Algorithmique et methodes de programmationSageKataliko1
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Ce module est l'Introduction du Cours d'algorithmique que nous enseignons aux Etudiants en Genie Informatique, Gestion Informatique, Informatique appliqu谷e, ...
Esta lista de express?es cotidianas e comuns serve como exemplo da necessidade do aprendiz de evitar a todo custo a tend那ncia de fazer tradu??es mentais.
Alphorm.com Formation WinDev 25 : Les fondamentauxAlphorm
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WinDev est un AGL (Atelier de G谷nie Logiciel). Il vous permet de d谷velopper des applications dans n*importe quel domaine : Gestion - Industrie - M谷dical - Multimedia - Internet - Acc豕s distant #
Patrick ANTOULY, Expert d谷veloppeur PCSOFT, vous a pr谷par谷 cette formation Windev 25, les fondamentaux, bas谷e sur la version 25 de WinDev, qui vous permettra d'acqu谷rir les concepts ainsi que les connaissances techniques de base n谷cessaires au d谷veloppement d*applications avec l*AGL WinDev 25.
Pendant cette formation Windev 25, les fondamentaux, vous d谷couvrirez tous les aspects n谷cessaires 角 la r谷alisation de vos projets : Les diff谷rents outils de l*AGL, les principaux 谷diteurs, la d谷finition d'une base de donn谷es, la cr谷ation des fen那tres, l'谷dition de documents# jusqu'角 la proc谷dure d'installation.
Cette formation Windev 25, les fondamentaux se veut tr豕s pragmatique, par la r谷alisation d'une petite application de gestion d*谷l豕ves.
A l'issue de cette formation Windev 25, les fondamentaux, vous serez en mesure de d谷velopper vos premi豕res applications avec l'outil WinDev.
Vous pouvez suivre d*autres formations sur Windev : <mettre ici les autres formations Windev/Webdev du catalogue>.
Chapitre sur la gestion des exceptions relatif 角 mon cours d'introduction 角 Java.
Analyse de sentiments dans les m谷dias sociauxYacine Yakoubi
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Depuis l*arriv谷e du web 2.0, l*int谷r那t va croissant pour conna?tre les opinions des internautes qui s*y expriment spontan谷ment et en temps r谷el. Cette masse de donn谷es d*opinions est accessible avec des outils de fouille du web, avec une collection d*informations constamment renouvel谷e.
Des sites se sont sp谷cialis谷s dans le recueil de ces opinions dans certains domaines (critiques de cin谷ma par exemple) et les internautes ont pris l*habitude de consulter les avis et notes d谷pos谷s par les autres d豕s qu*ils doivent prendre une d谷cision d*achat pour un produit technique, ou encore pour une r谷servation d*h?tel. Les avis, les opinons int谷ressent donc les internautes et ont suscit谷 des applications et services multiples, ce qui provoque un cercle vertueux d*encouragement 角 donner son avis et m那me 角 se faire reconna?tre comme donnant des avis pertinents et suivis par les autres.
Mais ces donn谷es int谷ressent 谷galement des marques et des cabinets d*谷tudes qui tentent de conna?tre ce ? sentiment agr谷g谷 des foules ?. Souvent sensibles au fantasme ? votre r谷putation peut 那tre d谷truite 角 cause d*un commentaire de blog ?, les marques se soucient de leur identit谷 en ligne mais cherchent 谷galement 角 mieux conna?tre les attentes et critiques que les internautes leur adressent.
D*o迄 le d谷veloppement croissant des techniques pour capter ces 谷valuations des internautes, allant du simple d谷nombrement de commentaires positifs ou n谷gatifs 角 l*analyse plus fine des contenus de ces commentaires.
C'est dans ce contexte que s'inscrit le pr谷sent projet, dont l'objet est de mettre en place un syst豕me qui permet de collecter, stocker et exploiter les donn谷es textuelles exprim谷es par les internautes sur les r谷seaux sociaux. Nous avons proc谷d谷 角 une 谷tude bibliographique se rapportant 角 l'analyse de sentiments qui nous a permis de proposer une solution comblant les probl豕mes existants, en particulier le dialecte, et r谷pondant aux exigences exprim谷es.
Pour acc谷der aux fichiers n谷cessaires pour faire ce TP, visitez: https://drive.google.com/folderview?id=0Bz7DokLRQvx7M2JWZEt1VHdwSE0&usp=sharing
Pour plus de contenu, Visitez http://liliasfaxi.wix.com/liliasfaxi !
Totta ja tarua s?hk?autoista ja niiden lataamisestaVesa Linja-aho
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Esitelm? Valkeakosken kirjastossa 27.4.2022. Asiaa s?hk?autoista, niiden lataamisesta ja paloturvallisuudesta. Ota yhteytt? jos joku kohta her?tt?? kysymyksi?.
Ce support explique les concepts de base de Big Data Processing. Elle aborde les parties suivantes :
S谷rie de vid谷os : https://www.youtube.com/watch?v=1JAljjxpm-Q
- Introduction au Big Data
- Syst豕me de stockage en Big Data
- Batch Processing et Stream Processing en Big Data
- Aper?u bref de l*谷cosyst豕me de Hadoop
- Aper?u de l*谷cosyst豕me des outils du Bid Gata
- Big data stream processing avec Kafka 谷cosyst豕me
- Architecture de Kafka (Brokers, Zookeeper, Procuder, Consumer, Kafka Streams, Connecteurs)
- Comment d谷marrer un cluster de brokers KAFKA
- Cr谷ation et configuration des Topics
- Cr谷ation d*un Java Kafka consumer
- Cr谷ation d*un Java Kafka Produder
- Kafka Producer et Kafka Consumer dans une application bas谷e sur Spring
- Kafka Streams
- Int谷gration de Kafka dans Spring Cloud.
Mot cl谷s : Big data, Big Data Processing, Stream Processing, Kafka, Kafka Streams, Java, Spring
Bon apprentissage
Machine Learning et Intelligence Artificielle : quelles applications pour le marketing digital ?
Deep Machine Learning (ML) et Intelligence Artificielle (AI) sont au c?ur des strat谷gies des g谷ants du net : reconnaissance de textes, de voix, de visages, de sentiments, quelles possibilit谷s d*applications au marketing digital ? Comment commencer ? Avec quels outils et quelles comp谷tences ?
Google, Facebook, Apple et autres Microsoft se livrent une bataille de Titan sur le terrain de l*Intelligence Artificielle, que ce soit pour conduire des voitures autonomes, identifier les utilisateurs 角 partir de leur visage, traduire en temps r谷el des conversations t谷l谷phoniques, conseiller le bon produit, mimer le comportement du parfait assistant#
Cette d谷bauche de moyens en recherche et d谷veloppement g谷n豕re la diffusion en Open Source des sources de nombreux algorithmes ou le foisonnement de fonctions et d*API de ML et d*AI ? as a service ?. Avec des efforts minimes, tout-un-chacun peut aujourd*hui acc谷der simplement et pour un co?t modique 角 des fonctionnalit谷s puissantes pour reconna?tre un visage, une voix, les sentiments 角 partir d*un texte, ou pour anticiper des ruptures dans des comportements# En outre, la d谷mocratisation des technologies Big Data donne acc豕s 角 des puissances de traitements consid谷rables qui permettent d*appliquer ces algorithmes de ML sur des centaines de milliers de points, des milliards d*enregistrements et des volumes de plusieurs p谷ta-octets.
Ce s谷minaire prospectif vise 角 d谷mystifier le Deep Machine Learning, 角 en dessiner les premi豕res applications potentielles pour le Marketing Digital et 角 en pr谷ciser les modalit谷s de mise en ?uvre ainsi que les impacts et les risques 角 identifier.
Chapitre sur la gestion des exceptions relatif 角 mon cours d'introduction 角 Java.
Analyse de sentiments dans les m谷dias sociauxYacine Yakoubi
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Depuis l*arriv谷e du web 2.0, l*int谷r那t va croissant pour conna?tre les opinions des internautes qui s*y expriment spontan谷ment et en temps r谷el. Cette masse de donn谷es d*opinions est accessible avec des outils de fouille du web, avec une collection d*informations constamment renouvel谷e.
Des sites se sont sp谷cialis谷s dans le recueil de ces opinions dans certains domaines (critiques de cin谷ma par exemple) et les internautes ont pris l*habitude de consulter les avis et notes d谷pos谷s par les autres d豕s qu*ils doivent prendre une d谷cision d*achat pour un produit technique, ou encore pour une r谷servation d*h?tel. Les avis, les opinons int谷ressent donc les internautes et ont suscit谷 des applications et services multiples, ce qui provoque un cercle vertueux d*encouragement 角 donner son avis et m那me 角 se faire reconna?tre comme donnant des avis pertinents et suivis par les autres.
Mais ces donn谷es int谷ressent 谷galement des marques et des cabinets d*谷tudes qui tentent de conna?tre ce ? sentiment agr谷g谷 des foules ?. Souvent sensibles au fantasme ? votre r谷putation peut 那tre d谷truite 角 cause d*un commentaire de blog ?, les marques se soucient de leur identit谷 en ligne mais cherchent 谷galement 角 mieux conna?tre les attentes et critiques que les internautes leur adressent.
D*o迄 le d谷veloppement croissant des techniques pour capter ces 谷valuations des internautes, allant du simple d谷nombrement de commentaires positifs ou n谷gatifs 角 l*analyse plus fine des contenus de ces commentaires.
C'est dans ce contexte que s'inscrit le pr谷sent projet, dont l'objet est de mettre en place un syst豕me qui permet de collecter, stocker et exploiter les donn谷es textuelles exprim谷es par les internautes sur les r谷seaux sociaux. Nous avons proc谷d谷 角 une 谷tude bibliographique se rapportant 角 l'analyse de sentiments qui nous a permis de proposer une solution comblant les probl豕mes existants, en particulier le dialecte, et r谷pondant aux exigences exprim谷es.
Pour acc谷der aux fichiers n谷cessaires pour faire ce TP, visitez: https://drive.google.com/folderview?id=0Bz7DokLRQvx7M2JWZEt1VHdwSE0&usp=sharing
Pour plus de contenu, Visitez http://liliasfaxi.wix.com/liliasfaxi !
Totta ja tarua s?hk?autoista ja niiden lataamisestaVesa Linja-aho
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Esitelm? Valkeakosken kirjastossa 27.4.2022. Asiaa s?hk?autoista, niiden lataamisesta ja paloturvallisuudesta. Ota yhteytt? jos joku kohta her?tt?? kysymyksi?.
Ce support explique les concepts de base de Big Data Processing. Elle aborde les parties suivantes :
S谷rie de vid谷os : https://www.youtube.com/watch?v=1JAljjxpm-Q
- Introduction au Big Data
- Syst豕me de stockage en Big Data
- Batch Processing et Stream Processing en Big Data
- Aper?u bref de l*谷cosyst豕me de Hadoop
- Aper?u de l*谷cosyst豕me des outils du Bid Gata
- Big data stream processing avec Kafka 谷cosyst豕me
- Architecture de Kafka (Brokers, Zookeeper, Procuder, Consumer, Kafka Streams, Connecteurs)
- Comment d谷marrer un cluster de brokers KAFKA
- Cr谷ation et configuration des Topics
- Cr谷ation d*un Java Kafka consumer
- Cr谷ation d*un Java Kafka Produder
- Kafka Producer et Kafka Consumer dans une application bas谷e sur Spring
- Kafka Streams
- Int谷gration de Kafka dans Spring Cloud.
Mot cl谷s : Big data, Big Data Processing, Stream Processing, Kafka, Kafka Streams, Java, Spring
Bon apprentissage
Machine Learning et Intelligence Artificielle : quelles applications pour le marketing digital ?
Deep Machine Learning (ML) et Intelligence Artificielle (AI) sont au c?ur des strat谷gies des g谷ants du net : reconnaissance de textes, de voix, de visages, de sentiments, quelles possibilit谷s d*applications au marketing digital ? Comment commencer ? Avec quels outils et quelles comp谷tences ?
Google, Facebook, Apple et autres Microsoft se livrent une bataille de Titan sur le terrain de l*Intelligence Artificielle, que ce soit pour conduire des voitures autonomes, identifier les utilisateurs 角 partir de leur visage, traduire en temps r谷el des conversations t谷l谷phoniques, conseiller le bon produit, mimer le comportement du parfait assistant#
Cette d谷bauche de moyens en recherche et d谷veloppement g谷n豕re la diffusion en Open Source des sources de nombreux algorithmes ou le foisonnement de fonctions et d*API de ML et d*AI ? as a service ?. Avec des efforts minimes, tout-un-chacun peut aujourd*hui acc谷der simplement et pour un co?t modique 角 des fonctionnalit谷s puissantes pour reconna?tre un visage, une voix, les sentiments 角 partir d*un texte, ou pour anticiper des ruptures dans des comportements# En outre, la d谷mocratisation des technologies Big Data donne acc豕s 角 des puissances de traitements consid谷rables qui permettent d*appliquer ces algorithmes de ML sur des centaines de milliers de points, des milliards d*enregistrements et des volumes de plusieurs p谷ta-octets.
Ce s谷minaire prospectif vise 角 d谷mystifier le Deep Machine Learning, 角 en dessiner les premi豕res applications potentielles pour le Marketing Digital et 角 en pr谷ciser les modalit谷s de mise en ?uvre ainsi que les impacts et les risques 角 identifier.