches et le résultat est un tuple où il y a plusieurs (peut-être deux, plusieurs) paires de paires.

def x (): str = “{0,10,1}”. join (x) for i in range (0, (0, 1))): “” “[{0, 2}”, [{1: 5, 2, 3, 4, 5}, {“4, 7}”]] “” “[{” 10 “,” 12 “,” 16, “” 24, “” -19 “” 29, “” 37, “” 52 “,” 49 “,” -36 “0,1}, {” 11 “,” 14 “,” 21, “” 22

Liens externes – tuple python

https://fr.wikipedia.org/wiki/Tri_fusion

https://graal.hypotheses.org/tag/algorithme-de-wagner-fischer

https://fr.wikipedia.org/wiki/Algorithme_de_Wagner-Fischer

https://fr.wikipedia.org/wiki/Distance_de_Levenshtein

Liens internes

https://128mots.com/index.php/2021/03/15/tri-a-bulles-bubble-sort-en-python/

np.array Tableaux vecteurs et matrices en python

np.array Tableaux vecteurs et matrices en python np.array tutorial python sur les tableaux vecteur et matrices.

Que se passe t-il ici ?

Au début, vous devez faire un tas d’appels à votre module dans lesquels vous appelez tous les composants du module. En fait, lorsque vous exécutez un module Python dans un module, Python sera toujours appelé à partir du module. Donc, si j’utilise un script comme module d’initialisation pour l’un des modules, j’utilise le module d’initialisation pour créer toutes les données du script. Lorsque j’utilise un script comme module de départ pour les autres modules.

arrayExample = np.array([11, 14, 52, 38], float)

Introduction

Je suis sûr que vous êtes familier avec ce concept, pour savoir quels modules sont construits par le module init comme les premiers que vous devez ajouter au projet et lesquels sont conservés par d’autres modules init. Mais d’abord, nous allons vous familiariser avec la différence entre les deux.

np.array Tableaux vecteurs et matrices en python

Il y a, en bref, deux choses dont vous avez besoin pour que tous les modules à l’intérieur et à l’extérieur de vous-même travaillent ensemble sur un projet. Tout d’abord, vous avez besoin de votre fonction, de votre signature de fonction, de votre module. Deuxièmement, votre module doit être défini par lui-même. Autrement dit, si vous ajoutez une fonction dans un module, vous créez ce module en insérant autant d’autres composants de module qu’il y en a à l’intérieur. Par conséquent, les modules n’appartiennent pas du tout à un module. De plus, dans un module, chaque fonction est une fonction unique. Ainsi, les modules sont toujours définis au niveau local. Ainsi, lorsqu’un module est

aMultidimentionnel=np.array([[[11,12],[33,24]],[[331,22],[11,22]]])

Si vous utilisez la sortie d’origine d’une telle transformation, la valeur par défaut de la fonction de sortie sera l’objet d’origine, que l’algorithme est censé déterminer en fonction de l’implémentation existante de l’opération

(si vous utilisez Python 2.7 pour Python 3.x, vous devez utiliser cette modification pour que le résultat et le reste soient de taille équivalente à l’original).

Pour extraire la chaîne “abc”, vous devrez utiliser une fonction du formulaire

pour i dans l’intervalle (1, i. len (b))

En plus de faire l’extrait de données Python avec la fonction transform () de Python, à l’aide d’une liste des fonctions standard que vous pouvez utiliser:

pour k dans la plage (1, k. valeurs ()) faire si [k. sz () for i in range (1, k. values ())] print k for j in range (1, j. values ()) do k + = 1 renvoie k

Conclusion np.array Tableaux vecteurs et matrices en python

En conclusion sur np.array, matrice et vecteur, je dirai que les types de tableaux peuvent être représentés dans des matrices. Les types de tableaux qui sont utilisés peuvent alors être définis comme des matrices, car alors le résultat est la “valeur du type de tableau”.

np.array Tableaux vecteurs et matrices en python

Le concept derrière les matrices est celui de l’égalité des types. Le fait que les matrices ont deux variables indépendantes et ne peuvent pas être combinées signifie que le résultat peut être dérivé avec seulement une ou plusieurs des variables, en l’occurrence la matrice. Si vous êtes intéressé par la définition de l’égalité dans les termes de MATLAB, utilisez ce post.

Cela ne veut pas dire qu’il n’y a rien de mal à utiliser des types de matrice si vous y réfléchissez, ces matrices sont non seulement bien meilleures pour représenter un type, mais elles seraient bien meilleures pour interpréter les données sur le GPU.

Pourquoi ne pas simplement stocker des matrices dans des matrices array.type?

Un gros problème avec l’idée qu’une structure matricielle est une liste de tableaux. Au nom de la brièveté, j’expliquerai l’idée de stocker un type de données struct comme une structure unique où un type de tableau est une liste de tableaux en utilisant le fait qu’un tableau struct ou un type de tableau peut devenir plus pratique avec un peu plus de flexibilité dans le type d’un type. En un mot, cela peut être: struct Array {}

Liens externes

https://fr.wikipedia.org/wiki/Tri_fusion

https://graal.hypotheses.org/tag/algorithme-de-wagner-fischer

https://fr.wikipedia.org/wiki/Algorithme_de_Wagner-Fischer

https://fr.wikipedia.org/wiki/Distance_de_Levenshtein

Liens internes

https://128mots.com/index.php/2021/03/15/tri-a-bulles-bubble-sort-en-python/

Comment choisir son TÉLESCOPE en 2021 ?

Vous ne savez pas quel télescope choisir, voici un article qui vous aidera à vous décider comment choisir son TÉLESCOPE en 2021 avec un compartif.

Introduction – comment choisir son télescope ?

La meilleure façon de choisir un télescope est d’avoir une liste de tous les télescopes que vous utiliserez pour votre télescope et de les rechercher sur le terrain. Cela vous aidera également à choisir le télescope à utiliser. Rappelez-vous également que de nombreuses marques de télescopes, y compris Skywatcher, Celestron …

Vous ne savez pas quel télescope choisir, voici un article qui vous aidera à vous décider comment choisir son TÉLESCOPE en 2021 avec un compartif.

Avant de couvrir les différents types de télescopes pour lesquels je vais vous donner des détails, je vais vous expliquer la différence entre un télescope dobson, cassegrain et newton, les montures azimutales et equatoriales.

Choisir un télescope Dobson – comparatif

Voici ce que vous obtenez si vous choisissez un telecope dobson.

Dans la plupart des cas, les Dobson sont principalement des télescopes newtoniens montés sur un support azimutal appelé Dobsonian. J’aime certains car ils offrent la possibilité de diamètres plus grands que les Newtons conventionnels au même prix.

Vous ne savez pas quel télescope choisir, voici un article qui vous aidera à vous décider comment choisir son TÉLESCOPE en 2021 avec un compartif.

Cependant, vous ne pourrez pas effectuer d’astrophotographie car ces montures ne permettent pas le suivi des corps célestes. Utilisez au moins l’équipement d’origine, car la table équatoriale peut résoudre ce problème.

Voici quelques modèles recommandés :

Sky Watcher Skyliner 250 – environ 1000 euros :

Dans le Sky-Watcher – Sky Watcher Skyliner 250 PX Dobson 254 mm (10) F/1200, le diamètre est de 254 mm avec une focale de 1200, mais il est plus étroit et plus large. Le Sky Watcher Skyliner 250 aura un grossissement utile maximum de 508 fois.

Omegon Télescope N 102/640 DOB – environ 200 euros

Le Omegon Téléscopte à un diamètre de seulement 102 mm seulement et une focale de 640 mm. Son grossisement utile maximum sera de 204 fois envon.

Choisir un télescope Newton en 2021 – comparatif

Les télescopes newtoniens sont les mieux adaptés pour l’astrophotographie. À l’avenir, si vous envisagez de faire de l’astrophotographie un téléscope newton sur une monture azimutale ou équatoriale est adaptée.

En bref, la Terre et les objets spatiaux se déplacent, le système de télescope devrait être capable de focaliser, et donc pour photographier avec une longue exposition il sera nécessaire de le motoriser. Les télescopes Newton sur monture équatorial sont les plus adaptés. Lorsque la terre se déplace , le moteur met en mouvement le tube optique. L’idée est qu’un télescope qui souhaite photographier un objet céleste durant une longue periode d’exposition pourra le faire sans qu’une action manuelle ne soit requise. L’autre caractéristique principale du système de télescope newtonien est qu’il serait capable avec un système de GoTo de se positionner automatiquement sur l’objet à observer. C’est le point principal de la présente étude.

Vous ne savez pas quel télescope choisir, voici un article qui vous aidera à vous décider comment choisir son TÉLESCOPE en 2021 avec un compartif.

Le système de télescope est également conçu pour être plus précis possible et ne doit donc pas être utilisé dans les endroits ou l’éclairage publique par example gêne pour regarder le ciel nocturne.

Le problème de ce type de téléscope est aussi la complexité d’utilisation d’une monture équatorial, il est très important de considérer qu’il vous faudra un temps certain pour maîtriser l’appareil.

Voici quelques modèles recommandés :

Télescope SkyWatcher Explorer 130/900 EQ2 – environ 300 EURO

Le télescope SkyWatcher Explorer 130/900 EQ2 a ces caractéristiques –
J’ai regardé toutes sortes d’instruments et ce modèle a une monture équatoriale et je préfère utiliser ce type de monture pour commencer à utiliser un télescope. Cette chose est parfaite pour moi; Je peux voir les étoiles comme elles brillent, mais je ne peux pas voir les nuages. Si vous aimez regarder le ciel avec un œil clair, le principal problème avec celui-ci est qu’il est TRÈS difficile pour quelqu’un qui n’est pas familier avec l’astronomie d’apprécier.

Bien sûr, ici le diamètre est de 130 mm et la focale de 900 mm donc un grossissement utile maximum de 260 fois environ.

Omegon Télescope N 150/750 EQ-3 – environ 400 EURO

Le télescope Omegon N 150/750 EQ-3 présente les caractéristiques suivantes: – Luminosité, bonne imagerie, puissance. C’est un télescope fantastique avec un superbe grossissement d’environ 300 fois maximum utile, à un prix très bas. Ce télescope est également un choix solide pour les observations astronomiques amateurs. Le télescope Omegon Télescopé N 150/750 EQ-3 a cette caractéristique. Le télescope Omegon N 150/750 EQ-3 a à la fois un grossissement élevé , et une distance focale large et haute bande.

Celestron 31045 AstroMaster 130EQ- environ 300 EURO

Le télescope Celestron 31045 AstroMaster 130EQ possède ces caractéristiques – le Celestron 31045 est une excellente solution pour débuter à très bas prix qui offre une très bonne qualité d’image du télescope par rapport à toute autre au même prix.

Le Celestron offre d’excellentes performances optiques pour le prix. En même temps, nous pouvons son ouverture est de 130 mm.
Si vous avez acheté ce téléscope vous remarquerez qu’il est plus facile de motoriser sa monture en effet le moteur vendue séparément est très abordable.

Choisir un télescope Cassegrain – comparatif

Il se compose de deux miroirs. Le premier est concave et le deuxième est convexe. Contrairement à un téléscope Newton, son miroir primaire est percé au centre et l’observation se fait par l’arrière du téléscope.

Un télescope cassegrain est généralement un télescope qui permet d’avoir des grossissement plus important. Le télescope cassegrain est l’un des plus compact également.
Le télescope cassegrain a l’avantage donc de pouvoir être déplacé très facilement.
Mon préféré, les Cassegrain pour le télescope de voyage qui permet d’observer dans le ciel est d’explorer facilement la carte des étoiles. J’aime le téléscope Cassegrain parce que vous avez une focale très grande. Leur coût est cependant plus cher.
Ce téléscope est largement utilisé en astrophotographie. Vous pouvez même retirer le miroir auxiliaire pour placer la caméra. Par conséquent, même avec une certaine perte de lumière, vous pouvez prendre de magnifiques photos de nébuleuses, de galaxies et d’amas d’étoiles.

Voici quelques modèles recommandés :

Omegon Télescope Cassegrain Pro CC 154/1848 OTA – environ 500 euro

Le télescope OTA Omegon Cassegrain Pro CC 154/1848 a ces caractéristiques Le diamètre optique de l’OTA est de 154 mm. Je décrirai le téléscope comme ayant une focale de 1848 mm.

High song Telescope Télescope Astronomique Goto Informatisé 8SE 203mm F / 10 – environ 2000 euro

Le télescope High Song Télescope Astronomique Goto Informatisé Le télescope 8SE 203mm F / 10 a ces caractéristiques. Ce téléscope présente l’avantage d’avoir un Goto qui permet son positionnement automatique à l’aide d’un outil et une télécommande informatisée.

Conclusion – téléscope comparatif:

En conclusion, je dirais que choisir un télescope n’est pas facile et très difficile, mais si vous connaissez le coût et l’équipement ses caractéristiques et son grossissement, vous serez très heureux de pouvoir choisir plus facilement.

Le prix d’un télescope est également lié à son type Dobson, Cassegrain, Newton il y à de nombreux autres fabricants de télescopes de haut niveau. Il existe encore de nombreux prix qui sont vraiment abordables pour le coût d’achat d’un télescope.

Vous ne savez pas quel télescope choisir, voici un article qui vous aidera à vous décider comment choisir son TÉLESCOPE en 2021 avec un compartif.

300 euros environ c’est le prix que vous paieriez pour un télescope amateur débutant. C’est vraiment vrai, nous ne pensons pas que le prix soit beaucoup plus cher pour un téléscope avec une ouverture inférieur ou égale à 150 mm.

600 euros environ c’est le prix que vous paieriez pour acheter un télescope avec une ouverture de 200 mm ou plus. Le prix justifie un télescope qui commence à s’adresser aux amateurs avertis soit un grossissement utile qui commence à être très intéressant (400 fois et plus).

C’est un prix plus élevé d’environ 1000 à 2000 euros le plus est souvent pour un téléscope motorisé équipé d’un Goto.

Liens externes

https://www.bresser.de/fr

https://fr.wikipedia.org/wiki/Grossissement_optique

https://www.astroshop.de/fr/telescopes/10

https://www.astroshop.de/fr/telescopes/10/a,Teleskope.Optik.Bauart=Newton/a,Teleskope.Optik.Typ=R%C3%A9flecteur

Liens internes :

https://128mots.com/index.php/2021/03/15/algorithme-deuclide-python/
https://128mots.com/index.php/2021/01/28/qiskit-textbook-qiskit-tutorial-algorithme-quantique-programmation/


Algorithme d’Euclide python

Voici une implémentation python de l’algorithme d’euclide

Je l’ai trouvée sur https://github.com/Krycthus/Euclide/blob/master/euclide.py

###source = https://github.com/Krycthus/Euclide/blob/master/euclide.py

import sys
import math
import time 
from datetime import timedelta

#Cacule du PGCD
def pgcd(dividende, diviser) :
    quotien = sys.maxsize
    while (quotien != 0):
        tab = euclide(dividende, diviser)
        dividende = tab[2]
        diviser = tab[0]
        quotien = tab[3]

        if(tab[0] == 1):
            return tab[0]
            break

    return tab[0]

 
#Calcule de quotien et le reste, Méthode euclidienne
def euclide(dividende, diviser):
    quotient = 0
    reste = dividende
    
    while reste > diviser:
        reste = reste - diviser
        quotient+=1 
        
    return [reste, dividende, diviser, quotient]

#Calcule de bezout
def bezout(a,b):
    r, u, v = a, 1, 0
    rp, up, vp = b, 0, 1
    while rp != 0:
        q = r//rp
        rs, us, vs = r, u, v
        r, u, v = rp, up, vp
        rp, up, vp = (rs - q*rp), (us - q*up), (vs - q*vp)
    print('u = ',v)
    print('v = ',u)

def main(argv):
    #Message d'accueil
    print("\n####################################### \n|BIENVENUE DANS LE PROGRAMME D'EUCLIDE| \n#######################################")

    #Déclarations des variables
    try:
        dividende = int(input('\nEntrer le dividende: '))
        diviser = int(input('Entrer le diviser: '))
    except ValueError:
        print("\nCe nombre n'est pas valide. Arrêt du programme... ")
        sys.exit(1)

    if(pgcd(dividende, diviser) == 1):
        print('premier entre eux')
        bezout(dividende, diviser)
    else:
        print('nope')

if __name__ == '__main__':
    main(sys.argv)

## source = https://github.com/Krycthus/Euclide/blob/master/euclide.py

Algorithme de tri et algorithme d’Euclide

Un algorithme de tri est l’endroit où une liste d’éléments comptés peut en contenir un certain nombre. Cet algorithme de tri suppose qu’une longueur totale d’éléments d’une collection est d’au moins une liste. Si tous les éléments sont totaux, cela suppose qu’ils doivent faire partie de l’ensemble des éléments totaux, c’est donc la limite de ce qu’un algorithme peut connaître et estimer. C’est l’algorithme de tri pour un ensemble. Notez qu’à titre d’exemple, si vous souhaitez rechercher une certaine liste de choses, vous n’obtiendrez que les résultats de l’algorithme de tri. Les deux règles sont expliquées plus en détail ci-dessous. Un exemple d’algorithme de tri que vous voudrez peut-être rechercher est l’utilisation d’un algorithme qui a une longueur maximale.

Algorithme d'Euclide python

A propos

Cet algorithme n’a pas de longueur maximale. Il a exactement un compte de la liste (car il est le plus grand) jusqu’à ce qu’il atteigne la limite spécifiée. Étant donné que le nombre de comptages est faible, une séquence aléatoire d’éléments de comptage ne peut être utilisée que pour déterminer la longueur maximale d’un élément. Si vous voulez savoir combien d’entrées mettre dans cette vérification, envisagez simplement de définir maximum_length de l’élément maximum. Le nombre aléatoire n’est pas défini dans l’algorithme comme la liste des choses qui peuvent ou non compter dans la liste des choses qui sont comptées. Un exemple d’algorithme qui peut nécessiter une entrée supplémentaire pour faire une estimation: En utilisant l’entrée numérique de l’algorithme, il est possible d’exécuter le programme.

Liens externes

https://fr.wikipedia.org/wiki/Tri_fusion

https://graal.hypotheses.org/tag/algorithme-de-wagner-fischer

https://fr.wikipedia.org/wiki/Algorithme_de_Wagner-Fischer

https://fr.wikipedia.org/wiki/Distance_de_Levenshtein

Liens internes

https://128mots.com/index.php/2021/03/15/tri-a-bulles-bubble-sort-en-python/

Tri à bulles (bubble sort) en python

Voici une implémentation de l’algorithme du tri à bulles en python :

# Python program for implementation of Bubble Sort 
def triABulle(tableau): 
    n = len(tableau)
    for i in range(n-1): 
        for j in range(0, n-i-1): 
             if tableau[j] > tableau[j+1] : 
                tableau[j], tableau[j+1] = tableau[j+1], tableau[j] 
  
tableau = [11, 222, 3, 899, 24, 5, 46, 67]
print ("Tableau non trié : " + str(tableau))  
triABulle(tableau) 
print ("Tableau trié : " + str(tableau)) 
 

Tri à bulle en python introduction

L’algorithme de tri à bulles est asymptotiquement plus précis:
Nous pouvons prouver l’algorithme et prendre une vue sur la façon dont les données seraient générées si tout cela était une simple fonction de la distance:
Pour tester notre hypothèse, le code ci-dessous peut être utilisé:
La fonction de distance sera renvoyée à partir de cette fonction de fonctions:
Et nous pouvons exécuter le reste du programme et générer la sortie:
Nous pouvons ensuite évaluer ce code pour voir tout ce que nous avons déjà fait en une minute.


Le code de cette fonction est très lisible avec une bonne quantité de passe-partout:
Ainsi, une fois que cela sera opérationnel, j’aurai besoin de comprendre le code pour le faire fonctionner, et quels types de paramètres il devrait spécifier avant de l’utiliser.

https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/5/54/Sorting_bubblesort_anim.gif


Il est important d’être sûr que je fais réellement ce que je veux. Lorsque nous utilisons cet algorithme pour générer les sorties de Python, nous faisons la même chose plusieurs fois. Il s’agit de réduire les frais généraux.
Que se passe-t-il si vous essayez de générer quelque chose pour votre site Web à l’aide de cet algorithme? Dans Python 2.7.8 et 2.8.1, il existe également d’autres outils de création de sites Web qui vous permettent de créer vos propres sites Web. Ces outils sont appelés packages Numpy.
Seul, j’utilise la commande suivante:
py numpy.data.random ()
Ces commandes généreront un ensemble aléatoire et non pondéré de données

https://128mots.com/index.php/2019/12/03/le-tri-fusion-et-implementation-python-en-moins-de-128-mots/

Transformée de Burrows-Wheeler en python (Burrows-Wheeler Transform)

Voici une implémentation python de la transformée de burrows-wheeler en python qui est un pré-traitement utilisé en compression de donnée.

def encodage(inputStr):
	rotations = [inputStr[i:] + inputStr[:i] for i in range(len(inputStr))]
	rotations.sort()
	encodagedStr = [x[-1] for x in rotations]
	index = rotations.index(inputStr)
	return (''.join(encodagedStr), index)

def decodage(encodagedStr, index):
	rotations = [encodagedStr[i] for i in range(len(encodagedStr))]
	for i in range(len(encodagedStr) - 1):
		rotations.sort(key = lambda x : x[0])
		rotations = [encodagedStr[i] + x for i,x in enumerate(rotations)]
	rotations.sort(key = lambda x : x[0])
	return rotations[index]

print("encodage = " + str(encodage('128mots.com')))
print("decodage = " + str(decodage('sm12.o8cmto',1)))
print("decodage = " + str(decodage('sm12.o8cmto',2)))
print("decodage = " + str(decodage('sm12.o8cmto',3)))