Attaques JWT

Cette section se penche sur l'impact des problèmes de conception et d'une gestion insuffisante des JSON Web Tokens (JWT) sur la sécurité des sites web. En examinant des scénarios spécifiques, nous explorerons comment ces facteurs peuvent conduire à des vulnérabilités graves et à des attaques potentielles.

Injection de modèles côté serveur

La SSTI (injection de modèle côté serveur) est une vulnérabilité qui permet à un attaquant d'exécuter du code malveillant sur un serveur en injectant du code dans un modèle côté serveur. Elle est souvent causée par une validation insuffisante des entrées dans les applications Web qui utilisent des modèles côté serveur tels que Flask ou Jinja2. La SSTI peut entraîner de graves conséquences telles que des violations de données, une compromission du serveur et un accès non autorisé. Pour prévenir la SSTI, il est nécessaire d'effectuer une validation appropriée des entrées et de la désinfection des entrées utilisateur.

Les attaques SSRF

Les attaques de type Server-Side Request Forgery (SSRF) consistent à tromper une application Web afin qu'elle envoie des requêtes à des serveurs internes ou externes non prévus. Les attaquants peuvent exploiter les vulnérabilités SSRF pour accéder à des données sensibles, exécuter du code arbitraire ou lancer des attaques contre d'autres systèmes. Les attaques SSRF sont souvent causées par une validation insuffisante des entrées et peuvent être évitées en utilisant une validation d'entrée basée sur une liste blanche et en restreignant l'accès aux ressources sensibles. La détection des attaques SSRF peut être difficile et nécessite une surveillance et un enregistrement du trafic réseau.

Cross-origin resource sharing (CORS)

Le partage de ressources entre origines multiples (CORS - Cross-Origin Resource Sharing) est une fonctionnalité de sécurité implémentée par les navigateurs web qui permet aux applications web s'exécutant sur un domaine d'accéder à des ressources provenant d'un autre domaine. CORS est appliqué par les navigateurs pour empêcher l'accès non autorisé à des données et des ressources sensibles. Les développeurs web peuvent configurer des politiques CORS sur leurs serveurs pour spécifier les domaines autorisés à accéder à leurs ressources. Les politiques CORS peuvent être configurées pour autoriser tous les domaines ou des domaines spécifiques à accéder aux ressources. Des configurations CORS inappropriées peuvent entraîner des vulnérabilités de sécurité telles que le cross-site scripting (XSS) et la falsification de requête entre sites (CSRF).

Les vulnérabilités de téléchargement de fichiers

Les vulnérabilités de téléchargement de fichiers font référence aux failles de sécurité qui permettent aux attaquants de télécharger des fichiers malveillants sur un serveur web. Les attaquants peuvent exploiter ces vulnérabilités pour exécuter un code arbitraire, voler des données sensibles ou obtenir un accès non autorisé à un système. Les vulnérabilités de téléchargement de fichiers peuvent être causées par une validation et une désinfection d'entrée insuffisantes, ainsi que par des vérifications incorrectes de type et de taille de fichier. Pour prévenir les vulnérabilités de téléchargement de fichiers, une validation appropriée des entrées, des vérifications de type et de taille de fichier, ainsi que des mesures de sécurité côté serveur telles que les autorisations de fichier et les contrôles d'accès sont nécessaires. Les développeurs web peuvent également utiliser des pare-feux d'applications web et d'autres outils de sécurité pour détecter et bloquer les téléchargements de fichiers malveillants.

L'empoisonnement du cache Web

L'empoisonnement du cache Web est un type d'attaque qui permet aux attaquants de manipuler le cache d'un serveur web pour diffuser du contenu malveillant aux utilisateurs. Les attaquants peuvent exploiter des vulnérabilités dans les applications web ou les serveurs web pour injecter du contenu malveillant dans le cache. Lorsque les utilisateurs demandent le contenu affecté, ils reçoivent le contenu malveillant du cache plutôt que le contenu légitime du serveur. Les attaques d'empoisonnement de cache Web peuvent entraîner un large éventail de conséquences, notamment le vol de données, l'accès non autorisé et l'infection par des logiciels malveillants. La prévention de l'empoisonnement du cache Web nécessite une validation et une désinfection appropriées des entrées, une configuration sécurisée des serveurs web et des applications web, ainsi que des évaluations régulières de la sécurité pour détecter et atténuer les vulnérabilités.

La falsification de requête intersite (CSRF)

L'injection d'entité externe XML (XXE)

L'injection d'entités externes XML (XXE) est une vulnérabilité de sécurité qui permet aux attaquants d'exploiter les analyseurs XML pour divulguer des données sensibles, exécuter du code à distance ou lancer des attaques de déni de service (DoS). Les attaquants peuvent exploiter les vulnérabilités XXE en injectant des entités XML malveillantes dans un document XML traité par une application. Lorsque l'application analyse le document, elle peut divulguer des informations sensibles ou exécuter le code de l'attaquant, ce qui peut entraîner des conséquences graves telles que des violations de données ou la compromission du système. La prévention de l'injection XXE nécessite une validation et une désinfection appropriées des entrées, une configuration sécurisée des analyseurs XML et la restriction de l'accès aux ressources sensibles. Les développeurs Web peuvent également utiliser des outils tels que OWASP ZAP ou Burp Suite pour détecter et prévenir les vulnérabilités XXE.

La désérialisation non sécurisée

L'insecure deserialization est une vulnérabilité de sécurité qui se produit lorsqu'une donnée non fiable est transmise à un processus de désérialisation sans validation ou sanitisation adéquates. La désérialisation est le processus de conversion de données sérialisées en un objet utilisable dans un langage de programmation. Les attaquants peuvent exploiter les vulnérabilités d'insecure deserialization pour exécuter du code arbitraire, voler des données sensibles ou lancer des attaques de type Denial of Service (DoS). Les vulnérabilités d'insecure deserialization peuvent être causées par une validation insuffisante des entrées, des formats de sérialisation non sécurisés ou des processus de désérialisation défectueux. Pour prévenir l'insecure deserialization, il est nécessaire d'effectuer une validation adéquate des entrées, d'utiliser des formats de sérialisation sécurisés et des processus de désérialisation sécurisés. Les développeurs peuvent également utiliser des outils tels que des bibliothèques de sérialisation et des scanners de sécurité automatisés pour détecter et prévenir les vulnérabilités d'insecure deserialization.

Les vulnérabilités DOM-based

Les vulnérabilités DOM-based sont un type de vulnérabilité de sécurité qui peut être exploité dans les applications Web qui utilisent JavaScript et manipulent le modèle d'objet de document (DOM). Les attaquants peuvent exploiter ces vulnérabilités en injectant du code malveillant dans le DOM, provoquant l'exécution d'actions non intentionnelles ou la divulgation de données sensibles par l'application. Les vulnérabilités DOM-based peuvent être causées par une validation d'entrée insuffisante, une utilisation non sécurisée du stockage côté client ou un code JavaScript défectueux. Pour éviter les vulnérabilités DOM-based, il est nécessaire d'effectuer une validation et une désinfection d'entrée adéquates, d'utiliser le stockage côté client de manière sécurisée et de mettre en œuvre des pratiques de codage sécurisées. Les développeurs peuvent également utiliser des outils tels que des linters, des validateurs et des scanners de sécurité pour détecter et prévenir les vulnérabilités DOM-based.

Détection d'anomalie

La détection d'anomalies est une technique d'apprentissage automatique qui identifie des événements inhabituels ou anormaux dans un ensemble de données d'événements normaux. Elle est couramment utilisée dans diverses applications, telles que la détection de la fraude, la fabrication et la surveillance informatique. L'algorithme analyse un ensemble de caractéristiques dans les données et déclenche une alerte si un nouvel événement semble différent des précédents. Il constitue une partie essentielle de la boîte à outils de l'apprentissage automatique pour détecter les anomalies et améliorer le contrôle de la qualité.

Apprentissage par renforcement

L'apprentissage par renforcement est un sous-domaine de l'apprentissage automatique qui traite de la formation d'agents pour prendre des actions dans un environnement en fonction des récompenses et des pénalités reçues de ces actions. L'objectif de l'apprentissage par renforcement est de maximiser la récompense cumulative reçue sur une période de temps. Les composants clés de l'apprentissage par renforcement comprennent l'environnement, l'agent, les actions, les récompenses et la politique. L'apprentissage par renforcement a de nombreuses applications pratiques, notamment la robotique, les jeux et la conduite autonome.

La théorie des graphes

La théorie des graphes est une branche des mathématiques qui étudie les propriétés des graphes, qui sont des structures mathématiques utilisées pour modéliser les relations entre des objets par paires. Les graphes sont composés de sommets, qui représentent les objets, et d'arêtes, qui représentent les relations entre les objets. La théorie des graphes a des applications dans divers domaines, notamment en informatique, en réseaux sociaux, en biologie et en réseaux de transport. Elle comporte également plusieurs concepts importants, tels que la connectivité, les plus courts chemins, la coloration et la planarité, qui ont de nombreuses utilisations pratiques.

Les réseaux de neurones récurrents

Cet article nous permettra de comprendre ce que sont les réseaux de neuronnes récurrents, mais aussi le problème du "vanishing gradient". On expliquera la solution à ce problème: le LSTM (Long short-term memory).

Logistic regression : Classification

Apprenez à classer des données en utilisant la Régression Logistique. Explorez la théorie derrière cet algorithme de classification et découvrez comment il est utilisé dans des applications réelles. Avec des exemples et des exercices pratiques, vous serez en mesure de construire votre propre modèle de Régression Logistique et d'avoir une meilleure compréhension de sa puissance dans les tâches de classification.

Traitement d'apprentissage automatique

Découvrez la puissance du Machine Learning ! Explorez des extraits de code pour la Régression Linéaire, la Descente de Gradient, les Réseaux de Neurones, et bien plus encore. Entraînez des modèles, évaluez leur performance, et résolvez des problèmes complexes en utilisant Python

Réseaux de neurones artificiels (RNA)

es réseaux de neurones artificiels sont des modèles d'apprentissage profond inspirés du cerveau humain. Ils sont utilisés pour apprendre à partir de données non structurées, en identifiant des modèles et des relations complexes entre les données. Les réseaux sont construits à partir de couches de neurones interconnectés, chacun capable de prendre des entrées et de produire une sortie. Ils sont utilisés pour la classification, la reconnaissance d'images, la reconnaissance vocale et la prédiction.

Regroupement

Le clustering est une technique puissante utilisée dans l'analyse de données pour identifier des schémas et regrouper des points de données similaires. Dans cet article de blog, nous fournirons un guide complet du clustering, des concepts de base aux techniques avancées, ainsi que les avantages et les inconvénients de l'utilisation du clustering.

Arbre de décision

L'arbre de décision est une méthode d'apprentissage supervisé utilisée pour la classification et la prédiction. Il utilise une approche de type "si/alors" pour classer les données d'entrée. L'arbre de décision est construit à partir d'un ensemble de règles de décision qui sont organisées dans une structure en arbre. Chaque nœud de l'arbre représente une décision, et chaque feuille représente une classe ou une valeur de sortie. L'arbre de décision peut être utilisé pour résoudre des problèmes de classification et de prédiction dans un large éventail de domaines.

Biais et variance

Les concepts de biais et de variance sont deux concepts importants dans l'évaluation des modèles d'apprentissage automatique. Le biais est l'erreur qui se produit lorsque le modèle est incapable de représenter la complexité des données. La variance est l'erreur qui se produit lorsque le modèle est trop complexe et sur-ajuste les données. Un bon modèle doit avoir un équilibre entre le biais et la variance, connu sous le nom de compromis biais-variance. Comprendre et gérer le biais et la variance est crucial pour développer des modèles d'apprentissage automatique efficaces.

Les fonctions d'activation et les multi classes

Les fonctions d'activation sont utilisées pour introduire de la non-linéarité dans les réseaux de neurones, permettant ainsi de modéliser des relations plus complexes entre les données d'entrée et de sortie. Dans le cas de la classification multi-classes, une fonction d'activation de type softmax est souvent utilisée pour obtenir des probabilités normalisées pour chaque classe. Cela permet de déterminer la classe la plus probable pour une observation donnée.

Réseau neuronal

Un réseau neuronal est un type d'algorithme d'apprentissage automatique modélisé d'après la structure et la fonction du cerveau humain. Il se compose de couches de nœuds interconnectés, ou neurones, capables d'apprendre et de traiter des informations à partir de données d'entrée. Grâce au processus de propagation avant et arrière, le réseau peut apprendre à faire des prédictions ou à classer des données en fonction des modèles dans l'entrée. Les réseaux neuronaux sont utilisés dans une variété d'applications, telles que la reconnaissance d'images et de la parole, le traitement du langage naturel et la modélisation prédictive.

Surapprentissage et sous-apprentissage

Le surapprentissage (overfitting) et le sous-apprentissage (underfitting) sont des problèmes courants en apprentissage automatique. Le surapprentissage se produit lorsque le modèle est trop complexe et fonctionne bien sur les données d'entraînement, mais mal sur de nouvelles données non vues. Cela se produit lorsque le modèle a appris le bruit dans les données d'entraînement au lieu des motifs sous-jacents. Le sous-apprentissage, quant à lui, se produit lorsqu'un modèle est trop simple et ne capture pas la complexité des données, conduisant à une mauvaise performance sur les données d'entraînement et de test. Trouver le bon équilibre entre la complexité du modèle et la généralisation est essentiel pour éviter ces problèmes.

La descente de gradient

La descente de gradient (Gradient Descent) est un algorithme d'optimisation populaire utilisé en apprentissage automatique pour minimiser la fonction de coût ou de perte d'un modèle. Il fonctionne en ajustant itérativement les paramètres du modèle dans la direction de la plus forte pente de la fonction de coût, jusqu'à ce que le minimum local soit atteint. La taille de l'étape des ajustements, ou taux d'apprentissage, est un hyperparamètre qui affecte la vitesse et la précision de l'optimisation. Il existe plusieurs variantes de la descente de gradient, y compris la descente de gradient stochastique et la descente de gradient par mini-lots, qui sont plus efficaces pour les grands ensembles de données.

Les machines de Boltzmann

Expliquons ce qu'est une machine de Boltzmann, a quoi ca sert et comment ca marche ? Parlons aussi et expliquons le modèle à énergie, quelles sont ces avantages et autres. En quoi les machines de Boltzmann sont elles liées à la divergence contrastive ?

Filtrage basé sur le contenu

Le filtrage basé sur le contenu est une technique d'apprentissage automatique qui recommande des articles en analysant leurs caractéristiques et en suggérant des articles similaires aux utilisateurs en fonction de leurs préférences. Il est couramment utilisé dans les systèmes de recommandation pour les éléments de médias tels que les films, la musique et les livres.

Filtrage collaboratif

Le filtrage collaboratif est un système de recommandation qui prédit les préférences des utilisateurs en se basant sur les préférences d'utilisateurs similaires. Il analyse les évaluations de produits donnés par différents utilisateurs pour faire des recommandations personnalisées. Le filtrage collaboratif est devenu populaire dans le commerce électronique et les médias sociaux.

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.

Les injections de logs

Les injections de logs sont une technique d'attaque qui consiste à injecter du code malveillant dans les fichiers journaux de l'application pour compromettre le système ou accéder à des informations sensibles.

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 attaques XSS

Les attaques XSS (Cross-Site Scripting) sont une méthode d'exploitation de failles de sécurité sur les sites web. Elles consistent à injecter du code malveillant dans des pages web pour accéder à des informations confidentielles, voler des données utilisateur ou prendre le contrôle de l'ordinateur de la victime. Les attaques XSS peuvent prendre plusieurs formes, notamment le vol de sessions, le phishing, l'installation de logiciels malveillants ou encore la rediriger l'utilisateur vers un site frauduleux. Les conséquences peuvent être graves pour les individus et les entreprises.

Vulnérabilités d'authentification OAuth 2.0.

OAuth 2.0 est un protocole d'autorisation utilisé par de nombreux sites web et applications pour permettre aux utilisateurs de se connecter à l'aide de références tierces. Cependant, les implémentations d'OAuth 2.0 peuvent présenter des vulnérabilités qui permettent aux attaquants de prendre le contrôle de comptes d'utilisateurs ou de voler des informations sensibles. Les vulnérabilités courantes comprennent les URL de redirection non sécurisées, le manque de validation de jetons et les contrôles de consentement utilisateur insuffisants.

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.

Q-learning

Le Q-learning est un algorithme d'apprentissage par renforcement qui permet à un agent d'apprendre à prendre des décisions en interagissant avec son environnement. L'objectif est de maximiser une récompense numérique appelée "Q-value" en choisissant les actions qui conduisent à la plus grande récompense. L'algorithme utilise une méthode de mise à jour itérative pour estimer les Q-values pour chaque état et action possibles, ce qui permet à l'agent de prendre des décisions plus efficaces au fil du temps. Le Q-learning est largement utilisé dans les domaines de l'IA, de la robotique et des jeux vidéo.

Les auto encodeurs

Les auto-encodeurs sont un type de réseau neuronal capable d'apprendre à encoder et décoder des données d'entrée. Ils sont composés d'un réseau d'encodeurs qui compresse les données d'entrée dans une représentation de dimension inférieure, et d'un réseau de décodeurs qui reconstruit les données originales à partir de la représentation encodée. Les auto-encodeurs sont souvent utilisés pour des tâches d'apprentissage non supervisé telles que la compression de données, la suppression de bruit et la détection d'anomalies.

Réseaux de Neurones à convolution

Les Réseaux de Neurones à Convolution (CNN) sont un type de réseau de neurones profond couramment utilisé dans les tâches de vision par ordinateur. Ils sont conçus pour apprendre automatiquement et efficacement des représentations hiérarchiques d'images d'entrée en utilisant des couches de convolution, des couches de pooling et des couches entièrement connectées. Les CNN ont atteint des performances de pointe dans des tâches telles que la classification d'images, la détection d'objets et la segmentation d'images.

Cartes auto adaptatives (SOMs)

Les cartes auto-organisatrices (SOM - Self-Organizing Maps) sont un algorithme d'apprentissage automatique non supervisé utilisé pour la classification et la visualisation de données. Elle utilise un réseau neuronal pour mapper des données d'entrée de haute dimension sur une grille de dimension inférieure, tout en préservant les relations topologiques entre les données d'entrée. Les SOM sont souvent utilisées pour les tâches de fouille de données et de reconnaissance de motifs.

Introduction au machine learning

L'apprentissage automatique est une branche de l'intelligence artificielle qui se concentre sur le développement d'algorithmes et de modèles statistiques permettant aux ordinateurs d'apprendre à partir de données et de faire des prédictions ou des décisions. Cela implique d'entraîner un ordinateur à reconnaître les motifs et les relations au sein d'un ensemble de données, ce qui lui permet de faire des prédictions ou de prendre des actions basées sur de nouvelles données. L'apprentissage automatique est devenu de plus en plus populaire ces dernières années, avec des applications allant du traitement du langage naturel et de la reconnaissance d'images aux voitures autonomes et aux recommandations personnalisées.

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.

NestJs - Authentification

NestJS est un framework côté serveur pour construire des applications web évolutives et performantes en Node.js. L'authentification est une fonctionnalité clé de nombreuses applications web, et NestJS offre une prise en charge intégrée pour mettre en œuvre diverses stratégies d'authentification telles que JWT, Passport et OAuth. Cela permet de sécuriser facilement votre application et de protéger les données utilisateur.

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.

Kubernetes les bases (Part 1)

Kubernetes est une plateforme d'orchestration de conteneurs open-source qui simplifie le déploiement, le dimensionnement et la gestion d'applications conteneurisées. Il automatise la distribution et la planification des conteneurs d'application à travers un cluster d'hôtes, offrant une haute disponibilité et une grande scalabilité. Dans cette première partie des bases de Kubernetes, nous explorerons les concepts clés et l'architecture de Kubernetes.

Kubernetes les bases (Part 2)

Kubernetes est une plateforme d'orchestration de conteneurs open-source qui simplifie le déploiement, l'échelonnement et la gestion d'applications conteneurisées. Il automatise la distribution et la planification des conteneurs d'application sur un cluster d'hôtes, offrant une haute disponibilité et une évolutivité. Dans cette deuxième partie des bases de Kubernetes, nous explorerons les concepts de base et l'architecture de Kubernetes.

AWS: Les services de sécurités

AWS propose une gamme de services de sécurité pour aider à sécuriser vos applications, vos données et votre infrastructure. Ces services comprennent la gestion des identités et des accès, la détection et la réponse aux menaces, le chiffrement, la gestion des clés, la sécurité réseau et la gestion de la conformité. Les services de sécurité d'AWS sont conçus pour fonctionner ensemble et fournir des solutions de sécurité de bout en bout adaptées aux besoins de votre organisation. En utilisant ces services, vous pouvez contribuer à protéger vos charges de travail dans le cloud et à respecter les réglementations en vigueur.

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 calculs

Les services de calcul d'AWS fournissent une puissance de calcul évolutive et flexible pour les entreprises de toutes tailles. Des serveurs virtuels et des conteneurs au calcul sans serveur, AWS offre une large gamme d'options pour répondre aux besoins de n'importe quelle charge de travail, avec une disponibilité et une fiabilité élevées. Ces services permettent aux entreprises de gérer facilement et efficacement leurs ressources de calcul, leur permettant de se concentrer sur leurs opérations principales.

AWS: le cloud

AWS Cloud fournit une large gamme de services de calcul en nuage qui permettent aux entreprises de se développer et d'innover rapidement. Ces services comprennent le calcul, le stockage, la base de données, l'analyse et bien plus encore, tous livrés sur une infrastructure globale sécurisée et fiable. Avec AWS, les entreprises peuvent exploiter la puissance du cloud pour améliorer l'efficacité, réduire les coûts et stimuler la croissance.

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 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.

Auto devops avec Gitlab CI - Part 1

Dans cette première partie de notre série sur Auto DevOps avec GitLab CI, nous explorons les bases de la mise en place de l'automatisation de votre flux de travail de développement. Avec Auto DevOps, vous pouvez gagner du temps et rationaliser vos processus en automatisant les tests, la construction et le déploiement de votre code. GitLab CI rend ce processus facile grâce à son interface intuitive et ses fonctionnalités puissantes. Rejoignez-nous alors que nous plongeons dans le monde d'Auto DevOps et de GitLab CI.

Auto devops avec Gitlab CI - Part 2

Dans cette deuxième partie de la série Auto DevOps avec Gitlab CI, nous explorons l'utilisation de variables d'environnement prédéfinies et comment elles peuvent être utilisées pour améliorer les performances en utilisant des techniques de mise en cache. Nous examinons également le déploiement d'applications dans différents environnements et la génération de déploiements manuels. Ces sujets constituent le cœur de cette partie.

Auto devops avec Gitlab CI - Part 3

Dans la troisième partie de la série Auto DevOps avec Gitlab CI, nous approfondissons le concept de création d'un pipeline de production et explorons des sujets plus avancés. Nous utiliserons une application plus complexe et changerons de langage de programmation pour la déployer sur AWS. Bien que ce soit un processus plus compliqué, nous nous rapprochons d'un scénario réel. Êtes-vous prêt pour le défi ? De plus, nous avons introduit un glossaire des termes utilisés dans la section précédente.

Spring: Resilience4j

Spring: Resilience4j est une bibliothèque de tolérance aux pannes légère conçue pour aider les développeurs à construire des applications résilientes. Elle offre plusieurs modèles de résilience tels que le disjoncteur, le limiteur de débit, la répétition et le pont, ce qui facilite la gestion de différents types de pannes dans un système distribué. Avec son intégration à Spring Boot, Resilience4j permet aux développeurs d'ajouter rapidement des capacités de résilience à leurs applications.

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: 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: 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.

Spring: Config et Gateway

Spring est un framework populaire basé sur Java pour construire des applications web. Spring Config est un module dans le framework qui permet la gestion centralisée de la configuration à travers plusieurs applications. Spring Gateway est un autre module qui fournit une façon de router les requêtes vers des microservices de manière dynamique et évolutive. Ensemble, ces deux modules facilitent le développement et la gestion de systèmes distribués complexes en utilisant le framework Spring.

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 - Typescript par la pratique - Trello - Card drag and drop

Ce tutoriel ou projet montre probablement comment utiliser React avec TypeScript dans le contexte de Trello, un outil de gestion de projet, en mettant en œuvre la fonctionnalité de glisser-déposer pour les cartes Trello. L'accent est mis sur l'application pratique des compétences en React et en TypeScript.

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.

React: Composants non controlés et controlés

React propose deux types de composants de formulaire : les composants contrôlés et non contrôlés. Les composants contrôlés sont ceux où React est responsable de la gestion et de la mise à jour de l'état du formulaire. Les composants non contrôlés, en revanche, permettent au formulaire de gérer son propre état. Comprendre la différence entre ces deux types de composants est important pour construire des applications React efficaces et performantes.

Patterns React et bonne pratique

Les "Patterns" et les meilleures pratiques en React font référence aux solutions et techniques couramment utilisées dans le développement React qui favorisent une meilleure qualité de code, maintenabilité et performance. Ces "patterns" et pratiques aident les développeurs à écrire un code plus efficace en fournissant des lignes directrices et des normes pour la conception et la structure des composants React, la gestion des états et des données, la gestion des événements, et plus encore.

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.

Jest le framework de test

Jest est un framework de test JavaScript populaire développé par Facebook. Il est connu pour sa simplicité, sa rapidité et sa capacité à exécuter des tests en parallèle. Jest fournit une suite complète d'outils de test, comprenant des bibliothèques d'assertions intégrées, des capacités de mock et des rapports de couverture de code.

React - Typescript par la pratique - Trello - Column drag and drop

Ce tutoriel se concentre sur la création d'une application React en utilisant TypeScript et l'implémentation pratique d'un tableau Trello avec une fonctionnalité de glisser-déposer pour les colonnes.

React - Typescript par la pratique - Trello - State and reducer

Ceci est un tutoriel qui enseigne probablement comment utiliser React avec TypeScript de manière pratique. Il peut se concentrer sur l'intégration avec Trello et couvrir la gestion de l'état avec des reducers.

React 17 les hooks

React 17 est une bibliothèque JavaScript pour la création d'interfaces utilisateur. Les hooks sont des fonctions qui permettent d'utiliser l'état et les fonctionnalités de React à l'intérieur de composants fonctionnels, sans avoir besoin de créer des classes. Ils ont été introduits dans React 16.8 et ont grandement simplifié la création de composants en réutilisant des fonctions plutôt que des classes.

React - Typescript par la pratique - Trello - introduction aux composants

Cet article propose une introduction à la création de composants en React avec TypeScript en utilisant l'exemple d'un tableau Trello. Le tutoriel se concentre sur l'implémentation pratique et met en évidence les avantages de l'utilisation de TypeScript dans un projet React.

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.

Design Pattern Decorator

Le patron de conception Décorateur permet d'ajouter des comportements à un objet individuel, de manière statique ou dynamique, sans affecter le comportement des autres objets de la même classe. Il est utilisé pour étendre ou modifier la fonctionnalité des objets à l'exécution en les enveloppant avec un objet d'une classe décoratrice qui a la même interface.

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 Strategy

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Design Pattern Singleton

Le Design Pattern Singleton est un patron de conception créational qui garantit qu'une classe n'a qu'une seule instance et fournit un point d'accès global à cette instance. Il est souvent utilisé pour des objets qui ont besoin d'être partagés à travers différents composants d'une application.

Design Pattern Template

Le Design Pattern Template est un patron de conception comportemental qui permet de définir un modèle d'algorithme dans une classe de base, en laissant les sous-classes implémenter certaines parties spécifiques. Il est souvent utilisé pour éviter la duplication de code et faciliter la maintenance, tout en permettant une personnalisation flexible des comportements.

Design Pattern Facade

Le Design Pattern Facade est un patron de conception structurel qui fournit une interface simplifiée pour un ensemble complexe de fonctionnalités. Il permet de masquer la complexité de la sous-jacente et de rendre l'utilisation plus simple pour les clients.

Design Pattern Observer

Le Design Pattern Observer est un patron de conception comportemental qui définit une relation de un-à-plusieurs entre objets, où un objet, appelé sujet, notifie automatiquement les autres objets, appelés observateurs, de tout changement d'état. Il est utilisé pour maintenir la cohérence entre les objets et minimiser les dépendances entre eux.

Jetpack compose pour android

Jetpack est une suite de bibliothèques, d'outils et de directives pour le développement d'applications Android. Il fournit un ensemble de composants pour aider les développeurs à écrire des applications évolutives, maintenables et de haute qualité. Jetpack comprend des fonctionnalités telles que ViewModel pour gérer les données liées à l'interface utilisateur, LiveData pour créer des interfaces utilisateur réactives, Room pour la persistance de base de données, Navigation pour la navigation dans l'application, et bien d'autres encore. Jetpack offre également une compatibilité descendante pour les anciennes versions d'Android, ce qui facilite la création d'applications qui s'exécutent sur une large gamme d'appareils. Avec Jetpack, les développeurs Android peuvent se concentrer sur la création d'excellentes applications, sans se soucier du code de base et des problèmes de compatibilité des appareils.

Supervisé vs non supervisé

L'apprentissage supervisé et non supervisé sont deux approches différentes de l'apprentissage automatique. L'apprentissage supervisé implique l'entraînement d'un modèle à l'aide de données étiquetées, où les données d'entrée sont déjà catégorisées et le modèle apprend à prédire la sortie correspondante. En revanche, l'apprentissage non supervisé implique l'entraînement d'un modèle à l'aide de données non étiquetées, où le modèle doit trouver des motifs et des structures par lui-même sans aucune guidance.

Android : Architecture proprement conçue

Découvrez les modèles de présentation et comment ils peuvent vous aider à créer de meilleures interfaces utilisateur. Découvrez les avantages de l'architecture propre (Clean Architecture) et comment l'implémenter dans vos projets Android. Enfin, explorez Jetpack Hilt et ses puissantes fonctionnalités d'injection de dépendances qui peuvent rationaliser votre processus de développement. Que vous soyez débutant ou développeur expérimenté, cet article a quelque chose pour tout le monde.

Tensorflow - bases

Apprenez les fonctionnalités clés de TensorFlow, y compris le modèle Séquentiel, les couches Denses, la méthode de compilation, la méthode fit et la méthode de prédiction. Avec ces outils puissants, vous pouvez construire des modèles d'apprentissage machine qui peuvent s'attaquer à une grande variété de tâches, de la classification d'images au traitement du langage naturel. Commencez avec TensorFlow et amenez vos compétences en apprentissage machine au niveau supérieur !

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.

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.

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 !