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Mon objectif professionnel inclut le partage des connaissances, c'est pourquoi j'ai lancé ce blog pour vous faire part de ma veille technologique quotidienne. J'espère que vous apprécierez le contenu que je partage et je vous remercie de votre visite.
Les derniers articles
Améliorez vos réseaux de neurones convolutifs
Améliorez vos réseaux de neurones convolutifs (CNN) en mettant en œuvre des techniques telles que l'augmentation de données pour créer des exemples d'entraînement diversifiés, en utilisant le transfert d'apprentissage pour exploiter des modèles pré-entraînés, en incorporant des méthodes de régularisation comme le dropout et la normalisation par lots pour éviter le surajustement, en explorant différentes architectures, en optimisant les hyperparamètres, en envisageant l'apprentissage par ensemble pour des prédictions améliorées et en traitant les déséquilibres de classes dans l'ensemble de données. Ces stratégies contribuent collectivement à améliorer les performances du modèle, la vitesse de convergence et les capacités de généralisation.
Sequences, Time Series et Prediction
Débloquez le pouvoir des séquences de données, des séries temporelles et des prédictions. Maîtrisez la capacité d'analyser, de prévoir et d'extraire des informations à partir de séquences de données dépendantes du temps. Plongez dans des méthodes pratiques pour effectuer des prédictions éclairées et basées sur les données. Idéal pour les scientifiques des données, les économistes et les statisticiens. Explorez le futur, dès aujourd'hui !
Traitement du langage naturel
Le traitement du langage naturel, ou TALN, est un domaine de l'intelligence artificielle qui se concentre sur l'interaction entre les ordinateurs et les êtres humains à travers le langage naturel. L'objectif ultime du TALN est de permettre aux machines de comprendre, d'interpréter et de générer des langues humaines d'une manière qui est précieuse et significative. Cette technologie est à l'origine de diverses applications telles que la reconnaissance vocale, la traduction de langues, l'analyse des sentiments et le développement de chatbots, comblant le fossé entre la communication humaine et la compréhension informatique.
Améliorez vos réseaux de neurones convolutifs
Améliorez vos réseaux de neurones convolutifs (CNN) en mettant en œuvre des techniques telles que l'augmentation de données pour créer des exemples d'entraînement diversifiés, en utilisant le transfert d'apprentissage pour exploiter des modèles pré-entraînés, en incorporant des méthodes de régularisation comme le dropout et la normalisation par lots pour éviter le surajustement, en explorant différentes architectures, en optimisant les hyperparamètres, en envisageant l'apprentissage par ensemble pour des prédictions améliorées et en traitant les déséquilibres de classes dans l'ensemble de données. Ces stratégies contribuent collectivement à améliorer les performances du modèle, la vitesse de convergence et les capacités de généralisation.
Sequences, Time Series et Prediction
Débloquez le pouvoir des séquences de données, des séries temporelles et des prédictions. Maîtrisez la capacité d'analyser, de prévoir et d'extraire des informations à partir de séquences de données dépendantes du temps. Plongez dans des méthodes pratiques pour effectuer des prédictions éclairées et basées sur les données. Idéal pour les scientifiques des données, les économistes et les statisticiens. Explorez le futur, dès aujourd'hui !
Apprentissage automatique
Sequences, Time Series et Prediction
Débloquez le pouvoir des séquences de données, des séries temporelles et des prédictions. Maîtrisez la capacité d'analyser, de prévoir et d'extraire des informations à partir de séquences de données dépendantes du temps. Plongez dans des méthodes pratiques pour effectuer des prédictions éclairées et basées sur les données. Idéal pour les scientifiques des données, les économistes et les statisticiens. Explorez le futur, dès aujourd'hui !
Traitement du langage naturel
Le traitement du langage naturel, ou TALN, est un domaine de l'intelligence artificielle qui se concentre sur l'interaction entre les ordinateurs et les êtres humains à travers le langage naturel. L'objectif ultime du TALN est de permettre aux machines de comprendre, d'interpréter et de générer des langues humaines d'une manière qui est précieuse et significative. Cette technologie est à l'origine de diverses applications telles que la reconnaissance vocale, la traduction de langues, l'analyse des sentiments et le développement de chatbots, comblant le fossé entre la communication humaine et la compréhension informatique.
Améliorez vos réseaux de neurones convolutifs
Améliorez vos réseaux de neurones convolutifs (CNN) en mettant en œuvre des techniques telles que l'augmentation de données pour créer des exemples d'entraînement diversifiés, en utilisant le transfert d'apprentissage pour exploiter des modèles pré-entraînés, en incorporant des méthodes de régularisation comme le dropout et la normalisation par lots pour éviter le surajustement, en explorant différentes architectures, en optimisant les hyperparamètres, en envisageant l'apprentissage par ensemble pour des prédictions améliorées et en traitant les déséquilibres de classes dans l'ensemble de données. Ces stratégies contribuent collectivement à améliorer les performances du modèle, la vitesse de convergence et les capacités de généralisation.
java
Spring: Sleuth et Zipkin
Spring Sleuth et Zipkin sont deux outils couramment utilisés pour la traçabilité distribuée dans les architectures de microservices basées sur Spring. Spring Sleuth ajoute des identifiants uniques à chaque demande pour que le flux de demandes puisse être suivi à travers plusieurs services. Zipkin est un système de traçage distribué qui collecte et analyse les données de traçabilité, fournissant des informations sur les performances des microservices et aidant à identifier et à résoudre les problèmes. Ensemble, ces outils aident les développeurs à surveiller et à optimiser les performances de leurs applications basées sur Spring.
Spring: Sécurisée vos accès API
Spring est un framework puissant pour la construction d'applications Java robustes et évolutives. Avec ses fonctionnalités de sécurité avancées, il vous aide à sécuriser vos accès API et à prévenir les accès non autorisés à votre application. Que vous construisiez une simple API REST ou une application d'entreprise complexe, Spring possède les outils nécessaires pour assurer la sécurité de votre système.
Spring: Netflix Heureka
Spring est un framework Java populaire pour la construction d'applications web. Netflix Heureka, également connu sous le nom d'Eureka, est un registre de services souvent utilisé en conjonction avec Spring pour la construction de microservices. Il permet aux services de s'enregistrer et de se découvrir facilement les uns les autres, facilitant ainsi la construction et l'évolutivité de systèmes complexes.
Sécurité
Clickjacking (correction de l'interface utilisateur)
Le Clickjacking, également appelé correction de l'interface utilisateur, est une technique utilisée par les attaquants pour tromper les utilisateurs et les amener à cliquer sur des éléments malveillants cachés sous l'apparence de boutons ou de liens légitimes. Cette technique peut être utilisée pour voler des informations sensibles ou effectuer des actions non autorisées sur des sites Web. Les techniques de prévention incluent l'utilisation de l'en-tête X-Frame-Options et la désactivation de JavaScript.
La contrebande de requête HTTP
La contrebande de requête HTTP est une attaque d'application Web qui exploite les différences dans l'analyse des requêtes HTTP par les serveurs frontal et arrière pour faire passer des requêtes malveillantes qui contournent les mesures de sécurité. Cette vulnérabilité peut permettre à un attaquant de contourner l'authentification, de réaliser des attaques de cross-site scripting, de voler des données sensibles et de lancer d'autres types d'attaques.
Les injections sql
L'injection SQL est une vulnérabilité de sécurité dans laquelle un attaquant injecte du code SQL malveillant dans les champs de saisie d'une application web, ce qui leur permet d'accéder et de manipuler la base de données de l'application. Cela peut entraîner un accès non autorisé, une perte ou une corruption de données et d'autres violations de sécurité. La prévention de l'injection SQL nécessite une validation appropriée des entrées et des requêtes paramétrées pour s'assurer que les entrées utilisateur sont correctement nettoyées avant d'être utilisées dans des instructions SQL.
Interface utilisateur
Typescript les types avancés et patterns structurels
Typescript est un sur-ensemble de JavaScript qui ajoute la typage statique au langage. Avec des types avancés, Typescript fournit un système de typage solide qui permet une meilleure organisation du code et moins d'erreurs à l'exécution. Les patterns structurels sont des patterns de conception qui se concentrent sur la structure des objets et sur la manière dont ils sont reliés les uns aux autres, permettant aux développeurs d'écrire un code plus propre et plus facile à maintenir.
Micro Frontend
Micro Frontend est une approche architecturale où le frontend d'une application web est divisé en unités plus petites et autonomes appelées micro-frontends. Chaque micro-frontend est développé et déployé de manière indépendante, ce qui permet une plus grande flexibilité et une plus grande évolutivité dans les applications web grandes et complexes. Les micro-frontends peuvent également être possédés et maintenus par des équipes distinctes, améliorant ainsi l'autonomie des équipes et réduisant les frais de coordination.
React Gestion des données et Performances
La gestion des données et la performance de React se réfèrent aux techniques et stratégies utilisées pour gérer et optimiser efficacement le flux et le traitement des données au sein d'une application React. Cela comprend la mise en œuvre de stratégies efficaces de récupération de données, de mise en cache et de gestion de l'état pour minimiser les rendus inutiles et assurer une performance d'application fluide et rapide. La gestion efficace des données est cruciale pour les applications React qui traitent des ensembles de données volumineux et complexes, car elle peut avoir un impact significatif sur l'expérience utilisateur globale et les performances de l'application.
Nodejs
Typescript: Decorateurs
Les décorateurs TypeScript sont une fonctionnalité de langage qui vous permet de modifier le comportement de classes, de méthodes, de propriétés et d'autres déclarations. Ils permettent d'ajouter des métadonnées ou des comportements à votre code en le recouvrant de fonctions prenant la cible en premier argument. Les décorateurs sont un outil puissant pour créer du code réutilisable et améliorer l'expressivité de vos programmes TypeScript.
AWS Serverless
AWS Serverless API est un service de cloud computing qui permet aux développeurs de créer et déployer des applications et des APIs sans serveur sur l'infrastructure d'AWS. Il utilise des fonctions AWS Lambda, API Gateway et d'autres services AWS pour créer des APIs avec une sécurité intégrée, une mise à l'échelle automatique et des capacités de surveillance. Les développeurs peuvent se concentrer sur l'écriture de code pour leurs applications et leurs APIs sans se préoccuper de la gestion de l'infrastructure.
Nestjs - Gateway et microservices
Nestjs est un framework Node.js basé sur Angular pour construire des applications backend scalables. Le module Gateway permet aux microservices de communiquer entre eux de manière transparente en utilisant le pattern API Gateway. Il fournit également des fonctionnalités telles que l'agrégation de données et la mise en cache pour améliorer les performances des applications.
Devops
AWS: Infrastructure de déploiement et Gestion dans le cloud
Découvrez AWS, la puissante plateforme de cloud computing proposée par Amazon qui offre une infrastructure de déploiement flexible et évolutive ainsi que des outils de gestion robustes. Avec AWS, vous pouvez facilement gérer et optimiser vos ressources cloud, vous permettant de vous concentrer sur la croissance de votre entreprise. Explorez AWS dès aujourd'hui et découvrez comment cela peut vous aider à rationaliser vos opérations dans le cloud.
AWS: Les services de réseaux
AWS propose une gamme de services de réseau pour vous aider à construire des applications évolutives et hautement disponibles. Ces services comprennent le Virtual Private Cloud (VPC), l'Équilibrage de Charge Elastique (ELB), Amazon Route 53, AWS PrivateLink, AWS Direct Connect et AWS Global Accelerator. Avec ces services, vous pouvez construire des architectures réseau sécurisées, flexibles et résilientes qui répondent aux besoins de vos applications et utilisateurs.
AWS: Les services de stockages
AWS fournit une gamme de services de stockage qui permettent aux entreprises de stocker, gérer et récupérer leurs données de manière fiable et rentable. Ces services comprennent Amazon S3 pour le stockage d'objets, Amazon EBS pour le stockage de blocs, Amazon EFS pour le stockage de fichiers, et plus encore. Avec des options de tarification flexibles et une intégration facile avec d'autres services AWS, les services de stockage AWS sont populaires auprès des entreprises de toutes tailles.
Design pattern
Design Pattern Command
Le design patten Command est un pattern comportemental dans lequel un objet est utilisé pour encapsuler toutes les informations nécessaires pour effectuer une action spécifique ultérieurement, permettant un découplage entre l'expéditeur et le destinataire de la commande. Ce pattern est utile pour implémenter des fonctionnalités d'annulation/répétition, de mise en file d'attente de tâches ou d'enregistrement et de lecture de macros.
Design Pattern Adapter
Le design pattern Adapter est utilisé pour convertir l'interface d'une classe existante en une autre interface que le client attend. Cela permet aux classes de travailler ensemble qui ne le pourraient pas autrement en raison d'interfaces incompatibles. L'adaptateur agit comme un wrapper autour de la classe existante, fournissant une nouvelle interface au code client.
Design Pattern Factory
Le Design Pattern Factory est un patron de conception de création qui permet d'instancier des objets sans avoir à connaître les détails de leur création. Il fournit une interface pour créer des objets d'un sous-type donné, en laissant les classes concrètes décider des instances à créer. Ce patron est souvent utilisé pour rendre les applications plus modulaires et évolutives.