Update links (#56)

* update links

* requirements

* add script to check nbformat

* normalize notebooks

* misspelling

* fix url

* links

* normalized

* ci

.circleci/config.yml

@@ -69,7 +69,7 @@ jobs:
       - run:
           name: run tests
           command: |
-            python -m pytest _unittests --ignore-glob=**pygame*.py
+            python -m pytest _unittests --ignore-glob=**pygame*.py -v
 
       - run:
            name: wheel

.github/workflows/check-urls.yml

@@ -42,6 +42,6 @@ jobs:
         print_all: false
         timeout: 5
         retry_count# : 3
-        exclude_urls: http://www.w3.org/1999/xlink,https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/deed.fr,http://sodipodi.sourceforge.net/DTD/sodipodi-0.dtd,https://ast.wikipedia.org/wiki/Python,https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/r/4acad602-d8b1-4516-bc71-7d5574d5f33e,http://www.xavierdupre.fr/enseignement/complements/,https://www.gutenberg.org/cache/epub/12587/pg12587.txt,https://www.insee.fr/fr/statistiques/fichier/2407910/,https://castor-informatique.fr,https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00990252/document,https://github.com/onnx/models/raw/main/vision/classification/mobilenet/model/mobilenetv2-12.onnx,https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1510/1510.04863.pdf,https://hal.science/hal-01125940,https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/r/63352e38-d353-4b54-bfd1-f1b3ee1cabd7,https://github.com/sdpython/teachpyx/raw/main/_data/examen2021.zip,https://www.enseignement.polytechnique.fr/informatique/INF423/uploads/Main/poly-good.pdf,https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/9/9f/ConvolutionAndPooling.svg,https://www.cs.dartmouth.edu/~ac/Teach/CS85-Fall09/Notes/lecnotes.pdf
-        exclude_patterns: https://www.data.gouv.fr/,http://purl.org/dc/,https://as.wikipedia.org/,https://als.wikipedia.org/,https://az.wikipedia.org/,https://af.wikipedia.org/,https://azb.wikipedia.org/,https://ar.wikipedia.org/,http://www.xavierdupre.fr/enseignement/complements/,https://raw.githubusercontent.com/CSSEGISandData/COVID-19,http://www.xavierdupre.fr/enseignement/complements,https://github.com/sdpython/teachpyx/blob/main/_doc/practice/exams/,https://github.com/sdpython/teachpyx/raw/main/_data/,https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/r/e3d83ab3-dc52-4c99-abaf-8a38050cc68c,https://github.com/onnx/models/raw/main/vision/classification/mobilenet/model/mobilenetv2-12.onnx,https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/r/63352e38-d353-4b54-bfd1-f1b3ee1cabd7,https://github.com/sdpython/teachpyx/raw/main/_data/examen2021.zip,http://www.inkscape.org/namespaces/inkscape,http://pokemondb.net/pokedex/national,https://an.wikipedia.org/wiki/Python,http://www.w3.org/1999/xlink,https://fr.wikipedia.org/wiki/Python_(langage),https://sdpython.github.io/js/viz-lite.js,https://ast.wikipedia.org/wiki/Python,https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/deed.fr,https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/9/9f/ConvolutionAndPooling.svg,https://github.com/sdpython/teachdata/raw/main/naissance_deces_mariage/,http://pokemondb.net/pokedex/,https://www.insee.fr/fr/statistiques/fichier/2407910/,http://sodipodi.sourceforge.net/DTD/sodipodi-0.dtd
+        exclude_urls: http://www.w3.org/1999/xlink,https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/deed.fr,http://sodipodi.sourceforge.net/DTD/sodipodi-0.dtd,https://ast.wikipedia.org/wiki/Python,https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/r/4acad602-d8b1-4516-bc71-7d5574d5f33e,https://www.gutenberg.org/cache/epub/12587/pg12587.txt,https://www.insee.fr/fr/statistiques/fichier/2407910/,https://castor-informatique.fr,https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00990252/document,https://github.com/onnx/models/raw/main/vision/classification/mobilenet/model/mobilenetv2-12.onnx,https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1510/1510.04863.pdf,https://hal.science/hal-01125940,https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/r/63352e38-d353-4b54-bfd1-f1b3ee1cabd7,https://github.com/sdpython/teachpyx/raw/main/_data/examen2021.zip,https://www.enseignement.polytechnique.fr/informatique/INF423/uploads/Main/poly-good.pdf,https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/9/9f/ConvolutionAndPooling.svg,https://www.cs.dartmouth.edu/~ac/Teach/CS85-Fall09/Notes/lecnotes.pdf
+        exclude_patterns: https://www.data.gouv.fr/,http://purl.org/dc/,https://as.wikipedia.org/,https://als.wikipedia.org/,https://az.wikipedia.org/,https://af.wikipedia.org/,https://azb.wikipedia.org/,https://ar.wikipedia.org/,https://raw.githubusercontent.com/CSSEGISandData/COVID-19,https://github.com/sdpython/teachpyx/blob/main/_doc/practice/exams/,https://github.com/sdpython/teachpyx/raw/main/_data/,https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/r/e3d83ab3-dc52-4c99-abaf-8a38050cc68c,https://github.com/onnx/models/raw/main/vision/classification/mobilenet/model/mobilenetv2-12.onnx,https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/r/63352e38-d353-4b54-bfd1-f1b3ee1cabd7,https://github.com/sdpython/teachpyx/raw/main/_data/examen2021.zip,http://www.inkscape.org/namespaces/inkscape,http://pokemondb.net/pokedex/national,https://an.wikipedia.org/wiki/Python,http://www.w3.org/1999/xlink,https://fr.wikipedia.org/wiki/Python_(langage),https://sdpython.github.io/js/viz-lite.js,https://ast.wikipedia.org/wiki/Python,https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/deed.fr,https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/9/9f/ConvolutionAndPooling.svg,https://github.com/sdpython/teachdata/raw/main/naissance_deces_mariage/,http://pokemondb.net/pokedex/,https://www.insee.fr/fr/statistiques/fichier/2407910/,http://sodipodi.sourceforge.net/DTD/sodipodi-0.dtd
         # force_pass : true

.gitignore

@@ -6,7 +6,17 @@
 *.so
 *.bin
 *.log
+*.dbf
+*.xlsx
 .coverage
+data.*
+paris*.*
+lisezmoi*
+dummy*
+exemple.txt
+examen*.csv
+fleurs.csv
+*dbase*
 .eggs/*
 _cache/*
 build/*

_doc/algorithm_culture.rst

@@ -1,6 +1,8 @@
 
 .. index:: culture algorithmique, algorithme, culture
 
+.. _l-survol-algorithmique:
+
 Survol algorithmique
 ====================
 

_doc/api/faqs.rst

@@ -13,8 +13,15 @@ teachpyx.faq.faq_exception
 .. automodule:: teachpyx.faq.faq_exception
     :members:
 
+teachpyx.faq.faq_geo
+++++++++++++++++++++
+
+.. automodule:: teachpyx.faq.faq_geo
+    :members:
+
 teachpyx.faq.faq_numpy
 ++++++++++++++++++++++
 
 .. automodule:: teachpyx.faq.faq_numpy
     :members:
+

_doc/c_data/enedis_cartes.ipynb

@@ -15,7 +15,7 @@
    "source": [
     "Il y a principalement trois façons de tracer une carte. La première est statique avec des modules comme [basemap](https://matplotlib.org/basemap/) ou [cartopy](http://scitools.org.uk/cartopy/) qui sont des surcouches de [matplotlib](https://matplotlib.org/). Le second moyen est une carte animée ou non dans un notebook avec des modules comme [pygal](http://www.pygal.org/en/stable/documentation/types/maps/pygal_maps_world.html), [plotly](https://plot.ly/python/choropleth-maps/). La dernière consiste à insérer des éléments sur une carte en ligne telle que [OpenStreetMap](https://www.openstreetmap.org/) et le module [folium](https://github.com/python-visualization/folium) ou [ipyleaflet](https://github.com/ellisonbg/ipyleaflet).\n",
     "\n",
-    "Il y a souvent trois problèmes avec les cartes. Le premier sont avec les coordonnées. Les plus utilisées sont les coordonnées [longitude / latitude](https://fr.wikipedia.org/wiki/Coordonn%C3%A9es_g%C3%A9ographiques). Le problème est que chaque pays a son propre système adapté à sa position géographique. Il faut souvent convertir (voir [lambert93_to_WGPS](http://www.xavierdupre.fr/app/ensae_teaching_cs/helpsphinx/ensae_teaching_cs/helpers/geo_helper.html?highlight=basemap#ensae_teaching_cs.helpers.geo_helper.lambert93_to_WGPS), [pyproj](https://jswhit.github.io/pyproj/)). Le second problème est l'ajout de repères géographiques (frontières, fleuves, ...). Certains modules contiennent certaines informations, souvent pour les Etats-Unis. Mais souvent, il faut récupérer ces informations sur les sites open data de chaque pays : [départements français](http://www.xavierdupre.fr/app/ensae_teaching_cs/helpsphinx/notebooks/td1a_cenonce_session_12.html?highlight=basemap#cartes-avec-les-departements). La troisième difficulté est qu'on veut tracer des cartes très chargées et cela prend un temps fou pour construire une carte lisible."
+    "Il y a souvent trois problèmes avec les cartes. Le premier sont avec les coordonnées. Les plus utilisées sont les coordonnées [longitude / latitude](https://fr.wikipedia.org/wiki/Coordonn%C3%A9es_g%C3%A9ographiques). Le problème est que chaque pays a son propre système adapté à sa position géographique. Il faut souvent convertir (voir [lambert93_to_WGPS](https://sdpython.github.io/doc/teachpyx/dev/i_faq.html#geo), [pyproj](https://pyproj4.github.io/pyproj/stable/)). Le second problème est l'ajout de repères géographiques (frontières, fleuves, ...). Certains modules contiennent certaines informations, souvent pour les Etats-Unis. Mais souvent, il faut récupérer ces informations sur les sites open data de chaque pays : [départements français](http://www.xavierdupre.fr/app/ensae_teaching_cs/helpsphinx/notebooks/td1a_cenonce_session_12.html?highlight=basemap#cartes-avec-les-departements). La troisième difficulté est qu'on veut tracer des cartes très chargées et cela prend un temps fou pour construire une carte lisible."
    ]
   },
   {
@@ -275,7 +275,7 @@
    "source": [
     "## cartopy\n",
     "\n",
-    "[basemap](https://matplotlib.org/basemap/users/intro.html#cartopy-new-management-and-eol-announcement) est l'ancêtre des modules de tracé de cartes sous Python. Ce notebook utilise [cartopy](http://scitools.org.uk/cartopy/). Contrairement à *basemap*, *cartopy* n'installe pas toutes les données dont il a besoin mais télécharge celle dont il a besoin pour tracer une carte. La [projection](http://scitools.org.uk/cartopy/docs/latest/crs/projections.html) indique comment la surface de la terre, sphérique, sera projetée dans le plan. Ensuite, il faut un système de coordonnées pour localiser un point sur la surface. Le plus utilisée est [WGS_84](https://fr.wikipedia.org/wiki/WGS_84) ou longitude, latitude. En France, l'[INSEE](https://www.insee.fr/fr/information/2526242) utilise aussi le système [Lambert 93](https://epsg.io/2154) ou *EPSG 2154*. Source : [Introduction à la manipulation de données cartographiques](https://medium.com/@_FrancoisM/introduction-%C3%A0-la-manipulation-de-donn%C3%A9es-cartographiques-23b4e38d8f0f). Tout n'est pas parfait dans Cartopy comme ce problème [Create Cartopy projection from pyproj.Proj](https://github.com/SciTools/cartopy/issues/813)."
+    "[basemap](https://matplotlib.org/basemap/stable/) est l'ancêtre des modules de tracé de cartes sous Python. Ce notebook utilise [cartopy](http://scitools.org.uk/cartopy/). Contrairement à *basemap*, *cartopy* n'installe pas toutes les données dont il a besoin mais télécharge celle dont il a besoin pour tracer une carte. La [projection](https://scitools.org.uk/cartopy/docs/v0.15/crs/projections.html) indique comment la surface de la terre, sphérique, sera projetée dans le plan. Ensuite, il faut un système de coordonnées pour localiser un point sur la surface. Le plus utilisée est [WGS_84](https://fr.wikipedia.org/wiki/WGS_84) ou longitude, latitude. En France, l'[INSEE](https://www.insee.fr/fr/accueil) utilise aussi le système [Lambert 93](https://epsg.io/2154) ou *EPSG 2154*. Source : [Introduction à la manipulation de données cartographiques](https://medium.com/@_FrancoisM/introduction-%C3%A0-la-manipulation-de-donn%C3%A9es-cartographiques-23b4e38d8f0f). Tout n'est pas parfait dans Cartopy comme ce problème [Create Cartopy projection from pyproj.Proj](https://github.com/SciTools/cartopy/issues/813)."
    ]
   },
   {
@@ -1105,4 +1105,4 @@
  },
  "nbformat": 4,
  "nbformat_minor": 2
-}
+}

_doc/c_data/nb_array.ipynb

@@ -2729,4 +2729,4 @@
  },
  "nbformat": 4,
  "nbformat_minor": 1
-}
+}

_doc/c_data/nb_dataframe.ipynb

@@ -6172,4 +6172,4 @@
  },
  "nbformat": 4,
  "nbformat_minor": 1
-}
+}

_doc/c_data/nb_numpy.ipynb

@@ -947,4 +947,4 @@
  },
  "nbformat": 4,
  "nbformat_minor": 2
-}
+}

_doc/c_data/nb_pandas.ipynb

@@ -3640,4 +3640,4 @@
  },
  "nbformat": 4,
  "nbformat_minor": 2
-}
+}

_doc/c_data/numpy_broadcast.ipynb

@@ -271,4 +271,4 @@
  },
  "nbformat": 4,
  "nbformat_minor": 5
-}
+}

_doc/c_expose/tsp/tsp_kohonen.rst

@@ -188,5 +188,5 @@ En vidéo :
 .. raw:: html
 
     <video autoplay="" controls="" loop="" height="250">
-    <source src="http://www.xavierdupre.fr/enseignement/complements/tsp_kohonen.mp4" type="video/mp4" />
+    <source src="https://github.com/sdpython/teachdata/raw/main/video/tsp_kohonen.mp4" type="video/mp4" />
     </video>

_doc/c_expose/tsp/tsp_kruskal.rst

@@ -395,5 +395,5 @@ La vidéo :
 .. raw:: html
 
     <video autoplay="" controls="" loop="" height="250">
-    <source src="http://www.xavierdupre.fr/enseignement/complements/tsp_kruskal.mp4" type="video/mp4" />
+    <source src="https://github.com/sdpython/teachdata/raw/main/video/tsp_kruskal.mp4" type="video/mp4" />
     </video>

_doc/c_ml/rappel.rst

@@ -379,7 +379,7 @@ ou graphes sont des structures de données très utilisées en :epkg:`machine le
 Le modèle le plus connu est l'`arbre de décision <https://fr.wikipedia.org/wiki/Arbre_de_d%C3%A9cision>`_.
 Les deux examens suivant illustrent en quoi les arbres de décision
 sont intéressants :
-`ENSAE TD noté, mardi 12 décembre 2017 <http://www.xavierdupre.fr/site2013/enseignements/tdnoteseul/td_note_2018.pdf>`_.
+`ENSAE TD noté, mardi 12 décembre 2017 <https://sdpython.github.io/doc/teachpyx/dev/practice/exams.html#seances-notees>`_.
 Les exercices suivant vous montre un cas concret d'utilisation :
 `Arbre et Trie <http://www.xavierdupre.fr/app/ensae_teaching_cs/helpsphinx/notebooks/td1a_cenonce_session8.html>`_.
 
@@ -392,7 +392,7 @@ veut écrire un programme efficace. C'est un enseignement qui est
 dispensé au lycée dans les pays de l'Est, souvent après 20 ans
 et pas dans toutes les écoles en France.
 Pour avoir un aperçu de tout ce que vous avez raté :
-`Culture Algorithmique <http://www.xavierdupre.fr/app/ensae_teaching_cs/helpsphinx/specials/algorithm_culture.html>`_.
+:ref:`Culture Algorithmique <l-survol-algorithmique>`.
 En accéléré, très accéléré, il faut absolument connaître l'algorithme
 du `plus court chemin <https://fr.wikipedia.org/wiki/Probl%C3%A8me_de_plus_court_chemin>`_,
 celui du :epkg:`voyageur de commerce`
@@ -424,9 +424,9 @@ l'`algorithme de Viterbi <https://fr.wikipedia.org/wiki/Algorithme_de_Viterbi>`_
 On le retrouve également dans la distance d'édition ou de
 `Levenstein <https://fr.wikipedia.org/wiki/Distance_de_Levenshtein>`_.
 Quelques exerices pour vous exercer :
-`Programmation dynamique et plus court chemin <http://www.xavierdupre.fr/app/ensae_teaching_cs/helpsphinx/notebooks/td1a_cenonce_session7.html>`_,
-`La distance d'édition <http://www.xavierdupre.fr/app/ensae_teaching_cs/helpsphinx/notebooks/td1a_cenonce_session7_edition.html>`_.
-La page suivante `Distance d'édition <http://www.xavierdupre.fr/app/mlstatpy/helpsphinx/c_dist/edit_distance.html>`_
+:ref:`Programmation dynamique et plus court chemin <nbl-practice-tds-algo-plus_court_chemin>`,
+:ref:`La distance d'édition <nbl-practice-algo-base-exercice_edit_distance>`.
+La page suivante `Distance d'édition <https://sdpython.github.io/doc/mlstatpy/dev/c_algo/edit_distance.html>`_
 se propose d'aller un peu plus loin.
 
 .. index:: recherche dichotomique, k-d tree
@@ -439,7 +439,7 @@ Il consiste à optimiser la recherche d'un élément dans un tableau trié.
 La :epkg:`recherche dichotomique`
 est une des petites choses qu'on teste lors d'un entretien d'embauche.
 Quelques exercices pour vous exercer :
-`Recherche dichotomique <http://www.xavierdupre.fr/app/ensae_teaching_cs/helpsphinx/notebooks/recherche_dichotomique.html?highlight=dichotomie>`_.
+:ref:`Recherche dichotomique <nbl-practice-py-base-recherche_dichotomique>`.
 La recherche dichotomique en plusieurs dimensions
 est utilisée via des structures telles que
 `k-d tree <https://fr.wikipedia.org/wiki/Arbre_kd>`_.
@@ -536,9 +536,9 @@ Exercices
 Si tous ces rappels vous sont connus, vous devriez être prêt
 à résoudre quelques exercices et énigmes :
 
-* `Tracer une pyramide bigarrée <http://www.xavierdupre.fr/app/actuariat_python/helpsphinx/notebooks/pyramide_bigarree.html>`_
-* `2048 - stratégie gagnante <http://www.xavierdupre.fr/app/ensae_teaching_cs/helpsphinx/notebooks/j2048.html>`_
-* `Programmation dynamique et plus court chemin <http://www.xavierdupre.fr/app/ensae_teaching_cs/helpsphinx/notebooks/td1a_cenonce_session7.html>`_
+* :ref:`Tracer une pyramide bigarrée <nbl-practice-tds-base-pyramide_bigarree>`
+* :ref:`2048 - stratégie gagnante <nbl-practice-py-base-classes_2048>`
+* :ref:`Programmation dynamique et plus court chemin <nbl-practice-tds-algo-plus_court_chemin>`
 * `Arbre et Trie <http://www.xavierdupre.fr/app/ensae_teaching_cs/helpsphinx/notebooks/td1a_cenonce_session8.html>`_
 * `Spectral Clustering <http://www.xavierdupre.fr/app/ensae_teaching_cs/helpsphinx/notebooks/graph_spectral_clustering.html>`_
 * `Décorrélation de variables aléatoires <http://www.xavierdupre.fr/app/ensae_teaching_cs/helpsphinx/notebooks/decorrelation.html>`_

_doc/conf.py

@@ -385,10 +385,12 @@
 
 epkg_dictionary.update(
     {
+        "cartopy": "https://scitools.org.uk/cartopy/docs/latest/",
         "csv": "https://fr.wikipedia.org/wiki/Comma-separated_values",
         "Enedis": "https://data.enedis.fr/",
         "fonction": "https://fr.wikipedia.org/wiki/Fonction_(math%C3%A9matiques)",
         "fonction continue": "https://fr.wikipedia.org/wiki/Continuit%C3%A9_(math%C3%A9matiques)",
+        "GEOFLA": "https://www.data.gouv.fr/en/datasets/geofla-r/",
         "machine learning": "https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning",
         "matrice de confusion": "https://fr.wikipedia.org/wiki/Matrice_de_confusion",
         "nuage de points": "https://fr.wikipedia.org/wiki/Nuage_de_points_(statistique)",

_doc/i_faq.rst

@@ -15,3 +15,10 @@ numpy
 .. faqreflist::
     :tag: numpy
     :contents:
+
+geo
+===
+
+.. faqreflist::
+    :tag: geo
+    :contents:

_doc/index.rst

@@ -48,7 +48,7 @@ pas ou eu programmer. Le contenu est disponible sur
 L'intelligence artificielle est entrée dans le quotidien.
 Machine learning, deep learning, la porte d'entrée se fait
 par la programmation et principalement avec le langgage python.
-Le site `Xavier Dupré <http://www.xavierdupre.fr/>`_
+Le site `Xavier Dupré <https://sdpython.github.io/>`_
 contient beaucoup d'exemples sur beaucoup de sujets,
 souvent reliés au machine learning.
 Le contenu est sur `github <https://github.com/sdpython/teachpyx/>`_.

_doc/practice/algo-base/BJKST.ipynb

@@ -1397,4 +1397,4 @@
  },
  "nbformat": 4,
  "nbformat_minor": 2
-}
+}

_doc/practice/algo-base/exercice_compose_connexe.ipynb

@@ -490,4 +490,4 @@
  },
  "nbformat": 4,
  "nbformat_minor": 2
-}
+}

_doc/practice/algo-base/exercice_echelle.ipynb

@@ -291,4 +291,4 @@
  },
  "nbformat": 4,
  "nbformat_minor": 1
-}
+}

_doc/practice/algo-base/exercice_edit_distance.ipynb

@@ -387,4 +387,4 @@
  },
  "nbformat": 4,
  "nbformat_minor": 2
-}
+}

_doc/practice/algo-base/exercice_editdist.ipynb

@@ -653,4 +653,4 @@
  },
  "nbformat": 4,
  "nbformat_minor": 2
-}
+}

_doc/practice/algo-base/exercice_ordonnancement.ipynb

@@ -376,4 +376,4 @@
  },
  "nbformat": 4,
  "nbformat_minor": 2
-}
+}

_doc/practice/algo-base/exercice_plus_grande_somme.ipynb

@@ -639,4 +639,4 @@
  },
  "nbformat": 4,
  "nbformat_minor": 1
-}
+}

_doc/practice/algo-base/exercice_random_graph.ipynb

@@ -873,4 +873,4 @@
  },
  "nbformat": 4,
  "nbformat_minor": 5
-}
+}

_doc/practice/algo-base/exercice_simulation_covid.ipynb

@@ -612,7 +612,7 @@
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "### Modèle [SIRD](http://www.xavierdupre.fr/app/aftercovid/helpsphinx/model_covidsir.html)\n",
+    "### Modèle SIRD\n",
     "\n",
     "Pour en savoir plus [Modèles compartimentaux en épidémiologie](https://fr.wikipedia.org/wiki/Mod%C3%A8les_compartimentaux_en_%C3%A9pid%C3%A9miologie). On classe la population en quatre catégories :\n",
     "\n",
@@ -1495,7 +1495,6 @@
     "* [pyepidemics](https://github.com/collectif-codata/pyepidemics)\n",
     "* [COVID-19 pandemics control](https://freakonometrics.hypotheses.org/61300)\n",
     "* [modcov19](https://modcov19.math.cnrs.fr/)\n",
-    "* [aftercovid](http://www.xavierdupre.fr/app/aftercovid/helpsphinx/index.html)\n",
     "* [COVID-19 - France](https://dashboard.covid19.data.gouv.fr/vue-d-ensemble?location=FRA)\n",
     "* [Awesome COVID19 resources](https://github.com/collectif-codata/awesome-covid19)\n"
    ]
@@ -1529,4 +1528,4 @@
  },
  "nbformat": 4,
  "nbformat_minor": 2
-}
+}

_doc/practice/algo-base/exercice_simulation_covid_simple.ipynb

@@ -431,4 +431,4 @@
  },
  "nbformat": 4,
  "nbformat_minor": 2
-}
+}

_doc/practice/algo-base/exercice_suffix.ipynb

@@ -916,4 +916,4 @@
  },
  "nbformat": 4,
  "nbformat_minor": 1
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_doc/practice/algo-base/exercice_topk.ipynb

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