HTML5 et CSS3. Cours et exercices corrigés

Résumé : Au coeur des systèmes d'informations se trouvent les bases de données relationnelles, outils informatiques incontournables. Pour les comprendre, mieux les appréhender, voire les utiliser, nous avons choisi d'allier expériences professionnelles et pédagogiques. Cet ouvrage s'adresse donc aux étudiants de BTS-SIO, d'IUT informatique, de classes préparatoires et d'écoles d'ingénieurs, mais également aux développeurs débutants utilisateurs des SGBDR et de leur langage SQL. Chaque étudiant retrouvera les éléments de son programme, de la théorie relationnelle à la mise en oeuvre de SQL, avec de nombreux exercices d'entraînement. Pour aller plus loin, les questions rencontrées lors d'une pratique professionnelle sont aussi abordées. En complément, vous trouverez sur le site sqlparexemple l'ensemble des exercices corrigés et les éléments techniques dont vous aurez besoin.

Ce livre cherche non pas à simplifier mais à trouver ce qui est vraiment fondamental dans l'art d'écrire un programme. Il sera profitable à celui qui envisage de devenir programmeur comme à tous ceux qui sentent qu'il devient indispensable de connaître les grandes lignes de cet énorme futur numérique, avec ses contraintes. Vous apprendrez par la pratique à compter comme le font les circuits logiques, le travail avec les valeurs numériques et binaires, le saut conditionnel et l'appel de fonction. Des exemples en langage C, HTML, Java et JavaScript. Découvrez : votre premier programme, un jeu de tennis ; les Egyptiens, les Mayas et Pascal ; des valeurs, des variables et des actions ; des fonctions et des pointeurs ; la programmation par événements ; classes et objets ; programmer pour le Web avec HTML, CSS et JavaScript.

Résumé : Tirer le meilleur parti de l'environnement Linux La possibilité de consulter les sources du système, de la bibliothèque glibc et de la plupart des applications qui tournent sur cet environnement représente une richesse inestimable aussi bien pour les passionnés qui souhaitent intervenir sur le noyau, que pour les développeurs curieux de comprendre comment fonctionnent les programmes qu'ils utilisent quotidiennement. Nombreuses sont les entreprises qui ont compris aujourd'hui tout le parti qu'elles pouvaient tirer de cette ouverture des sources, gage de fiabilité et de pérennité, sans parler de l'extraordinaire niveau de compétences disponible au sein d'une communauté de programmeurs aguerris au contact du code des meilleurs développeurs open source. Un ouvrage conçu pour les programmeurs Linux et Unix les plus exigeants Sans équivalent en langue française, l'ouvrage de Christophe Blaess constitue une référence complète du développement système sous Linux, y compris dans les aspects les plus avancés de la gestion des processus, des threads ou de la mémoire. Les programmeurs travaillant sous d'autres environnements Unix apprécieront tout particulièrement l'attachement de l'auteur au respect des standards (C Ansi, glibc, Posix...), garant d'une bonne portabilité des applications. Cette cinquième édition a été entièrement revue et mise à jour pour s'adapter aux standards actuels. Elle s'est en outre étoffée d'un nouveau chapitre sur l'accès aux entrées-sorties GPIO, particulièrement employées dans les systèmes industriels et embarqués. Compléments web Tous les exemples des programmes du livre sont en téléchargement sur notre site Internet www.editions-eyrolles.com/dl/0067760 A qui s'adresse cet ouvrage ? Aux développeurs concernés par les aspects système de la programmation sous Linux et Unix Aux administrateurs système en charge de la gestion d'un parc Linux et/ou Unix Aux étudiants en informatique (1er et 2e cycles universitaires, écoles d'ingénieurs, etc.)

L'apprentissage automatique (Machine Learning) est aujourd'hui en pleine explosion. Mais de quoi s'agit-il exactement, et comment pouvez-vous le mettre en oeuvre dans vos propres projets ? L'objectif de cet ouvrage est de vous expliquer les concepts fondamentaux du Machine Learning et de vous apprendre à maîtriser les outils qui vous permettront de créer vous-même des systèmes capables d'apprentissage automatique. Vous apprendrez ainsi à utiliser Scikit-Learn, un outil open source très simple et néanmoins très puissant que vous pourrez mettre en oeuvre dans vos systèmes en production. Apprendre les bases du Machine Learning en suivant pas à pas toutes les étapes d'un projet utilisant Scikit-Learn et pandas. Ouvrir les boites noires pour comprendre comment fonctionnent les algorithmes. Explorer plusieurs modèles d'entraînement, notamment les machines à vecteur de support (SVM). Comprendre le modèle des arbres de décision et celui des forêts aléatoires, et exploiter la puissance des méthodes ensemblistes. Exploiter des techniques d'apprentissage non supervisées telles que la réduction de dimensionnalite. la classification et la détection d'anomalies.