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Démystifier le Compare-and-Swap (CAS) de Java

Démystifier le Compare-and-Swap (CAS) de Java

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Le Compare-and-Swap (CAS) de Java est une fonctionnalité puissante et complexe. Dans cet article, nous allons démystifier ce concept et expliquer comment le CAS peut être utilisé efficacement.

Comprendre les bases du CAS

Dans le domaine de la programmation concurrente, la recherche d’une sécurité des threads sans recourir aux verrous traditionnels a entraîné l’adoption généralisée d’algorithmes non bloquants. Un élément essentiel pour permettre ces approches non bloquantes est l’opération Compare-and-Swap (CAS). Cet article approfondi vise à démystifier le fonctionnement interne du mécanisme CAS de Java, à éclairer ses subtilités d’implémentation et à l’évaluer à travers des exemples pratiques.

Comprendre les bases du CAS

Au cœur de la question, CAS est une opération atomique cruciale qui permet la modification d’une variable partagée d’une manière sûre pour les threads. L’opération implique trois paramètres : une emplacement mémoire (adresse), une valeur attendue et une nouvelle valeur. Le processus est le suivant :

  • Le système lit la valeur actuelle à l’adresse spécifiée.
  • Le système compare la valeur lue avec la valeur attendue.
  • Si les deux valeurs correspondent, le système écrit la nouvelle valeur à l’adresse spécifiée.
  • Si les deux valeurs ne correspondent pas, le système ne fait rien.

CAS est une opération atomique, ce qui signifie que lorsqu’elle est en cours d’exécution, aucun autre thread ne peut interagir avec la mémoire partagée. Cela garantit que les données sont toujours cohérentes et que les threads peuvent travailler en parallèle sans provoquer de conflits.

Implémentation de CAS dans Java

La mise en œuvre de CAS dans Java se fait à l’aide de l’instruction Unsafe.compareAndSwapInt(). Cette instruction prend en charge les types primitifs int, long et Object. Elle est implémentée en utilisant des instructions CPU natives qui sont spécifiques à chaque plate-forme et qui peuvent être plus rapides que les solutions logicielles. Cependant, cela limite également sa portabilité.

Pour tester l’efficacité de l’instruction Unsafe.compareAndSwapInt(), nous avons créé un programme de test qui effectue un grand nombre d’opérations CAS sur un tableau partagé par plusieurs threads. Nous avons constaté que le temps d’exécution était très court et que le programme se terminait sans erreur, ce qui indique que l’instruction Unsafe.compareAndSwapInt() fonctionne correctement.

Conclusion

L’opération Compare-and-Swap (CAS) est un outil puissant pour la programmation concurrente et son implémentation dans Java est très efficace. Cependant, il est important de noter que CAS n’est pas une solution miracle et qu’il peut être sujet à des erreurs si mal utilisé. Il est donc important de bien comprendre son fonctionnement et de le tester correctement avant de l’utiliser dans un projet.

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Artelia modernise son système d’information avec SAP S/4HANA et la technologie SAP Fiori

Artelia modernise son système d’information avec SAP S/4HANA et la technologie SAP Fiori

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L’ergonomie utilisateur avancée de SAP S/4HANA a convaincu Artelia de moderniser son SI SAP existant. Un projet complexe, mené à bien en moins de huit mois, avec l’aide de PASàPAS et l’engagement sans faille des équipes d’Artelia.

 

Artelia est un groupe d’ingénierie pluridisciplinaire français (industrie, bâtiment, mobilité, eau, énergie) qui a pour particularité d’être détenu à 100% par ses managers et salariés. En croissance rapide, le groupe approche aujourd’hui les 7000 collaborateurs et fait partie du top 15 européen des sociétés d’ingénierie de la construction.

En 2021, Artelia a enregistré un chiffre d’affaires de 745 millions d’euros, dont 85% réalisés en Europe. L’entreprise est implantée dans plus de 40 pays, avec une forte présence en Europe, mais également en Asie et en Afrique. Elle ambitionne de passer le cap du milliard d’euros de chiffre d’affaires annuel en 2025.

Un fort besoin de modernisation

« En 2018, nous avons dû faire face à l’obligation de déposer dans Chorus Pro les factures destinées à nos clients du secteur public, explique Angéline Carlassare, Responsable SI finance chez Artelia. En parallèle, nous voulions aller plus loin sur le sujet de la dématérialisation. » L’interface utilisateur de SAP ECC n’était pas adaptée à un public d’assistantes et assistants. La création d’applications simples d’usage, exploitant la technologie SAP Fiori, a permis alors de répondre au besoin d’Artelia.

Plus tard, d’autres demandes ont émergé, cette fois-ci sur la partie achat. « Nous nous sommes alors dit que nous aurions tout intérêt à basculer sur SAP S/4HANA, avant d’adopter le module achat, afin de profiter de sa nouvelle ergonomie. »

Dans la phase finale de son appel d’offres, Artelia a commandé auprès des deux candidats sélectionnés une étude de cadrage. La société voulait ainsi donner l’opportunité à chacun des intégrateurs de partager leur vision du projet. C’est PASàPAS, l’un des deux partenaires SAP récurrents d’Artelia, qui a été retenu.

Un projet solidement cadré

Le périmètre de l’ERP d’Artelia est somme toute assez classique : finance, contrôle de gestion, gestion des projets et administration des ventes. Mais il est complexifié par des applications périphériques, dont de la BI et un CRM. Le tout dans un contexte multi-ERP, qui est le résultat d’une forte croissance du groupe, organique comme externe.

« Pour sécuriser le projet, nous avions demandé à SAP une formation sur les écarts existants entre SAP ECC et SAP S/4HANA, explique Nicolas Panayoti, Responsable de la transformation digitale finance chez Artelia. Nous avons détecté une cinquantaine de changements s’appliquant à notre SI. Les écarts majeurs – une dizaine – ont été intégrés au projet proactivement afin de diminuer les risques lors de la mise en route de notre nouveau SI. »

« Un projet de migration reste coûteux, poursuit Angéline Carlassare. Il faut donc être capable d’amener rapidement de la valeur. Toutefois, afin de sécuriser notre projet, nous avons décidé d’opter pour une approche en deux temps : une phase de conversion, comprenant un minimum de modifications majeures, suivie d’une étape de réflexion autour de ce que SAP S/4HANA pourra nous proposer par la suite. »

Une approche en phase avec les contraintes pesant sur l’agenda d’Artelia. Lancé en mai 2021, le projet devait en effet impérativement être terminé en fin d’année, afin que le nouvel ERP soit en production lors de la fusion de trois sociétés du groupe, programmée en janvier 2022.

Artelia modernise son système d’information avec SAP S/4HANA et la technologie SAP Fiori (French)

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Artelia modernise son système d’information avec SAP S/4HANA et la technologie SAP Fiori (French)

Un client très engagé

L’ERP SAP S/4HANA est aujourd’hui en fonction chez Artelia. Avec deux types de retours :

  • Les équipes finance n’ont pas vu de réel changement, les processus qu’ils utilisent n’ayant pas été profondément modifiés lors de la migration. Quelques régressions ont pu être constatées, par exemple au sujet des business partners. La configuration d’une tuile standard proposée par SAP a permis toutefois de limiter l’impact de ce problème, en proposant une expérience utilisateur satisfaisante pour des ADV.

Pendant le projet, Artelia s’est trouvé confronté à quelques difficultés, certains choix faits pouvant avoir un impact important pour l’organisation. « Lorsque nous avons soulevé ce problème, PASàPAS a adapté son dispositif, en mettant en place des réunions hebdomadaires nous permettant de faire le point sur les choix faits, l’impact de ces choix et les décisions qu’il nous fallait prendre. Cette initiative a été clé dans la réussite du projet, » explique Angéline Carlassare. « Nous avons mis du temps à nous caler avec le partenaire, confirme Nicolas Panayoti. Mais, finalement, le projet s’est bien déroulé, car toutes les équipes étaient impliquées, celles d’Artelia, comme celles de PASàPAS. »

L’année 2022 est celle de la stabilisation de l’ERP et de la recherche de quick wins. Artelia va ainsi mener plusieurs sprints visant à intégrer des évolutions fonctionnelles, notamment au travers de la mise en place de cockpits Fiori.

L’année 2023 sera pour sa part consacrée à l’activation du module achats. Mais aussi à la montée de version de l’ERP. « Le rythme des mises à jour de l’ERP SAP S/4HANA est plus rapide que précédemment, avec un support limité à 5 ans, rappelle Angéline Carlassare. Or, nous avons opté pour la version 1909 de SAP S/4HANA. Nous avons donc programmé une montée de version en 2023, en prévision de la fin de support de SAP S/4HANA 1909 en 2024. »

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Recherche dépasse les bonnes pratiques: une pensée de leadership Google

Recherche dépasse les bonnes pratiques: une pensée de leadership Google

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Découvrez comment la recherche de Google dépasse les bonnes pratiques et révèle une nouvelle pensée de leadership !

La puissance de la prise de décision basée sur la recherche

Google’s commitment to research-driven decision-making has enabled it to stay ahead of the competition. By leveraging data and insights from research, Google is able to identify trends and anticipate customer needs. This allows the company to develop new products and services that meet the changing needs of the market. Additionally, Google’s research-focused approach has enabled the company to identify opportunities for growth and develop strategies to capitalize on them.

Google’s research-driven leadership approach has been a major factor in its success. The company has consistently been able to stay ahead of the competition by leveraging data and insights from research. This has enabled Google to develop innovative products and services that meet the changing needs of the market. Additionally, Google’s research-focused approach has enabled the company to identify opportunities for growth and develop strategies to capitalize on them.

Pourquoi les autres organisations devraient adopter cette stratégie

Les organisations qui souhaitent rester compétitives doivent adopter une approche de leadership axée sur la recherche. Les données et les informations recueillies par la recherche peuvent aider les entreprises à mieux comprendre leurs clients et à identifier des tendances et des opportunités. En outre, l’utilisation des données pour prendre des décisions peut aider les entreprises à développer des produits et services innovants qui répondent aux besoins changeants du marché.

En outre, l’utilisation de données pour prendre des décisions peut aider les entreprises à réduire leurs risques et à améliorer leurs performances. Les données peuvent également aider les entreprises à mieux comprendre leurs clients et à identifier des opportunités de croissance. Enfin, l’utilisation des données pour prendre des décisions peut aider les entreprises à améliorer leur efficacité et à réduire leurs coûts.

En conclusion, l’utilisation de données pour prendre des décisions est un élément essentiel de la stratégie de leadership de Google. Cette approche a permis à l’entreprise de rester compétitive et d’innover constamment. Les autres organisations devraient également envisager d’adopter cette stratégie pour rester compétitives et réussir dans un environnement commercial en constante évolution.

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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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18 tendances et prédictions en développement logiciel 2024

18 tendances et prédictions en développement logiciel 2024

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En 2024, le développement logiciel aura évolué et nous découvrirons de nouvelles tendances et prédictions. Découvrons-les ensemble !
## L’importance des évaluations des risques approfondies, des tests continus et des contrôles de conformité avant les déploiements à grande échelle est inévitable. L’avenir du développement logiciel exige des entreprises de se préparer à une danse délicate entre innovation et fiabilité. Cette année, nous avons vu l’enthousiasme pour l’IA / ML avec l’émergence de l’IA générative et d’autres technologies similaires. Cependant, à la fin de l’année, le principal objectif semble avoir changé pour trouver le bon équilibre entre efficacité et sécurité. Cet impératif double est une préoccupation fondamentale, soulignant que la prise de décisions responsables, la préservation de la vie privée et les normes éthiques sont primordiales. Prévisiblement, les technologies qui incarnent ces principes seront privilégiées dans le paysage mondial du développement logiciel.
## Prédictions pour le développement logiciel en 2024

La nécessité d’effectuer des évaluations des risques approfondies, des tests continus et des contrôles de conformité avant les déploiements à grande échelle est inévitable. L’avenir du développement de logiciels exige des entreprises qu’elles se préparent pour une danse délicate entre l’innovation et la fiabilité. Cette année, nous avons vu de l’enthousiasme pour l’IA / ML avec l’émergence de l’IA générative et d’autres technologies similaires. Cependant, à mesure que l’année se termine, le principal objectif semble avoir changé pour trouver le bon équilibre entre efficacité et sécurité. Cet impératif double est une préoccupation fondamentale, soulignant que la prise de décision responsable, la préservation de la confidentialité et les normes éthiques sont primordiales. Prévisiblement, les technologies qui incarnent ces principes seront favorisées dans le paysage mondial du développement de logiciels.

Par conséquent, nos experts en développement de logiciels ont étudié les tendances en cours et ont fait des prédictions concernant le paysage pour l’année à venir. Passons en revue ces prédictions concernant le développement de logiciels pour l’année 2024.

En 2024, le codage deviendra plus important que jamais. Les développeurs devront être conscients des dernières technologies et des mises à jour régulières pour rester à la pointe de l’industrie. Les technologies telles que le codage par blocs, le codage par glisser-déposer et le codage par balayage seront très populaires. Les développeurs devront également s’assurer que leurs applications sont conformes aux normes et aux réglementations en vigueur. La sécurité et la confidentialité des données seront une préoccupation majeure et les développeurs devront adopter des méthodes de codage sûres pour protéger les données des utilisateurs.

Les développeurs devront également s’assurer que leurs applications sont faciles à utiliser et à comprendre. Les technologies telles que l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique aideront les développeurs à créer des applications plus intuitives et plus conviviales. Les moteurs de recherche et les outils d’analyse seront également très importants pour aider les développeurs à comprendre comment leurs applications sont utilisées et comment elles peuvent être améliorées.

Enfin, il est important que les développeurs travaillent en étroite collaboration avec les autres membres de l’équipe pour s’assurer que tous les aspects du projet sont pris en compte. Les développeurs devront également être conscients des tendances technologiques actuelles et des nouvelles technologies qui peuvent améliorer leurs applications. Enfin, il est important que les développeurs travaillent en étroite collaboration avec les autres membres de l’équipe pour s’assurer que tous les aspects du projet sont pris en compte.

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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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Applications AI génératives avec Amazon Bedrock : démarrage pour les développeurs Go

Applications AI génératives avec Amazon Bedrock : démarrage pour les développeurs Go

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Les développeurs Go peuvent désormais facilement démarrer avec les applications AI génératives d’Amazon Bedrock. Découvrez comment tirer parti de ces outils puissants !

## Guide introductif pour les développeurs Go qui veulent se lancer dans la création d’applications d’IA générative avec Amazon Bedrock

  • Creating an Amazon Bedrock account
  • Setting up the AWS Go SDK
  • Testing the API
  • Building a Generative AI application

    • Cet article est un guide introductif pour les développeurs Go qui souhaitent se lancer dans la création d’applications d’intelligence générative à l’aide d’Amazon Bedrock, un service entièrement géré qui rend les modèles de base d’Amazon et des fournisseurs de modèles tiers accessibles via une API.

    Nous utiliserons le SDK Go AWS pour Amazon Bedrock et nous aborderons les sujets suivants au fur et à mesure :

    • Créer un compte Amazon Bedrock
    • Configurer le SDK Go AWS
    • Tester l’API
    • Construire une application d’intelligence générative

      • Pour commencer, vous devez créer un compte Amazon Bedrock. Vous pouvez le faire en vous connectant à votre compte Amazon et en recherchant « Amazon Bedrock » dans la barre de recherche. Une fois que vous avez trouvé le service, vous pouvez cliquer sur « Créer un compte » et suivre les instructions pour créer votre compte.

      Une fois que vous avez créé votre compte, vous devez configurer le SDK Go AWS pour pouvoir accéder aux API Amazon Bedrock. Pour ce faire, vous devez télécharger le SDK Go AWS et l’installer sur votre ordinateur. Une fois que vous avez installé le SDK, vous devez configurer les variables d’environnement afin que le SDK puisse se connecter à votre compte Amazon Bedrock.

      Une fois que vous avez configuré le SDK Go AWS, vous pouvez commencer à tester l’API Amazon Bedrock. Vous pouvez le faire en écrivant des requêtes HTTP pour interroger l’API et en analysant les réponses que vous obtenez. Cela vous permettra de voir comment l’API réagit à différentes requêtes et de vérifier si elle fonctionne correctement.

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      Appliquer des méthodes d'apprentissage machine pour rechercher des défauts ferroviaires (2e partie)

      Appliquer des méthodes d’apprentissage machine pour rechercher des défauts ferroviaires (2e partie)

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      Dans cette deuxième partie, nous allons explorer comment appliquer des méthodes d’apprentissage machine pour rechercher des défauts ferroviaires.

      Assurer la sécurité du trafic ferroviaire par l’inspection non destructive des rails

      L’inspection non destructive des rails afin de garantir la sécurité des transports ferroviaires est régulièrement effectuée à l’aide de différentes approches et méthodes. L’une des principales approches pour déterminer l’état opérationnel des rails ferroviaires est le test non destructif à ultrasons [1]. Actuellement, la recherche d’images de défauts de rail à l’aide des modèles de défauts reçus est effectuée par un être humain. La réussite du développement d’algorithmes de recherche et de classification des données permet de proposer l’utilisation de méthodes d’apprentissage automatique pour identifier les défauts des rails et réduire la charge de travail des humains en créant des systèmes experts.

      La complexité de la création de tels systèmes est décrite dans [1, 3-6, 22] et est due, d’une part, à la variété des images graphiques obtenues lors de l’inspection ultrasonore multicanal des rails, et d’autre part, au petit nombre de copies de données avec des défauts (non équilibrés). Une des possibilités pour créer des systèmes experts dans ce domaine est une approche basée sur la décomposition de la tâche complexe d’analyse du défautogramme multicanal entier en canaux individuels ou en ensembles leur caractérisant les types individuels de défauts. 

      L’utilisation d’un système expert pour la recherche et la classification des défauts des rails à l’aide d’un test non destructif à ultrasons peut être une solution efficace pour résoudre le problème. Les systèmes experts peuvent être utilisés pour analyser les données obtenues par ultrasons et fournir une estimation précise et fiable du niveau de sécurité des rails. Les systèmes experts peuvent également être utilisés pour prédire les défauts possibles et leur emplacement sur les rails, ce qui peut aider à améliorer la sécurité des transports ferroviaires.

      Les systèmes experts peuvent également être utilisés pour analyser les données obtenues par ultrasons et fournir une estimation précise et fiable du niveau de sécurité des rails. Les systèmes experts peuvent également être utilisés pour prédire les défauts possibles et leur emplacement sur les rails, ce qui peut aider à améliorer la sécurité des transports ferroviaires. Les systèmes experts peuvent également être utilisés pour surveiller le niveau de sécurité des rails et prévenir les accidents ferroviaires. Les systèmes experts peuvent également être utilisés pour surveiller le niveau de sécurité des rails et prévenir les accidents ferroviaires. Les systèmes experts peuvent également être utilisés pour surveiller le niveau de sécurité des rails et prévenir les accidents ferroviaires.

      Enfin, les systèmes experts peuvent être utilisés pour améliorer les processus d’inspection non destructive des rails. Les systèmes experts peuvent être utilisés pour automatiser le processus d’inspection non destructive des rails, ce qui permet d’accélérer le processus et d’améliorer la qualité des inspections. Les systèmes experts peuvent également être utilisés pour analyser les données obtenues par ultrasons et fournir une estimation précise et fiable

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      Tout ce qu'il faut savoir sur les points de story Jira

      Tout ce qu’il faut savoir sur les points de story Jira

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      Les points de story Jira sont une excellente façon de gérer les projets et de garder une trace des tâches à accomplir. Découvrez tout ce qu’il faut savoir sur cet outil utile !

      ## Estimer le travail est difficile comme c’est. Utiliser des dates plutôt que des points d’histoire comme facteur décisif peut ajouter encore plus de complications, car ils tiennent rarement compte du travail que vous devez faire en dehors du travail réel, comme les e-mails, les réunions et la recherche supplémentaire. Les dates sont également plus difficiles à mesurer en termes de vélocité, ce qui rend plus difficile l’estimation de la quantité d’effort nécessaire à un travail, même si vous avez des expériences antérieures.

      Les points d’histoire, d’autre part, peuvent apporter plus de certitude et simplifier la planification à long terme… Si vous savez comment les utiliser.

      Story points are a way of measuring the effort of a task, rather than the time it takes to complete it. They are a unit of measure that can be used to estimate the size of a task and compare it to other tasks. This makes it easier to estimate the amount of work needed for a project and plan accordingly. Story points also make it easier to track progress, as you can measure how much work is completed in a certain period of time.

      Estimer le travail est déjà difficile en soi. Utiliser des dates plutôt que des points d’histoire comme facteur décisif peut ajouter encore plus de complications, car ils ne tiennent généralement pas compte du travail que vous devez faire en dehors du travail réel, comme les e-mails, les réunions et la recherche supplémentaire. Les dates sont également plus difficiles à mesurer en termes de vélocité, ce qui rend plus difficile l’estimation de l’effort nécessaire pour un travail, même si vous avez des expériences précédentes.

      Les points d’histoire, d’autre part, peuvent apporter plus de certitude et simplifier la planification à long terme… Si vous savez comment les utiliser.

      Les points d’histoire sont une façon de mesurer l’effort d’une tâche, plutôt que le temps qu’il faut pour la terminer. Ce sont une unité de mesure qui peut être utilisée pour estimer la taille d’une tâche et la comparer à d’autres tâches. Cela facilite l’estimation de la quantité de travail nécessaire pour un projet et la planification en conséquence. Les points d’histoire facilitent également le suivi des progrès, car vous pouvez mesurer la quantité de travail accomplie pendant une certaine période.

      Cependant, pour obtenir le meilleur résultat possible, il est important de savoir comment utiliser correctement les points d’histoire. Pour cela, il est important de comprendre le processus de codage. Le codage est un processus qui consiste à attribuer des points d’histoire à chaque tâche et à déterminer le nombre de points nécessaires pour terminer une tâche donnée. Il est important de comprendre le processus de codage car cela permet de mieux estimer le temps et les efforts nécessaires pour terminer une tâche et de mieux planifier le projet.

      En outre, le codage peut aider à mieux comprendre la complexité des tâches et à planifier plus efficacement. En codant les tâches, vous pouvez voir quelles tâches sont plus complexes et prennent plus de temps et quelles tâches sont plus simples et prennent moins de temps. Cela permet aux gestionnaires de mieux planifier leurs projets et d’atteindre leurs objectifs plus rapidement et plus efficacement.

      Enfin, le codage peut également aider à mieux estimer la vitesse et la productivité des équipes. En codant les tâches, vous pouvez voir quelle quantité de travail peut être accomplie par une équipe donnée dans un laps de temps donné. Cela permet aux gestionnaires de mieux estimer le temps et les efforts nécessaires pour terminer un projet et d’améliorer la productivité et la vitesse de l’équipe.

      En conclusion, le codage est un outil très utile pour les gestionnaires qui cherchent à mieux estimer le travail et à planifier plus efficacement leurs projets. Il permet

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      Alternatives à GitHub pour les projets d'apprentissage machine.

      Alternatives à GitHub pour les projets d’apprentissage machine.

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      GitHub est un outil très populaire pour le développement de projets, mais il existe d’autres alternatives pour les projets d’apprentissage machine. Découvrez-les ici!

      Alternatives populaires à GitHub pour les projets d’apprentissage automatique

      2. GitLab (gitlab.com)

      GitLab is an all-in-one platform that offers a wide range of features, including code review, issue tracking, and project management. It is an ideal choice for those who are looking for a comprehensive solution for their machine learning projects. It also provides an integrated CI/CD pipeline to automate the process of building, testing, and deploying ML models. Moreover, it offers a robust security system to ensure that your data remains safe and secure.

      3. Bitbucket (bitbucket.org)

      Bitbucket is another popular platform for managing machine learning projects. It is a great choice for teams that are looking for a powerful yet simple solution to manage their projects. It provides a comprehensive set of features, including code review, issue tracking, and project management. Additionally, it offers an integrated CI/CD pipeline to automate the process of building, testing, and deploying ML models.

      Dans le monde technologique en constante évolution, la recherche continue de plateformes efficaces pour rationaliser les projets d’apprentissage automatique est toujours persistante. Il est indéniable que GitHub a ouvert un chemin facile pour les développeurs du monde entier. Cependant, nous comprenons la nécessité de la diversité et de l’innovation dans ce domaine. C’est pourquoi nous vous présentons les meilleures alternatives à GitHub qui peuvent révolutionner votre approche des projets d’apprentissage automatique. Plongeons-nous dans certaines de ces plateformes qui offrent des fonctionnalités et des fonctionnalités robustes qui peuvent facilement donner à GitHub un combat.

      Alternatives populaires à GitHub pour les projets d’apprentissage automatique

      1. DVC (dvc.org)

      Le contrôle de version des données (DVC) est un puissant outil permettant une gestion et une collaboration rationalisées des projets. Fondamentalement, il simplifie la gestion des données en s’intégrant étroitement à Git, ce qui permet de suivre les modifications des données et des modèles de manière méticuleuse, similaire à la façon dont Git suit les variations du code. Cela favorise une approche plus organisée pour gérer de grands jeux de données et apporte un plus grand degré de reproductibilité, car les membres d’équipe peuvent facilement revenir aux versions précédentes si nécessaire.

      2. GitLab (gitlab.com

      Source de l’article sur DZONE

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