Esneux et Neupré

L'objectif de cet ouvrage est de donner des clés pour produire plus simplement du code efficace, robuste et évolutif. Ses trois parties jalonnent une progression par étapes : - Maîtriser les aspects essentiels mais ardus du C++, - Savoir exploiter les concepts puissants que sont les itérateurs, les conteneurs, les algorithmes à base de templates, - Comprendre l'utilisation des design patterns (modèles de conception) les plus courants. Cette deuxième édition comporte les mises à jour apportées par le C++11, le C++ 17 et par le C++20.

L'objectif de cet ouvrage est de donner des clés pour produire plus simplement du code efficace, robuste et évolutif. Dans ce but, les trois parties de l'ouvragjalonnent une progression par étapes ? Maîtriser les aspects essentiels mais ardus du langage C++. L'accent est mis sur les mécanismes virtuels car ils sont le pivot du polymorphisme, de l'héritage virtuel et de la RTTI? Étudier la STL, bien entendu pour pouvoir l'exploiter directement, mais également pour pouvoir réutiliser indépendamment les concepts puissants sur lesquels elle repose: conteneurs, itérateurs, stratégies, algorithmesprogrammation générique à base de templates, etc? Enfin, étudier les design patterns les plus utilisés: observateur, fabrication, fabrique abstraite, médiateur, singleton et composite. Quelques modèles de conception auront été étudiés d'une façon plus informelle au courdes deux premières parties: le patron de méthode, les stratégies et les adaptateursCe livre s'adresse au développeur déjà initié soucieux de maîtriser les rouages de C++ afin de mieux développer en profitant des meilleurs atouts du langage et de l'objet en général Biographie de l'auteur Aurélien Géron et Fatmé Tawbi sont consultants chez SOLERI ima, le pôle nouvelles technologies de la société SOLERI

Quel est le sport le plus fruité ? La boxe, parce que tu prends une pêche dans la poire et que tu tombes dans les pommes ! Un chameau discute avec un dromadaire : " Comment ça va ? " " Bien, je bosse, et toi ? " " Je bosse, je bosse ! "

Cet ouvrage, conçu pour tous ceux qui souhaitent s'initier au deep learning (apprentissage profond), est la traduction de la deuxième partie du best-seller américain Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow (2e édition). Le deep learning est récent et il évolue vite. Ce livre en présente les principales techniques : les réseaux de neurones profonds, capables de modéliser toutes sortes de données, les réseaux de convolution, capables de classifier des images, les segmenter et découvrir les objets ou personnes qui s'y trouvent, les réseaux récurrents, capables de gérer des séquences telles que des phrases, des séries temporelles, ou encore des vidéos, les autoencodeurs qui peuvent découvrir toutes sortes de structures dans des données, de façon non supervisée, et enfin le reinforcement learning (apprentissage par renforcement) qui permet de découvrir automatiquement les meilleures actions pour effectuer une tâche (par exemple un robot qui apprend à marcher). Ce livre présente TensorFlow, le framework de deep learning créé par Google. Il est accompagné de notebooks Jupyter qui contiennent tous les exemples de code du livre, afin que le lecteur puisse facilement tester et faire tourner les programmes. Il complète un premier livre du même auteur intitulé Machine Learning avec Scikit-Learn.