Rédiger de la bonne documentation pour un projet

Pas facile de rédiger une documentation qui répond à tous les besoins tels que : appréhender les bases du projet, savoir se débrouiller avoir une documentation exhaustive trouver facilement la méthode pour résoudre les problèmes classiques … La réponse à cette problématique est : il ne faut pas une documentation mais des documentations. C’est ce que nous explique Daniele Procida dans sa présentation « What nobody tells you about documentation ».

par Vincent Poulailleau


Des réseaux de neurones pour colorer des photos noir et blanc

À quoi peuvent servir les gros mots comme réseaux de neurones, machine learning, deep learning ? Par exemple à mettre de la couleur dans des photos noir et blanc ou des dessins noir et blanc. Il « suffit » d’apprendre à l’ordinateur à colorier. Voici le projet DeOldify en Python qui fait ce genre de restauration de photos. Je l’ai découvert par https://pythonbytes.fm/episodes/show/105/colorizing-and-restoring-old-images-with-deep-learning.

par Vincent Poulailleau


Le machine learning, comment ça marche ?

Un ordinateur ça peut apprendre ? Oui, ça fait longtemps que les codes postaux des lettres ne sont plus lus par des humains dans les gros centres de tri, un ordinateur a appris à lire. Le machine learning, c’est facile, il suffit de faire un perceptron, ou une régression, ou un arbre de décision… Plein de gros mots réalisables en quelques lignes de Python. Mais en vrai, comment ça marche ?

par Vincent Poulailleau


Un code pythonique

Je m’évertue à le répéter, il faut, en Python, écrire du code pythonique, c’est-à-dire qu’il respecte principalement : La PEP 20 : la philosophie de Python (qui peut s’appliquer à beaucoup de langages de programmation), qui dit, entre autres, de ne pas écrire du code moche. Cela peut sembler évident, mais alors pourquoi certains persistent à écrire du code moche ? La PEP 8 : standard de codage de Python, illustré sur https://pep8.

par Vincent Poulailleau


Le microprocesseur, ce monstre de puissance qui passe son temps à attendre

Et si vous étiez un microprocesseur surpuissant, comme nous en avons tous dans nos PC ? Qu’est-ce que cela donnerait d’essayer d’accéder à une information ? Imaginez ne pas tourner à 4 GHz, mais à 4 Hz, et prenons l’exemple d’un humain capable de taper 4 touches par seconde sur son clavier. À ce rythme, quel temps est pris selon où se trouve l’information : Dans le cache L1 : le post-it sur le bureau, nous avons besoin d’une seconde Dans le cache L2 : la feuille de papier à côté du clavier, environ 5 secondes Dans le cache L3 : le grand poster affiché au mur, environ 20 secondes Dans un autre cœur de calcul : un autre collègue, environ 2 minutes Dans la mémoire RAM : environ 2 minutes Dans un disque dur SSD SATA, le coursier rapide : environ une journée (vous auriez pu recopier Alice au Pays des Merveilles) Dans un disque dur normal, ou par internet : environ 2 mois (vous auriez pu recopier deux fois l’intégrale du Trône de Fer) Dans l’utilisateur du PC (par exemple : « Cliquez OK pour confirmer ») : environ 30 ans Pour lire l’article complet, c’est par ici : https://linuxfr.

par Vincent Poulailleau