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Un plan pour une observabilité complète.

Un plan pour une observabilité complète.

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Pour obtenir une observabilité complète, il est important de mettre en place un plan d’action bien défini. Découvrez comment le réaliser !

Rapport de tendances 2023 sur l’observabilité et les performances des applications de DZone

En 2023, le rapport sur les tendances en matière d’observabilité et de performance des applications de DZone révèle que le codage est un élément clé de l’observabilité. Les développeurs peuvent utiliser des outils tels que le codage pour créer des applications plus robustes et plus fiables. Le codage permet aux développeurs de créer des applications qui sont plus faciles à surveiller et à maintenir. Il permet également aux développeurs de mieux comprendre le comportement des applications et de les améliorer en conséquence. En outre, le codage permet aux développeurs d’accéder à des données plus précises et plus complètes, ce qui leur permet de prendre des décisions plus éclairées.

Le codage est également un outil essentiel pour améliorer la performance des applications. Les développeurs peuvent utiliser le codage pour optimiser le code et améliorer la vitesse et la stabilité des applications. En outre, le codage permet aux développeurs de créer des applications qui sont plus faciles à surveiller et à maintenir. Les développeurs peuvent également utiliser le codage pour créer des applications qui sont plus sûres et plus fiables. Enfin, le codage permet aux développeurs de mieux comprendre le comportement des applications et d’identifier rapidement les problèmes.

En conclusion, le codage est un outil essentiel pour améliorer l’observabilité et la performance des applications. Les développeurs peuvent utiliser le codage pour créer des applications plus robustes et plus fiables, ainsi que pour améliorer la vitesse et la stabilité des applications. Le codage permet également aux développeurs d’accéder à des données plus précises et plus complètes, ce qui leur permet de prendre des décisions plus éclairées. Pour en savoir plus sur les tendances en matière d’observabilité et de performance des applications, consultez le rapport sur les tendances 2023 d’Observability and Application Performance de DZone.

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Vulnérabilités de sécurité dans CasaOS

Vulnérabilités de sécurité dans CasaOS

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Les vulnérabilités de sécurité sont un problème majeur dans CasaOS. Nous allons examiner les différentes façons dont ces problèmes peuvent être résolus.

## Dans le cadre de notre effort continu pour améliorer notre technologie Clean Code et la sécurité de l’écosystème open-source, notre équipe R&D est toujours à l’affût de nouvelles vulnérabilités de sécurité 0-day dans des logiciels populaires.

To ensure the security of our users, we conducted a thorough testing process to identify and fix the vulnerabilities. We followed the industry standard for testing and security protocols, including static and dynamic analysis, fuzzing, and penetration testing. We also collaborated with the CasaOS team to ensure the security of their product.

Dans le cadre de nos efforts continus visant à améliorer notre technologie Clean Code et la sécurité de l’écosystème open-source, notre équipe R&D est toujours à la recherche de nouvelles vulnérabilités de sécurité 0-day dans les logiciels les plus répandus.

Récemment, nous avons découvert deux vulnérabilités critiques dans une solution de cloud personnelle nommée CasaOS. CasaOS peut être installé sur n’importe quelle machine grâce à Docker et est livré avec des périphériques NAS pour les utilisateurs finaux tels que le ZimaBoard ou le X86Pi. Les utilisateurs déploient CasaOS pour stocker leurs données personnelles sur des appareils qu’ils peuvent faire confiance et y accéder depuis n’importe où.

Pour assurer la sécurité de nos utilisateurs, nous avons mené un processus de test approfondi pour identifier et corriger les vulnérabilités. Nous avons suivi les normes de l’industrie pour les tests et les protocoles de sécurité, y compris l’analyse statique et dynamique, le fuzzing et les tests d’intrusion. Nous avons également collaboré avec l’équipe CasaOS pour assurer la sécurité de leur produit.

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À l’occasion du SAP TechEd 2023, SAP fait de chaque développeur un développeur d’IA générative

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SAP dévoile des nouvelles innovations en matière de développement d’applications d’IA générative et de capacités de bases de données vectorielles, et propose de nouvelles opportunités d’apprentissage pour les développeurs à l’ère de l’IA.

BANGALORE, Inde – Le 2 novembre 2023 – Lors de l’événement SAP TechEd 2023, SAP SE (NYSE : SAP) a présenté une gamme complète de fonctionnalités et d’avancées en matière d’IA générative permettant aux développeurs, quel que soit leur niveau de compétence, de dynamiser leurs activités à l’ère de l’IA.

« Le dynamisme du paysage technologique et commercial d’aujourd’hui signifie que chaque développeur doit être un développeur d’IA », a déclaré Juergen Mueller, Chief Technology Officer et membre du Board de SAP SE. « Les innovations que nous lançons à TechEd, qu’il s’agisse d’outils de pro-code infusés d’IA ou d’un portail unique pour créer des extensions et des applications génératives d’IA sur SAP Business Technology Platform (BTP), assurent aux développeurs qui sont au cœur de la révolution de l’IA, de disposer des ressources dont ils ont besoin, pour transformer le fonctionnement des entreprises. »

 

SAP Build Code : un nouveau logiciel low-code pour favoriser la coopération entre les experts-métier

Alors que les organisations cherchent à capitaliser sur l’IA générative, une collaboration efficace entre les développeurs professionnels et les développeurs citoyens est essentielle. C’est la raison pour laquelle SAP lance SAP Build Code, qui simplifie la coopération entre les experts-métier qui utilisent les solutions low-code de SAP Build lancées au TechEd 2022. Conçu spécifiquement pour les applications et l’écosystème SAP, SAP Build Code propose des outils de productivité alimentés par l’IA et est optimisé pour le développement en Java et JavaScript.

SAP Build Code s’appuie également sur la puissance du nouveau copilote d’IA générative de SAP : Joule – le seul copilote qui comprend réellement le langage business – pour augmenter davantage la productivité, en intégrant des capacités de génération de code pour la création de modèles de données, de logique d’application et de scripts de test.

De nouvelles fonctionnalités clés sur SAP HANA Cloud

Pour le fonctionnement optimal d’une IA, il est indispensable de disposer de données pertinentes. C’est pourquoi SAP HANA Cloud, qui continue d’être pionnier dans les innovations liées aux datas, ajoute de nouvelles fonctionnalités de base de données vectorielles à ses offres multi-modèles, et ce, sans coût supplémentaire. Les datastores vectoriels gèrent les données non structurées – texte, images ou audio – pour fournir une mémoire à long terme et un meilleur contexte aux modèles d’IA. Cela facilite la recherche et la récupération rapide d’objets similaires. Les utilisateurs peuvent par exemple rechercher des fournisseurs en fonction de la langue de leurs contrats, pour examiner l’historique des paiements et tracer les commandes individuelles. Ces nouvelles fonctionnalités de base de données vectorielles améliorent considérablement les interactions entre les grands modèles de langage et les données critiques d’une organisation. Cette innovation permet aux développeurs SAP d’être à l’avant-garde de la recherche de données radicalement nouvelles, dans un cadre sécurisé et privé, qui utilise des données clients spécifiques à l’industrie pour réduire les hallucinations.

AI Foundation pour disposer d’outils d’IA clés en main

AI Foundation, un nouveau portail unique permettant aux développeurs de créer des extensions et des applications alimentées par l’IA et l’IA générative sur SAP BTP, augmentera encore l’impact et l’efficacité des développeurs. AI Foundation comprend tout ce dont les développeurs ont besoin pour commencer à créer des outils d’IA clés en main sur SAP BTP – allant des services d’IA prêts à l’emploi et de l’accès aux meilleurs modèles de grands langages, aux capacités de bases de données vectorielles et à la gestion du cycle de vie et de l’exécution de l’IA.

Le lancement de nouvelles certifications sur le site d’apprentissage SAP

La course effrénée vers l’innovation dans la Tech a fait grimper la demande mondiale en développeurs qualifiés, et SAP augmente parallèlement ses opportunités d’apprentissage. Dans le cadre de son engagement à former deux millions de professionnels d’ici 2025 et à enrichir le contenu d’apprentissage gratuit sur l’IA déjà disponible, SAP a lancé aujourd’hui une nouvelle certification basée sur les rôles et des ressources d’apprentissage gratuites pour les développeurs back-end qui utilisent le modèle de développement ABAP Cloud. Les deux nouvelles ressources d’apprentissage regroupant les outils de développement ABAP sur SAP BTP et SAP S/4HANA sont disponibles sur le site SAP Learning. Elles sont conçues pour une transformation des entreprises agile et conforme au cloud, fournissant aux développeurs les compétences nécessaires pour créer des applications prêtes pour le cloud et alignées sur la stratégie de base propre de SAP.

SAP a rejoint le programme d’affiliation d’entreprise de l’Institut de Stanford pour l’IA centrée sur l’homme (HAI). Les chercheurs et ingénieurs de SAP collaboreront avec la communauté académique de Stanford, y compris le corps professoral de recherche et les étudiants, sur les synergies entre l’IA générative et le monde des affaires

Pour plus de détails sur toutes les annonces faites au SAP TechEd 2023, veuillez visiter notre guide d’actualités ici.

Retrouvez les actualités SAP. Suivez SAP sur @SAPNews.

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A propos de SAP en France

La stratégie de SAP est d’aider chaque organisation à fonctionner en « entreprise intelligente » et durable. En tant que leader du marché des logiciels d’application d’entreprise, nous aidons les entreprises de toutes tailles et de tous secteurs à opérer au mieux : 87 % du commerce mondial total est généré par nos clients. Nos technologies de Machine Learning, d’Internet des objets (IoT) et d’analyse avancée aident nos clients à transformer leurs activités en « entreprises intelligentes ». SAP permet aux personnes et aux organisations d’avoir une vision approfondie de leur business et favorise la collaboration pour qu’ils puissent garder une longueur d’avance sur leurs concurrents. Nous simplifions la technologie afin que les entreprises puissent utiliser nos logiciels comme elles le souhaitent, sans interruption. Notre suite d’applications et de services end-to-end permet aux clients privés et publics de 25 secteurs d’activité dans le monde entier, de fonctionner de manière rentable, de s’adapter en permanence et de faire la différence. Grâce à un réseau mondial de clients, de partenaires, d’employés et de leaders d’opinion, SAP aide le monde à mieux fonctionner et à améliorer la vie de chacun.

Pour plus d’informations, visitez le site www.sap.com.

Contact presse – Sylvie Léchevin – sylvie.lechevin@sap.com – sap@the-arcane.com

 

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This document contains forward-looking statements, which are predictions, projections, or other statements about future events. These statements are based on current expectations, forecasts, and assumptions that are subject to risks and uncertainties that could cause actual results and outcomes to materially differ. Additional information regarding these risks and uncertainties may be found in our filings with the Securities and Exchange Commission, including but not limited to the risk factors section of SAP’s 2022 Annual Report on Form 20-F.

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SAP and other SAP products and services mentioned herein as well as their respective logos are trademarks or registered trademarks of SAP SE in Germany and other countries. Please see https://www.sap.com/copyright for additional trademark information and notices.

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10 facteurs de qualité logiciel à toujours garder en mémoire

10 facteurs de qualité logiciel à toujours garder en mémoire

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Les 10 facteurs de qualité logiciel sont essentiels pour garantir le bon fonctionnement et l’efficacité d’un logiciel. Apprenons à les garder en mémoire !

Flexibilité et extensibilité

Readability is the ability of software to be understood by humans. It can be supported by proper indentation, meaningful variable names, and comments. A good readability can help developers to understand the code and make modifications easily.

Flexibilité et extensibilité

La flexibilité est la capacité d’un logiciel à ajouter/modifier/supprimer des fonctionnalités sans endommager le système actuel. L’extensibilité est la capacité d’un logiciel à ajouter des fonctionnalités sans endommager le système, elle peut donc être considérée comme un sous-ensemble de la flexibilité. Ces changements de fonctionnalités peuvent survenir en fonction des exigences changeantes ou en cas d’obligation si le processus de développement est l’un des méthodes itératives. Le changement est inévitable dans le développement logiciel et c’est donc l’une des propriétés les plus importantes d’un logiciel de qualité.

Maintenabilité et lisibilité

La maintenabilité est un peu similaire à la flexibilité, mais elle se concentre sur les modifications concernant les corrections d’erreur et les modifications mineures des fonctions, pas les extensibilités fonctionnelles majeures. Elle peut être soutenue par des définitions d’interface utiles, une documentation et un code auto-documenté et/ou une documentation du code. Plus la documentation est correcte et utile, plus la maintenabilité peut être effectuée.

La lisibilité est la capacité d’un logiciel à être compris par les humains. Elle peut être soutenue par une indentation appropriée, des noms de variables significatifs et des commentaires. Une bonne lisibilité peut aider les développeurs à comprendre le code et à effectuer facilement des modifications.

Base de données

Les bases de données sont essentielles pour le stockage et l’accès aux informations. Elles sont utilisées pour stocker des informations structurées et fournir un moyen de rechercher, modifier et supprimer ces informations. Les bases de données sont également utilisées pour maintenir l’intégrité des données, ce qui signifie qu’elles sont conçues pour empêcher les erreurs et les incohérences dans les données. Les bases de données offrent également une flexibilité et une extensibilité qui permettent aux développeurs de créer des applications qui peuvent s’adapter aux changements de données.

Les bases de données offrent également une maintenabilité et une lisibilité qui permettent aux développeurs de comprendre facilement le code et de le modifier facilement. Les bases de données sont conçues pour être faciles à utiliser et à comprendre, ce qui permet aux développeurs de créer des applications plus rapidement. Les bases de données sont également conçues pour être sûres et fiables, ce qui permet aux développeurs de créer des applications robustes qui peuvent résister aux erreurs et aux attaques.

Les bases de données sont essentiell

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Maîtrisez le programmation orientée données avec Java 21 Record et Pattern Matching [Vidéo]

Maîtrisez le programmation orientée données avec Java 21 Record et Pattern Matching [Vidéo]

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Découvrez comment maîtriser la programmation orientée données avec Java 21 Record et Pattern Matching dans cette vidéo ! Apprenez à créer des applications plus facilement et plus efficacement.

Dans le monde en constante évolution du développement logiciel, les données jouent un rôle central

The main idea behind record patterns is to provide a concise syntax for declaring and deconstructing records. This allows developers to write more expressive code that is easier to read and maintain. Additionally, record patterns make it easier to work with data-oriented programming paradigms such as functional programming.

JEP 441: Pattern Matching for instanceof

JEP 441 introduces pattern matching for the instanceof operator. This feature allows developers to match an object against a pattern, making it easier to process data. The main benefit of this feature is that it makes it easier to write code that is more concise and readable.

Pattern matching for instanceof also provides a more declarative way of processing data. This makes it easier to write code that is more expressive and maintainable. Additionally, this feature makes it easier to work with functional programming paradigms.

Conclusion

Les dernières améliorations apportées à Java 21 sont une preuve supplémentaire de l’importance que les développeurs accordent à la manipulation et au traitement des données. Les JEP 440 et 441 sont des améliorations significatives qui permettent aux développeurs d’écrire du code plus expressif et plus facile à maintenir. Les patrons de données et le filtrage par instanceof offrent une syntaxe plus concise pour déclarer et déconstruire les données, ce qui facilite la navigation et le traitement des données. Ces améliorations sont un pas en avant pour le développement logiciel et permettront aux développeurs d’améliorer leurs compétences et leurs performances.

Améliorations de Java 21 pour le développement logiciel

Dans le monde en constante évolution du développement logiciel, les données jouent un rôle central. La gestion et le traitement efficaces des données sont une préoccupation primordiale pour les développeurs. En tant que l’un des langages de programmation les plus utilisés, Java reconnaît l’importance de la programmation orientée données avec ses dernières améliorations dans Java 21. Deux propositions d’amélioration Java (JEP) se distinguent : JEP 440 et JEP 441.

JEP 440 : patrons de données

JEP 440 est tout au sujet des patrons de données, une fonctionnalité qui améliore considérablement les capacités du langage de programmation Java en matière de manipulation des données. Les patrons de données introduisent une nouvelle façon de déconstruire les valeurs enregistrées, ce qui rend la navigation et le traitement des données plus déclaratifs et composables.

L’idée principale derrière les patrons de données est de fournir une syntaxe concise pour déclarer et déconstruire les enregistrements. Cela permet aux développeurs d’écrire du code plus expressif qui est plus facile à lire et à maintenir. De plus, les patrons de données facilitent la mise en œuvre des paradigmes de programmation orientée données tels que la programmation fonctionnelle.

JEP 441 : filtrage par instanceof

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Développement Dirigé par l'Observabilité pour LLMs

Développement Dirigé par l’Observabilité pour LLMs

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Le développement dirigé par l’observabilité (DDO) est une approche innovante pour améliorer le développement et le déploiement des logiciels à base de microservices et de logiciels légers (LLMs).

Notre industrie est à ses débuts d’une explosion dans le logiciel utilisant les MLM, ainsi qu’une (séparée, mais liée) révolution dans la façon dont les ingénieurs écrivent et exécutent du code, grâce à l’intelligence générative.

Data is the key to unlocking the potential of this new world. Without data, LLMs and generative AI are nothing more than empty promises. Data is the fuel that powers the engine of ML-driven software development. It is the lifeblood of our industry, and it is essential that we understand how to use it effectively.

Nous sommes à l’aube d’une explosion du logiciel utilisant des modèles d’apprentissage automatique (MLM) et d’une révolution de la façon dont les ingénieurs écrivent et exécutent le code, grâce à l’intelligence artificielle générative.

De nombreux ingénieurs logiciels rencontrent pour la première fois les MLM, tandis que de nombreux ingénieurs en apprentissage automatique sont directement exposés pour la première fois aux systèmes de production. Ces deux types d’ingénieurs se retrouvent plongés dans un nouveau monde déroutant – un monde où un problème de production particulier qu’ils ont peut-être rencontré occasionnellement dans leur carrière est maintenant au centre de l’attention.

Les données sont la clé pour déverrouiller le potentiel de ce nouveau monde. Sans données, les MLM et l’intelligence artificielle générative ne sont rien de plus que des promesses vides. Les données sont le carburant qui alimente le moteur du développement logiciel basé sur l’apprentissage automatique. C’est le sang vital de notre industrie et il est essentiel que nous comprenions comment l’utiliser efficacement.

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Explorer les nouvelles fonctionnalités de Java 17 avec exemples

Explorer les nouvelles fonctionnalités de Java 17 avec exemples

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Découvrez les nouvelles fonctionnalités de Java 17 et explorez leurs possibilités avec des exemples concrets !

Java, l’un des langages de programmation les plus populaires, continue d’évoluer et de s’améliorer à chaque nouvelle version. Java 17, la dernière version à support à long terme (LTS), apporte plusieurs fonctionnalités et améliorations intéressantes au langage. Dans cet article, nous explorerons certaines des nouvelles fonctionnalités notables de Java 17 et fournirons des exemples pratiques pour vous aider à comprendre comment les utiliser efficacement.

Java 17, l’une des langues de programmation les plus populaires, continue d’évoluer et de s’améliorer à chaque nouvelle version. La dernière version à long terme (LTS) apporte plusieurs fonctionnalités et améliorations intéressantes à la langue. Dans cet article, nous allons explorer certaines des nouvelles fonctionnalités remarquables de Java 17 et fournir des exemples pratiques pour vous aider à comprendre comment les utiliser efficacement.

Classes scellées

Les classes scellées vous permettent de restreindre les classes ou interfaces qui peuvent les étendre ou les implémenter. Cette fonctionnalité améliore l’encapsulation et aide à maintenir l’intégrité du code en contrôlant qui peut hériter d’une classe scellée. Voyons un exemple :

public sealed class Animal permits Cat, Dog {

// …

}

public class Cat extends Animal {

// …

}

public class Dog extends Animal {

// …

}

Dans cet exemple, nous déclarons une classe scellée Animal qui autorise uniquement les classes Cat et Dog à étendre. Si une autre classe tente d’étendre Animal, elle générera une erreur de compilation. Les classes scellées sont très utiles pour contrôler l’héritage et améliorer la sécurité et la robustesse du code.

Pattern Matching pour le type instanceof

Le pattern matching pour le type instanceof est une autre nouvelle fonctionnalité intéressante de Java 17. Il permet aux développeurs de vérifier le type d’un objet et d’extraire des valeurs à partir de celui-ci en une seule instruction. Voyons un exemple :

if (obj instanceof String s) {

System.out.println(s.length());

}

Dans cet exemple, nous vérifions si l’objet obj est une instance de String. Si c’est le cas, la variable s est initialisée avec la valeur de obj. Nous pouvons ensuite utiliser la variable s pour accéder aux méthodes et propriétés de la chaîne. Le pattern matching pour le type instanceof est très pratique et peut être utilisé pour simplifier le code.

Conclusion

Java 17 apporte plusieurs nouvelles fonctionnalités intéressantes et utiles aux développeurs Java. Les classes scellées permettent de contrôler l’héritage et le pattern matching pour le type instanceof permet de vérifier le type d’un objet et d’extraire des valeurs à partir de celui-ci en une seule instruction. Ces fonctionnalités peuvent être utilisées pour améliorer la sécurité et la robustesse du code et simplifier le processus de codage.

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Votre base de code est un garage encombré.

Votre base de code est un garage encombré.

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Votre mission: le nettoyer!

Vous êtes prêt à relever le défi? Alors, allons-y! Débroussaillons ce garage encombré et transformons-le en une base de code bien organisée.

## Code inutilisé ajoute du temps et une charge pour maintenir la base de code et le retirer est le seul remède pour ce côté de « plus de cloche ». Malheureusement, il n’est pas toujours évident que les développeurs peuvent supprimer certain code sans casser l’application. À mesure que la base de code devient encombrée et difficile à gérer, les équipes de développement peuvent s’enliser dans le code mystère qui ralentit le développement et abaisse le moral.

Les données non utilisées ajoutent du temps et une charge supplémentaire à la maintenance du code et la seule solution à ce problème est de le supprimer. Malheureusement, il n’est pas toujours évident de savoir si les développeurs peuvent supprimer certaines données sans casser l’application. À mesure que la base de code devient encombrée et difficile à gérer, les équipes de développement peuvent se retrouver coincées dans un code mystérieux qui ralentit le développement et abaisse le moral.

Vous vous souvenez de la première fois que vous êtes entré dans votre garage, vide et étincelant, bâillant avec la promesse de protéger vos véhicules et outils électriques ? Comment était-il la dernière fois que vous y êtes entré ? Si vous êtes comme beaucoup d’entre nous, le désordre des boîtes fermées depuis longtemps vous nargue chaque fois que vous les contournez, perdant précieuses minutes avant de pouvoir atteindre les objets dont vous avez besoin alors que votre voiture est garée dans l’allée. Malheureusement, les équipes de développement ont un problème similaire avec leur code source, qui s’est transformé en un fouillis encombré.

Heureusement, il existe des moyens pour aider les équipes à nettoyer leur code source. L’utilisation de l’analyse statique des données peut aider à identifier les données non utilisées et à les supprimer. L’analyse statique des données est une méthode pour analyser le code source sans exécuter l’application. Cela permet aux développeurs de trouver facilement les données non utilisées et de les supprimer, ce qui réduit la complexité du code et améliore la qualité du logiciel. De plus, l’analyse statique des données peut aider à identifier les erreurs potentielles et à améliorer la sécurité du logiciel. Enfin, elle peut aider à réduire le temps de développement et à améliorer la productivité des développeurs.

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Créer une API minimaliste RESTful avec .NET Core 7

Créer une API minimaliste RESTful avec .NET Core 7

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Créer une API minimaliste RESTful avec .NET Core 7 est un excellent moyen de créer des applications modernes et flexibles. Découvrez comment le faire facilement !

NET Core et ASP.NET Core sont des frameworks populaires pour créer des puissantes API REST. Dans ce tutoriel, nous allons l’utiliser pour développer une simple API Minimal qui simule une cote de crédit. Les API Minimal offrent une approche simplifiée pour créer des API HTTP hautes performances à l’aide d’ASP.NET Core. Ils vous permettent de construire des points de terminaison REST complets avec un minimum de configuration et de code facilement. Au lieu de compter sur les échafaudages et les contrôleurs conventionnels, vous pouvez définir fluemment les routes et les actions API pour simplifier le processus de développement.

NET Core et ASP.NET Core sont des frameworks populaires pour créer des puissantes API REST. Dans ce tutoriel, nous allons l’utiliser pour développer une simple API Minimal qui simule un score de crédit. Les API Minimal offrent une approche simplifiée pour créer des API HTTP hautes performances avec ASP.NET Core. Elles vous permettent de construire des points de terminaison REST complets avec un minimum de configuration et de code facilement. Au lieu de s’appuyer sur des échafaudages et des contrôleurs conventionnels, vous pouvez définir fluemment des routes et des actions API pour simplifier le processus de développement.

Nous allons créer un point de terminaison permettant à un utilisateur de récupérer un score de crédit en envoyant une demande à l’API. Nous pouvons également enregistrer et récupérer des scores de crédit à l’aide des méthodes POST et GET. Cependant, il est essentiel de noter que nous ne relierons pas de systèmes backend existants pour extraire un score de crédit; au lieu de cela, nous utiliserons un générateur de nombres aléatoires pour générer le score et le renvoyer à l’utilisateur. Bien que cette API soit relativement simple, elle illustrera les bases du développement d’API REST avec .NET Core 7 et l’approche API Minimal. Ce tutoriel fournira une introduction pratique à la construction d’API REST avec .NET Core 7 et l’approche API Minimal.

Lorsque nous développons une API REST avec .NET Core 7, nous devons suivre certaines conventions d’architecture. Nous devons définir les chemins d’accès à nos API, les méthodes HTTP, les contrôleurs et les actions. Nous devons également définir les modèles de données que nous allons utiliser pour stocker et récupérer les données. Enfin, nous devons définir le format des données que nous allons envoyer et recevoir via l’API. Dans ce tutoriel, nous allons utiliser le format JSON pour envoyer et recevoir les données. Une fois que nous aurons défini ces conventions d’architecture, nous pourrons commencer à développer notre API.

Une fois que nous aurons développé notre API, nous devrons la tester. Nous pouvons tester manuellement l’API en envoyant des requêtes HTTP à l’aide d’un client HTTP tel que Postman ou cURL. Nous pouvons également tester automatiquement l’API en écrivant des tests unitaires et intégrés avec xUnit ou NUnit. Une fois que nous aurons testé l’API, nous pourrons la déployer sur un serveur web tel que IIS ou Kestrel. Une fois déployée, nous pourrons commencer à utiliser notre API pour récupérer des scores de crédit.

En conclusion, ce tutoriel a fourni une introduction pratique à la construction d’API REST avec .NET Core 7 et l’approche API Minimal. Nous avons appris à définir les conventions d’architecture, à développer une API, à tester manuellement et automatiquement l’API et à la déployer sur un serveur web. Bien que cette API soit relativement simple, elle illustre les bases du développement d’API REST avec .NET Core 7 et l’approche API Minimal.

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Les pièges de l'utilisation de l'IA générale en développement logiciel : un cas pour une approche centrée sur l'humain.

Les pièges de l’utilisation de l’IA générale en développement logiciel : un cas pour une approche centrée sur l’humain.

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Les développeurs logiciels sont confrontés aux risques liés à l’utilisation de l’intelligence artificielle générale. Une approche centrée sur l’humain est nécessaire pour éviter ces pièges.

## Avec le développement de l’intelligence artificielle générale, elle prend également sa place dans les emplois qui nécessitent des connaissances intellectuelles et de la créativité.

The primary challenge is testing. Testing is a critical step in the software development process, as it ensures that the code is functioning correctly and that the system is performing as expected. However, when it comes to General AI-based systems, testing can be a daunting task. This is because the system’s behavior is not predetermined, but rather determined by its own internal logic and learning algorithms. As such, it is difficult to anticipate how the system will behave in a given situation, making it difficult to test for potential bugs and errors.

Avec le développement de l’intelligence artificielle générale, elle prend également sa place dans les emplois qui nécessitent des connaissances intellectuelles et de la créativité. Dans le domaine du développement logiciel, l’idée d’utiliser les capacités cognitives de l’IA générale a suscité un intérêt considérable. L’idée d’un logiciel qui peut penser, apprendre et s’adapter comme un programmeur humain est séduisante et promet de rationaliser les processus de développement et de potentiellement révolutionner l’industrie. Cependant, sous le charme de surface se trouve un défi important : la difficulté de modifier les systèmes basés sur l’IA générale une fois qu’ils sont déployés.

L’IA générale, également connue sous le nom d’intelligence artificielle générale (AGI), incarne le concept des machines possédant une intelligence et une adaptabilité humaines. Dans le monde du développement logiciel, elle a le potentiel d’automatiser une multitude de tâches, allant du codage au débogage. Néanmoins, à mesure que nous plongeons dans les promesses et les périls de l’intégration de l’IA générale dans le processus de développement logiciel, une série de préoccupations et de défis critiques se présentent.

Le défi principal est le test. Le test est une étape essentielle du processus de développement logiciel, car il garantit que le code fonctionne correctement et que le système se comporte comme prévu. Cependant, lorsqu’il s’agit des systèmes basés sur l’IA générale, le test peut être une tâche redoutable. Cela est dû au fait que le comportement du système n’est pas prédéterminé, mais déterminé par sa propre logique interne et ses algorithmes d’apprentissage. Par conséquent, il est difficile de prévoir comment le système se comportera dans une situation donnée, ce qui rend difficile le test des bogues et des erreurs potentiels.

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