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Taxonomie des anti-modèles Scrum

Taxonomie des anti-modèles Scrum

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La taxonomie des anti-modèles Scrum est une classification des pratiques qui sont contraires à l’approche Scrum. Découvrons comment ces pratiques peuvent nuire à l’efficacité de votre équipe.

TL; DR : Taxonomie des anti-patterns Scrum

TL; DR: Taxonomie des anti-patterns Scrum

Alors que le processus d’édition du Guide des anti-patterns Scrum est sur le point de se terminer, il est temps de passer à l’étape suivante. Le tout nouveau Guide des anti-patterns Scrum offre plus de 180 anti-patterns organisés par rôles, événements, artefacts et engagements. Cependant, le guide ne crée pas une taxonomie d’anti-patterns Scrum de niveau métal ou abstrait. Par conséquent, le guide ne fournit pas de stratégie globale pour contrer ou éviter les anti-patterns Scrum à un niveau personnel, culturel, structurel ou organisationnel. La question est de savoir s’il est possible de créer une telle taxonomie.

Lisez la suite et en apprenez plus sur les premières étapes de la finalisation du grand tableau des anti-patterns Scrum.

La taxonomie des anti-patterns Scrum est un outil précieux pour les développeurs et les équipes qui cherchent à améliorer leur processus de développement et à éviter les erreurs courantes. Une taxonomie des anti-patterns Scrum peut être utilisée pour identifier les problèmes courants et les solutions possibles. Elle peut également être utilisée pour comprendre comment les différents aspects du développement peuvent interagir et affecter le processus global. Une taxonomie des anti-patterns Scrum peut également aider à identifier les bonnes pratiques et à définir des objectifs pour améliorer le processus de développement.

Une taxonomie des anti-patterns Scrum peut être divisée en quatre catégories principales : le code, le processus, l’organisation et la culture. Chaque catégorie peut être divisée en sous-catégories plus spécifiques. Par exemple, la catégorie « code » peut être divisée en sous-catégories telles que le codage, la documentation, la qualité et la sécurité. La catégorie « processus » peut être divisée en sous-catégories telles que la planification, l’estimation, le suivi et la gestion des changements. La catégorie « organisation » peut être divisée en sous-catégories telles que la structure organisationnelle, la communication et la collaboration. Enfin, la catégorie « culture » peut être divisée en sous-catégories telles que l’apprentissage, l’innovation et l’amélioration continue.

Une fois que les différentes catégories et sous-catégories sont identifiées, il est possible de créer une taxonomie des anti-patterns Scrum. Cette taxonomie peut être utilisée pour identifier les problèmes courants et les solutions possibles. Elle peut également être utilisée pour comprendre comment les différents aspects du développement peuvent interagir et affecter le processus global. Enfin, elle peut aider à identifier les bonnes pratiques et à définir des objectifs pour améliorer le processus de développement.

La taxonomie des anti-patterns Scrum est un outil précieux pour les développeurs et les équipes qui cherchent à améliorer leur processus de développement et à éviter les erreurs courantes. En créant une taxonomie des anti-patterns Scrum, il est possible d’identifier les

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Guide simple à l'ingénierie inverse de l'algorithme Twitter avec LangChain, Activeloop et DeepInfra

Guide simple à l’ingénierie inverse de l’algorithme Twitter avec LangChain, Activeloop et DeepInfra

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Découvrez comment utiliser LangChain, Activeloop et DeepInfra pour effectuer une ingénierie inverse de l’algorithme Twitter facilement et rapidement !

## Imaginez écrire un logiciel qui puisse comprendre, assister et même générer du code, comme le ferait un développeur expérimenté.

LangChain is a data-driven platform that enables developers to create, modify, and debug code faster and more efficiently. It works by analyzing code and extracting meaningful information from it. This data is then used to build models that can understand and generate code. The models are then used to generate code that is tailored to the user’s needs.

LangChain est une plateforme basée sur les données qui permet aux développeurs de créer, modifier et déboguer le code plus rapidement et plus efficacement. Il fonctionne en analysant le code et en extrayant des informations significatives de celui-ci. Ces données sont ensuite utilisées pour créer des modèles qui peuvent comprendre et générer du code. Les modèles sont ensuite utilisés pour générer du code adapté aux besoins de l’utilisateur.

LangChain nous permet d’atteindre un nouveau niveau de compréhension et de génération de code grâce à des modèles avancés tels que VectorStores, Conversational RetrieverChain et LLMs. Avec LangChain, il est possible d’imaginer un logiciel capable de comprendre, d’assister et même de générer du code, comme un développeur expérimenté le ferait. Grâce à cette technologie, les développeurs peuvent gagner du temps et de l’argent en réduisant le temps nécessaire pour créer, modifier et déboguer le code.

LangChain est un outil très puissant qui peut être utilisé par les développeurs pour améliorer leurs compétences et leur productivité. Il permet aux développeurs de comprendre le code plus rapidement et de le modifier plus facilement. En outre, il peut être utilisé pour générer du code à partir de données existantes ou pour créer des modèles qui peuvent être utilisés pour générer du code à partir de données nouvelles ou existantes. Enfin, LangChain peut être utilisé pour trouver des erreurs dans le code et les corriger rapidement.

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Retour vers le futur: Pages Web côté serveur avec Kotlin (Pt. 1)

Retour vers le futur: Pages Web côté serveur avec Kotlin (Pt. 1)

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Dans cette série, nous allons apprendre à créer des pages web côté serveur avec Kotlin. Vous découvrirez comment créer des applications web modernes et performantes. Prêt à voyager dans le futur ? Allons-y !

Le développement Web a subi de nombreux changements depuis que l’Internet est devenu populaire dans les années 1990 :

L’architecture du développement web a connu une variété de changements depuis que l’internet est devenu populaire dans les années 1990 :

Tout d’abord, il y a eu les pages HTML les plus basiques, complètement statiques, sans aucune dynamique. Plus tard, des technologies telles que l’interface commune de passerelle (Common Gateway Interface) ont permis de générer le code HTML d’une page de manière programmatique. Puis sont arrivés des moteurs de modèles tels que JavaServer Pages (maintenant Jakarta Server Pages), ASP.NET et Thymeleaf, qui ont permis aux développeurs de travailler avec des fichiers de modèles principalement « ressemblant à HTML » avec du code de programmation intermélangé.

Ensuite, des frameworks de « script côté client » basés sur Javascript tels qu’Angular, React et Vue sont apparus, ce qui a transformé le développement web en deux disciplines distinctes : le développement « backend » qui contenait le code traditionnel du serveur web et de la logique métier, ainsi que le développement « front-end » (en utilisant les frameworks ci-dessus) qui se concentrait sur la visualisation d’un site web et recevait des données du backend.

Cependant, cela ne signifie pas que les tendances de développement ne progressent que dans une seule direction et jamais en arrière. Par exemple, les bases de données NoSQL telles que MongoDB ont rapidement gagné en popularité en grande partie en raison de leur capacité à contenir des données non structurées par rapport aux bases de données SQL traditionnelles telles que PostgreSQL et MySQL, mais ces dernières ont également évolué et peuvent maintenant contenir des données non structurées via les types de données JSONB et JSON, respectivement. De même, de nouveaux frameworks Javascript tels que Next.js commencent à offrir des options pour le rendu côté serveur en plus de leurs capacités de rendu côté client traditionnelles. De nouveau, les moteurs de modèles côté serveur comme Thymeleaf ont également continué à évoluer, Thymeleaf lançant une nouvelle version du framework le mois dernier.

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Créer une application To-Do avec React et Firebase

Créer une application To-Do avec React et Firebase

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Créer une application To-Do avec React et Firebase est une tâche facile à réaliser. Découvrez comment le faire dans ce tutoriel !

Comment construire une application To-Do avec React.js et Firebase Database

The first step is to set up the React.js project. To do this, you will need to install the create-react-app package which is a tool that helps to quickly set up a React.js project. After the installation, you can create a new project by running the command “create-react-app todo-app”. This will create a new folder with all the necessary files and folders for the React.js project.

Les applications To-do sont un des moyens que vous pouvez utiliser pour gérer un ensemble de tâches. En tant que développeurs, apprendre à construire une application To-do vous aidera également à comprendre certains concepts, dont la compréhension de la façon de construire une application avec une base de données.

Dans cet article, vous apprendrez comment construire une application web To-do en utilisant React.js et Firebase Database.

La première étape consiste à configurer le projet React.js. Pour ce faire, vous devrez installer le package create-react-app, qui est un outil qui aide à configurer rapidement un projet React.js. Une fois l’installation terminée, vous pouvez créer un nouveau projet en exécutant la commande «create-react-app todo-app». Cela créera un nouveau dossier avec tous les fichiers et dossiers nécessaires pour le projet React.js.

Une fois le projet React.js configuré, vous devrez configurer Firebase Database. Pour ce faire, vous devrez créer un compte Firebase et créer une nouvelle base de données. Une fois la base de données créée, vous devrez ajouter les informations d’identification à votre projet React.js afin que votre application puisse se connecter à la base de données Firebase.

Ensuite, vous devrez créer le modèle de données pour votre application To-do. Vous pouvez le faire en ajoutant des collections et des documents à votre base de données Firebase. Une collection représente une table dans une base de données relationnelle et un document représente une ligne dans une table. Une fois le modèle de données créé, vous pouvez commencer à écrire le code pour l’application To-do.

Vous devrez écrire du code pour afficher les tâches à l’utilisateur et pour enregistrer les tâches dans la base de données Firebase. Pour afficher les tâches à l’utilisateur, vous devrez écrire du code pour récupérer les tâches à partir de la base de données Firebase et les afficher à l’utilisateur. Pour enregistrer les tâches dans la base de données Firebase, vous devrez écrire du code pour envoyer les données à la base de données Firebase.

Une fois que le code est écrit et que l’application est prête à être utilisée, vous pouvez la déployer sur un serveur web ou sur un service cloud tel que Firebase Hosting. Une fois déployée, votre application To-do sera prête à être utilisée par les utilisateurs.

En conclusion, construire une application To-do avec React.js et Firebase Database est relativement simple et peut être fait en quelques étapes simples. Cela permet aux développeurs de comprendre comment construire une application avec une base de données et comment intégrer une base de données à une application web.

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Programmation efficace avec observabilité Java

Programmation efficace avec observabilité Java

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La programmation efficace et l’observabilité Java sont des outils essentiels pour développer des applications modernes. Découvrez comment les mettre en pratique!

Les erreurs courantes que j’ai vues répétées au fil des ans lors de la mise en œuvre de initiatives d’observabilité ne sont pas rares. Cependant, la plus critique et fondamentale de ces erreurs organisationnelles est l’irrésistible infatuation avec la technologie et les outils eux-mêmes.

The answer is simple: observability is not about the tools, it’s about the architecture. It’s about the ability to instrument your code and make it observable, and to have the right data available at the right time. It’s about having the right data and the right tools to make sense of it. It’s about understanding what data is important and what data is not. It’s about understanding the context of the data and how it relates to other data. It’s about understanding how to use the data to make better decisions.

Il y a beaucoup d’erreurs courantes que j’ai vues répétées au fil des ans lors de la mise en œuvre de initiatives d’observabilité. Cependant, le plus critique et le plus fondamental de ces erreurs organisationnelles est l’irrésistible fascination pour la technologie et les outils eux-mêmes.

Cela ne devrait pas être une surprise. De nombreux projets «ajoutons la plateforme d’observabilité X» démarrent avec beaucoup de faste mais aussi un sens de direction très flou et des critères de réussite extrêmement confus. La vision de ce que l’observabilité efficace peut faire pour aider réellement les développeurs à travailler mieux est suspectée d’être absente des prêches de nombreux fournisseurs commerciaux et oracles. Demandez-vous : à quelle fréquence vous trouvez-vous en train de quitter le code dans l’IDE pour voir ce que vous pouvez apprendre de ses données d’exécution?

La réponse est simple : l’observabilité ne concerne pas les outils, mais l’architecture. Il s’agit de la capacité d’instrumenter votre code et de le rendre observable, et d’avoir les bonnes données disponibles au bon moment. Il s’agit d’avoir les bonnes données et les bons outils pour en tirer des conclusions. Il s’agit de comprendre quelles données sont importantes et quelles données ne le sont pas. Il s’agit de comprendre le contexte des données et comment elles se rapportent à d’autres données. Il s’agit de comprendre comment utiliser les données pour prendre de meilleures décisions.

Lorsque vous concevez une architecture d’observabilité, vous devez prendre en compte tous ces aspects. Vous devez comprendre comment les données sont collectées, comment elles sont stockées, comment elles sont analysées et comment elles sont utilisées pour prendre des décisions. Vous devez également comprendre comment les outils peuvent vous aider à atteindre ces objectifs. Une architecture d’observabilité réussie doit être conçue pour fournir une vue complète des performances et des problèmes logiciels, ainsi que des informations sur la façon dont le code est exécuté.

Une fois que vous avez une architecture solide en place, vous pouvez alors commencer à choisir les outils appropriés pour collecter, stocker et analyser les données. Vous pouvez également choisir des outils pour vous aider à prendre des décisions informées sur la façon dont votre code est exécuté. Enfin, une fois que vous avez mis en place une architecture solide et choisi les bons outils, vous pouvez commencer à tirer parti des avantages de l’observabilité.

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Théorie du débogage

Théorie du débogage

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La théorie du débogage est une méthode pour identifier et corriger les erreurs dans un système informatique. Elle permet d’améliorer la qualité et la fiabilité des logiciels.

## Dans le paysage du développement logiciel, les bogues font partie inévitable du voyage et le débogage, bien qu’il soit parfois frustrant, fait partie intégrante du processus. Il n’y a pas d’échappatoire à cette vérité et plus nous l’acceptons tôt, plus nous maîtriserons l’art du débogage.

Dans le paysage du développement logiciel, les bogues font partie inévitable du voyage et le débogage, bien qu’il soit parfois frustrant, fait partie intégrante du processus. Il n’y a pas d’échappatoire à cette vérité et plus nous l’embrassons tôt, plus nous pouvons maîtriser l’art du débogage. Dans les prochains articles de cette série, je vais expliquer la théorie peu connue derrière le débogage. Nous connaissons tous la pratique du débogage (dans une certaine mesure), mais il y a aussi une base théorique que la plupart d’entre nous n’ont jamais apprise à l’université (je n’en suis pas sûr). Comprendre cette théorie vous aidera à appliquer une approche plus méthodique à la résolution des problèmes et améliorera votre compréhension de votre code.

Le débogage est une forme de codage qui consiste à trouver et à corriger les erreurs dans le code source. Il est essentiel pour le développement de logiciels réussi et peut prendre des formes variées, allant de la recherche de bogues à la recherche de performances et à l’optimisation. Le débogage est un processus itératif qui commence par la détection d’un bogue et se termine par sa résolution. La première étape consiste à identifier le bogue et à en comprendre la cause. Une fois que vous avez identifié le bogue, vous pouvez commencer à le résoudre en modifiant le code source. Vous pouvez également utiliser des outils de débogage pour vous aider à trouver et à corriger les erreurs. Les outils de débogage peuvent inclure des outils de surveillance des performances, des outils de profilage et des outils de surveillance des mémoires. Une fois que vous avez corrigé le bogue, vous devez tester le code pour vous assurer qu’il fonctionne correctement.

Le débogage est un processus complexe et exigeant qui peut prendre beaucoup de temps et d’efforts pour être maîtrisé. Il est important de comprendre les principes fondamentaux du débogage afin d’être en mesure de trouver et de résoudre rapidement les bogues. Il est également important d’utiliser des outils appropriés pour vous aider à trouver et à corriger les erreurs plus rapidement. Enfin, il est important de tester le code après chaque modification pour s’assurer qu’il fonctionne correctement. Le débogage peut être difficile et frustrant, mais c’est une compétence essentielle pour tout développeur de logiciels qui souhaite créer des applications robustes et fiables.

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L'Art du Débogage : Améliorer la Qualité Logicielle par des Commits Git Efficaces

L’Art du Débogage : Améliorer la Qualité Logicielle par des Commits Git Efficaces

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L’art du débogage est une pratique essentielle pour améliorer la qualité logicielle. Apprenez à utiliser des commits Git efficaces pour vous aider à résoudre les problèmes rapidement et efficacement.

## Dans ce post, je plongerai dans les dernières tendances en matière de corrections de bogues pour améliorer la qualité du logiciel. Nous avons analysé plus d’un million de commits git pour obtenir des informations sur la façon dont les développeurs collaborent, résolvent les bogues et améliorent leur code.

Data is the new oil, and it is no surprise that it has become a valuable asset for software development.  In this post, je vais plonger dans les dernières tendances en matière de corrections de bogues pour améliorer la qualité du logiciel. Nous avons analysé plus d’un million de commits Git pour obtenir des informations sur la façon dont les développeurs collaborent, résolvent les bogues et améliorent leur code. Nous avons également déchiffré les sentiments de leurs messages, ce qui a ajouté une autre couche à notre compréhension. Dans les sections à venir, je plongerai profondément dans ces fascinantes découvertes.

Les données sont le nouveau pétrole et il n’est pas surprenant qu’elles soient devenues un actif précieux pour le développement logiciel. Pour mieux comprendre les tendances actuelles en matière de corrections de bogues, nous avons analysé plus d’un million de commits Git. Nous avons examiné les messages associés à chaque commit pour comprendre comment les développeurs collaborent et résolvent les bogues. Nous avons également analysé les sentiments des messages pour mieux comprendre leurs motivations et leurs pratiques. Les données recueillies nous ont permis de mieux comprendre comment les développeurs travaillent et comment ils améliorent leur code.

Enfin, nous avons analysé les données pour identifier des tendances et des motifs récurrents dans la façon dont les développeurs résolvent les bogues. Nous avons constaté que la plupart des bogues sont résolus par des modifications mineures du code, mais que certains bogues nécessitent des modifications plus importantes. Nous avons également constaté que certains développeurs sont plus susceptibles de résoudre des bogues complexes que d’autres. Ces informations peuvent être utilisées pour améliorer la qualité du logiciel et faciliter le travail des développeurs.

En conclusion, nous avons analysé plus d’un million de commits Git pour mieux comprendre les tendances en matière de corrections de bogues et améliorer la qualité du logiciel. Nous avons examiné les messages associés à chaque commit pour comprendre comment les développeurs collaborent et résolvent les bogues. Nous avons également analysé les sentiments des messages pour mieux comprendre leurs motivations et leurs pratiques. Enfin, nous avons analysé les données pour identifier des tendances et des motifs récurrents dans la façon dont les développeurs résolvent les bogues. Ces informations peuvent être utilisées pour améliorer la qualité du logiciel et faciliter le travail des développeurs.

Dans ce post, je vais explorer les dernières tendances en matière de corrections de bogues pour améliorer la qualité du logiciel. Pour ce faire, nous avons analysé plus d’un million de commits Git afin d’obtenir des informations sur la façon dont les développeurs collaborent, résolvent les bogues et améliorent leur code. Nous avons également déchiffré les sentiments de leurs messages pour ajouter une autre couche à notre compréhension.

Les données sont le nouveau pétrole et il est donc logique qu’elles soient devenues un actif précieux pour

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CERTFR-2023-ALE-008 : Vulnérabilité dans Citrix NetScaler ADC et NetScaler Gateway (19 juillet 2023)

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Le 18 juillet 2023, Citrix a publié un avis de sécurité concernant plusieurs vulnérabilités. La plus critique, dont l’identifiant CVE est CVE-2023-3519, permet à un attaquant non authentifié d’exécuter du code arbitraire à distance.

L’équipement est vulnérable s’il est configuré en …
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CERTFR-2023-ALE-007 : Vulnérabilité dans Zimbra Collaboration Suite (17 juillet 2023)

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Le 13 juillet, Zimbra a publié un avis de sécurité alertant de l’existence d’une vulnérabilité affectant sa solution Collaboration Suite dans la version 8.8.15

Cette vulnérabilité permet à un attaquant de réaliser une injection de code indirecte (XSS) pour porter atteinte à …
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Révolutionner le Web: Tendances et innovations en développement web

Révolutionner le Web: Tendances et innovations en développement web

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Le développement web évolue à un rythme rapide et les tendances et innovations sont en constante évolution. Découvrez comment la révolution du web peut transformer votre entreprise!

Le développement web est devenu vital pour les entreprises et les organisations à l’échelle mondiale dans l’écosystème numérique en constante évolution d’aujourd’hui. L’importance de rester à jour avec les nouveaux développements en matière de développement web ne peut pas être surestimée. De nouveaux cadres, langages et approches sont souvent introduits dans l’industrie du développement web, qui évolue constamment.

Coding is a key component of web development. It involves writing code in a language such as HTML, CSS, JavaScript, or Python to create websites and applications. Coding is the foundation of web development and is essential for creating a successful website or application.

Aujourd’hui, le développement web est devenu essentiel pour les entreprises et les organisations à l’échelle mondiale dans un écosystème numérique en constante évolution. L’importance de rester à jour avec les nouveaux développements en matière de développement web ne peut pas être surestimée. De nouveaux cadres, langages et approches sont souvent introduits dans l’industrie du développement web, qui est en constante évolution.

En restant à jour avec ces changements, les développeurs peuvent appliquer les outils et techniques les plus récents pour améliorer l’expérience des utilisateurs, accélérer les sites Web et rester toujours un pas devant la concurrence.

Le codage est un composant clé du développement web. Il consiste à écrire du code dans une langue telle que HTML, CSS, JavaScript ou Python pour créer des sites Web et des applications. Le codage est la base du développement Web et est essentiel pour créer un site Web ou une application réussis. La programmation est une partie importante du codage et elle implique l’utilisation de différentes méthodes pour créer des programmes informatiques. Les développeurs peuvent utiliser des outils tels que des bibliothèques et des frameworks pour faciliter le codage et accélérer le processus de développement.

Le codage est un processus complexe qui nécessite une bonne compréhension des langages de programmation et des principes de base du développement Web. Les développeurs doivent être conscients des normes et des meilleures pratiques en matière de codage afin de créer des sites Web et des applications efficaces et sécurisés. Les développeurs doivent également être à l’aise avec la gestion de projet et la communication afin de garantir que le projet est livré à temps et selon les spécifications.

Les compétences en codage sont essentielles pour les développeurs Web. Les développeurs doivent être capables de comprendre le code et d’utiliser les outils appropriés pour créer des sites Web et des applications qui répondent aux besoins des utilisateurs. Les développeurs doivent également être à l’aise avec la résolution de problèmes et la prise de décisions afin de garantir que le projet est livré à temps et selon les spécifications.

Le codage est un domaine en constante évolution et il est important que les développeurs restent à jour avec les dernières technologies, outils et techniques. Les développeurs doivent également être conscients des normes et des meilleures pratiques en matière de codage afin de créer des sites Web et des applications efficaces et sécurisés.

Le codage est un domaine passionnant qui offre aux développeurs la possibilité de créer des sites Web et des applications innovants qui peuvent améliorer l’expérience utilisateur et aider les entreprises à atteindre leurs objectifs commerciaux. Les compétences en codage sont essentielles pour les développeurs Web et il est important que les développeurs restent à jour avec

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