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GNU/Linux Magazine 120
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Anciens Numéros
- News
- p. 04 SSTIC 2009 – Symposium sur la Sécurité des Technologies de l’Information et de la Communication
- p. 16 RMLL’09
- Kernel Corner
- p. 22 Nouveautés du noyau 2.6.31
- SysAdmin
- p. 26 PKI personnelle grâce à EJBCA
- p. 34 Dépôt de RPMS sous Redhat
- NetAdmin
- p. 44 Navigation anonyme avec Tor
- p. 56 Phishing avec Squid
- Embarqué
- p. 62 Comment faire entrer quatre éléphants dans un Eee PC ?
- Hack(s)
- p. 66 Perles de Mongueurs
- Repères
- p. 68 À la découverte de NetBSD : saison 1, épisode 2
- Code(s)
- p. 80 Config::Model – Créer un éditeur graphique de configuration avec Perl (2e partie)
- p. 86 Les nouveautés de PHP 5.3
Le magazine de référence technique pour les développeurs sur systèmes open source et les ingénieurs R&D !
GNU/Linux Magazine s'adresse aux professionnels et aux particuliers désireux de mieux maîtriser les techniques et problématiques liées à la programmation et à l’utilisation de solutions open source. Tous les deux mois avec ses articles techniques, la publication couvre les thématiques suivantes : programmation système, algo, bas niveau, sécurité du code, développement web...
Le Machine Learning est partout, même dans des domaines en apparence anodins. Bien sûr, en termes de jeux, les défis représentés par les échecs ou le jeu de Go ont été relevés, mais il existe un autre jeu de stratégie très complexe : StarCraft II (la version I était très bien aussi !), l'un des jeux vidéo les plus complexes jamais créés.
« J’aimerais expérimenter avec un réseau de neurones, mais je ne sais pas comment le coder rapidement avec TensorFlow. » Dans cet article, nous allons présenter Keras et ses principales fonctionnalités, qui en font un outil privilégié des data scientists. Après une rapide prise en main, nous vous proposerons un cas d’étude à l’état de l’art : comment tromper un réseau de neurones !
Vous ne pouvez pas ne pas avoir entendu parler de TensorFlow. Mais peut-être ne savez-vous pas exactement de quoi il s'agit, ni comment l'utiliser. Dans cet article, nous faisons le point sur le framework phare de Google pour le Machine Learning.
