Composition et mixage avec GarageBand' 09. Manuel de survie pour compositeur en herbe

Ce nouveau livre de la collection " Pour les Nuls pros " va vous donner en quelque 500 pages toutes les connaissances qui vous permettront de maîtriser le langage C afin de l'intégrer dans tous vos développements. Ici nous considérons le C comme premier langage, c'est-à-dire qu'aucune connaissance d'un autre langage n'est nécessaire pour démarrer. Nouvelle édition entièrement mise à jour.   Au programme : Description de la structure du langage C Les déclarations et les types Utilisation des opérateurs Les expressions Boucles et contrôles d'exécution Les pointeurs Traitement des chaînes de caractères Travailler avec le préprocesseur Gestion des entrées/sorties

Résumé : Dans cet ouvrage destiné aux étudiants en 1er et 2e cycles universitaires ou en écoles d'ingénieurs, Claude Delannoy insiste tout particulièrement sur la bonne compréhension des concepts objet et sur l'acquisition de méthodes de programmation Java rigoureuses. L'apprentissage du langage se fait en quatre étapes : apprentissage de la syntaxe de base, maîtrise de la programmation objet en Java, initiation à la programmation graphique et événementielle avec la bibliothèque Swing, introduction au développement Web avec les servlets, les JSP et JDBC. Cette 10e édition couvre les nouveautés de Java 9, au premier rang desquelles le Java Platform Module System (ex-projet Jigsaw) et l'outil jshell.

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.