GNU/Linux Magazine 116

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Sommaire
  • News
    • p. 04 Belgian Perl Workshop 2009
  • Kernel
    • p. 08 Kernel netconsole : utilisation et implémentation
  • SysAdmin
    • p. 16 SQLite : index et recherche rapide de texte
    • p. 22 Récupérer un système LVM/RAID1 avec un live-CD
    • p. 26 La souplesse du RAID logiciel de Linux (suite)
    • p. 36 Installation automatisée
  • NetAdmin
    • p. 42 - Mise en œuvre d’une solution VPN basée sur IPSEC et RADIUS 1/4
    • p. 54 Écriture d’un plugin pour GLPI
  • Embarqué
    • p. 66 Gestion des leds et GPIO facile sur plateformes embarquées
  • Hacks
    • p. 74 Développer des logiciels brassés maison sur Wii depuis Linux
  • Repères
    • p. 78 Parce qu’y’en a marre
  • Code(s)
    • p. 80 Sécurité des applications Web 2.0
    • p. 92 OCaml et C : le meilleur des mondes (suite et fin)

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...

Introduction au dossier : Initiez-vous au machine learning en pratique avec TensorFlow et Keras
GNU/Linux Magazine n°106

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.

Gestion de projets Python avec Pyenv et Pipenv : effet de mode ou solution efficace ?
GNU/Linux Magazine n°106

Dans le cadre de développements Python, il y a deux éléments cruciaux : la gestion des environnements virtuels et la gestion des dépendances. Pour cela, il existe deux outils très efficaces : Pyenv et Pip. De plus en plus de développeurs substituent Pipenv à Pip et, en le couplant à Pyenv, présentent cela comme LA solution ultime ! Mais est-ce réellement le cas ?

Keras, l'outil privilégié des data scientists
GNU/Linux Magazine n°106

« 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 !

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