

Wasserstein gradient flows and applications to sampling in machine learning - lecture 1
De Anna Korba


Wasserstein gradient flows and applications to sampling in machine learning - lecture 2
De Anna Korba
Apparaît dans les collections : ANF Mathrice: management, (recovery) optimized shared storage and archiving of scientific data in mathematics laboratories / ANF Mathrice : gestion, valorisation et archivage des données scientifiques des laboratoires de maths, Outreach - Les vidéos tout public du CIRM
Les solutions logicielles pouvant être mises en place pour assurer une disponibilité optimale et une rapidité d'accès adéquate aux fichiers n'ont jamais été aussi nombreuses, en particulier lorsque nous parlons de systèmes de fichiers distribués. Quand vient l'heure du choix, quelle(s) solution(s) choisir ? Après un panorama des systèmes de fichiers distribués (CEPH, BeeGFS, DPM, OpenIO, iRODS, ...). les critères de choix seront détaillés. Enfin, des exemples de déploiements seront présentés en perspective des besoins exprimés.