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

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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Automatiser le Shadow DOM avec Selenium WebDriver

Selenium WebDriver offre une solution pour automatiser le Shadow DOM et simplifier le développement des applications web. Essayez-le dès aujourd’hui !

## J’ai rencontré un des cas de test dans mes projets précédents où je devais cliquer sur un bouton pour naviguer vers la page suivante. J’ai recherché le localisateur d’élément du bouton sur la page et j’ai exécuté les tests en espérant qu’il cliquerait sur le bouton et naviguerait vers la page suivante.

## Mais à ma grande surprise, le test a échoué car il n’a pas pu localiser l’élément et j’ai reçu NoSuchElementException dans les journaux de console. Je n’étais pas content de voir cette erreur car c’était un simple bouton que j’essayais de cliquer et il n’y avait pas de complexité.

I started to debug the issue and found out that the element was present in the DOM but was hidden from the view. I realized that the developers had used a coding technique to hide the button from the view, and that was why the test was failing.

J’ai rencontré un des cas de test dans mon projet précédent où je devais cliquer sur un bouton pour naviguer vers la page suivante. J’ai cherché le localisateur d’élément du bouton sur la page et j’ai exécuté les tests en espérant qu’il cliquerait sur le bouton et naviguerait vers la page suivante.

Mais à ma grande surprise, le test a échoué car il n’a pas pu localiser l’élément et j’ai reçu NoSuchElementException dans les journaux de la console. Je n’étais pas content de voir cette erreur car c’était un simple bouton que j’essayais de cliquer et il n’y avait pas de complexité.

J’ai commencé à déboguer le problème et j’ai découvert que l’élément était présent dans le DOM mais était caché de la vue. J’ai réalisé que les développeurs avaient utilisé une technique de codage pour cacher le bouton de la vue, et c’est pourquoi le test échouait.

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Expliquer les modèles d'apprentissage machine: renforcer la confiance et la compréhension des systèmes IA

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Comprendre comment fonctionnent les modèles d’apprentissage machine est essentiel pour renforcer la confiance et la compréhension des systèmes IA. Découvrons ensemble comment ces modèles fonctionnent!

## Expliquer la signification de l’explicabilité des modèles d’apprentissage automatique

L’explicabilité des modèles est devenue un domaine de recherche très important ces dernières années, car elle permet de comprendre comment fonctionnent les systèmes d’intelligence artificielle et de machine learning. Elle est également essentielle pour garantir la transparence et la responsabilité des systèmes d’IA. Cet article explore la signification de l’explicabilité des modèles, ses applications à divers domaines et l’influence qu’elle a sur la fiabilité des systèmes d’intelligence artificielle.

L’explicabilité des modèles est particulièrement importante pour les domaines qui traitent des questions sensibles ou critiques, tels que le secteur de la santé, où les prises de décision doivent être fondées sur des données fiables et compréhensibles. La capacité des systèmes d’IA à fournir des explications compréhensibles par les humains est essentielle pour garantir la confiance et l’adoption responsable des systèmes d’IA.

Les chercheurs ont mis au point plusieurs méthodes pour améliorer l’explicabilité des modèles d’intelligence artificielle et de machine learning. Ces méthodes peuvent être classées en trois catégories : l’analyse de l’architecture du modèle, l’analyse des poids et l’analyse des résultats. L’analyse de l’architecture du modèle consiste à étudier la structure du modèle et à déterminer comment les différents composants interagissent entre eux. L’analyse des poids consiste à examiner les poids assignés aux différents composants du modèle pour comprendre leur influence sur les résultats. Enfin, l’analyse des résultats consiste à étudier les résultats du modèle et à déterminer quelles variables sont les plus importantes pour expliquer le comportement du modèle. Ces méthodes peuvent être utilisées pour améliorer la transparence et la responsabilité des systèmes d’IA.

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Trois étapes du processus de développement de produit

Le développement d’un produit peut être divisé en trois étapes principales : conception, production et commercialisation. Découvrez comment chaque étape contribue à la réussite du produit !

Rôle du gestionnaire de produit

Product Development Process

The product development process is a continuous cycle of research, design, development, testing, and launch. The product manager is responsible for ensuring that the product is built according to the product vision and that it meets the needs of the customer. The product manager will also need to ensure that the product is tested thoroughly before launch.

Frameworks

Frameworks are useful for product managers to remember the overall product development process. Some popular frameworks include Lean, Agile, and Scrum. Each of these frameworks has its own set of principles and practices that can be used to guide the product development process. The product manager should be familiar with the different frameworks and be able to apply them to their product development process.

Le rôle du Product Manager

Les Product Managers ne sont pas des managers de quiconque, à l’exception des stagiaires qui aspirent à devenir eux-mêmes des Product Managers. Le PM agit comme un noeud central dans le processus de développement du produit et est en fin de compte responsable du succès du produit. Le rôle réunit tous les points de vue et est conçu sans rapports directs afin que l’équipe d’ingénierie/design puisse établir une relation de communication ouverte pour exprimer leurs idées et leurs préoccupations.

Processus de développement du produit

Le processus de développement du produit est un cycle continu de recherche, de conception, de développement, de test et de lancement. Le Product Manager est responsable de s’assurer que le produit est construit conformément à la vision du produit et qu’il répond aux besoins du client. Le Product Manager devra également s’assurer que le produit est bien testé avant son lancement.

Cadres

Les cadres sont utiles pour que les Product Managers se souviennent du processus de développement du produit dans son ensemble. Certains cadres populaires incluent Lean, Agile et Scrum. Chacun de ces cadres a ses propres principes et pratiques qui peuvent être utilisés pour guider le processus de développement du produit. Le Product Manager devrait être familier avec les différents cadres et être en mesure de les appliquer à son processus de développement du produit.

Le test est une étape importante du processus de développement du produit. Il est essentiel que le produit soit testé avant son lancement afin d’identifier et de corriger les bogues et les problèmes techniques avant qu’ils ne deviennent des problèmes pour les clients. Les tests peuvent être effectués manuellement ou automatiquement, en fonction des exigences du produit et des ressources disponibles. Les tests manuels peuvent être effectués par des humains ou par des robots, tandis que les tests automatisés peuvent être effectués à l’aide d’outils logiciels spécialisés. Les tests peuvent également être effectués à l’aide d’outils d’analyse des performances pour vérifier la qualité et la stabilité du produit.

Le rôle du Product Manager est crucial pour le succès d’un produit. Il est responsable de veiller à ce que le produit soit construit selon la vision du produit et réponde aux besoins des clients. Il doit également s’assurer que le produit est bien testé avant son lancement. Les cadres tels que Lean, Agile et Scrum peuvent être utilisés pour guider le processus de développement du produit. Enfin, les tests

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Introduction à la méthode Lean

Découvrez comment la méthode Lean peut vous aider à améliorer votre processus de production et à atteindre vos objectifs plus rapidement !

Histoire de la méthodologie Lean

To address these issues, Toyota developed a new approach called the Toyota Production System (TPS). This system focused on eliminating waste and improving quality. It was based on the principles of continuous improvement, respect for people, and customer focus. Over the years, the TPS has evolved into what is now known as the Lean methodology.

Principes du Lean

Le Lean est une méthodologie qui se concentre sur l’amélioration continue et la réduction des gaspillages. Il s’appuie sur cinq principes fondamentaux : le respect des personnes, la satisfaction du client, l’amélioration continue, la standardisation des processus et l’amélioration des flux. Ces principes sont appliqués à tous les aspects de l’entreprise, y compris la production, la gestion des stocks et la gestion des ressources humaines.

Le Lean est également très axé sur le codage. Les développeurs utilisent le codage pour créer des logiciels plus efficaces et plus rapides. Les principes du Lean sont appliqués au codage afin de réduire les gaspillages et d’améliorer la qualité du logiciel. Les développeurs peuvent également utiliser le codage pour automatiser certaines tâches et améliorer la productivité.

Le Lean est également très axé sur la collaboration. Les équipes travaillent ensemble pour trouver des solutions innovantes et améliorer les processus. Les membres de l’équipe peuvent partager leurs idées et leurs connaissances pour trouver des moyens d’améliorer la qualité et la productivité.

Avantages du Lean

Le Lean offre de nombreux avantages pour les entreprises. Tout d’abord, il permet de réduire les coûts en limitant les gaspillages et en améliorant l’efficacité des processus. En outre, le Lean permet aux entreprises de mieux répondre aux besoins des clients en améliorant la qualité des produits et en réduisant les temps de livraison.

Le Lean permet également aux entreprises d’accroître leur productivité en automatisant certaines tâches et en réduisant les temps de cycle. Enfin, le Lean favorise la collaboration entre les membres de l’équipe et permet aux entreprises d’être plus réactives face aux changements du marché.

En somme, le Lean est une méthodologie très efficace qui permet aux entreprises d’améliorer leur efficacité et leur productivité. Elle se concentre sur l’amélioration continue et la réduction des gaspillages grâce à l’utilisation du codage et à la collaboration entre les membres de l’équipe. En adoptant le Lean, les entreprises peuvent réduire leurs coûts, améliorer la qualité de leurs produits et augmenter leur productivité.

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Programmation efficace avec observabilité Java

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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Guide pratique pour la conception de tests : meilleures pratiques

Vous cherchez à améliorer votre processus de tests ? Découvrez nos meilleures pratiques pour la conception de tests efficaces et fiables !

## Spécification de conception de test: définition des conditions de test, approche détaillée des tests et cas de test associés à un élément de test

The process of coding test design specifications requires a deep understanding of the product and its features. The document should include a detailed description of the test item, the test environment, the test objectives, and the test cases. It should also include the expected results and the criteria for success. The document should be written in a clear and concise manner that is easy to understand.

La spécification de conception de test est un document qui définit les conditions de test, une approche de test détaillée et des cas de test de haut niveau associés à un élément de test. Il détermine quels ensembles de tests et quels cas de tests exécuter et lesquels ignorer.

En utilisant les spécifications de conception de test, vous pouvez simplifier votre compréhension des cycles de test actuels. Des questions simples comme « Que faisons-nous? », « Comment le faisons-nous? » et « Pourquoi le faisons-nous? » sont toutes répondues dans ce document. Cependant, pour obtenir le résultat, de nombreuses choses doivent fonctionner correctement lors de la création de spécifications pour avoir un sens parfait.

Le processus de codage des spécifications de conception de test nécessite une compréhension approfondie du produit et de ses fonctionnalités. Le document doit comprendre une description détaillée de l’élément de test, de l’environnement de test, des objectifs de test et des cas de test. Il devrait également inclure les résultats attendus et les critères de réussite. Le document doit être rédigé d’une manière claire et concise qui soit facile à comprendre.

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Théorie du débogage

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 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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La Peur de l'IA est Superstition.

La peur de l’intelligence artificielle est souvent considérée comme une superstition. Pourtant, elle est bien réelle et mérite d’être prise en compte.

## J’ai juste vu le film Netflix appelé « Upgrade ». C’est un film super fascinant, captivant et bien écrit, mais comme tous les films créés autour de la même idée, il est basé sur des superstitions et des sornettes. Des balivernes. La même chose qui nous a empêchés d’évoluer en tant qu’espèce pendant 200 000 ans.

This is why I believe that coding is the future. It is the only way to evolve and progress as a species. Coding is the only way to create a new world, a world that can be free from superstition and mumbo jumbo. It is the only way to create a world where every single person can have access to the same opportunities, regardless of their genetic makeup.

J’ai récemment vu le film Netflix intitulé « Upgrade ». C’est un film super fascinant, captivant et bien écrit, mais comme tous les films créés autour de la même idée, il est basé sur des superstitions et des balivernes. Des sornettes. La même chose qui nous a empêchés d’évoluer en tant qu’espèce depuis 200 000 ans.

En tant qu’espèce, notre plus grand atout est également notre plus grande faiblesse. Il y a environ 70 000 ans, nous avons failli disparaître. Cependant, un homme a eu une mutation génétique et nous l’appelons aujourd’hui « Adam génétique ». 98% de chaque être humain vivant aujourd’hui provient de cet homme d’une manière ou d’une autre.

C’est pourquoi je crois que le codage est l’avenir. C’est la seule façon d’évoluer et de progresser en tant qu’espèce. Le codage est le seul moyen de créer un nouveau monde, un monde qui peut être libéré des superstitions et des balivernes. C’est le seul moyen de créer un monde où chaque personne peut avoir accès aux mêmes opportunités, quelle que soit sa composition génétique.

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