Article à la Une
0x01 - Le premier boot
boot.S - Le point d’entrée du noyau boot.S va être la première portion de code que le matériel exécute dans notre noyau. Cela doit être écrit en assembleur. Lorsque le CPU charge le noyau, il ne configure pas encore d’environnement d’exécution du langage C. Il ne sait même pas à quoi ressemble l’environnement d’exécution C! Ce code configure et met en place cela afin que nous puissions passer en langage C le plus rapidement possible.
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Article Récent
Utilisation de WEKA
Visualisation des données Nous commençons par ouvrir notre dataset dans Weka Explorer. Nous pouvons voir l’Explorer dans la figure 15. Figure 15. Aperçu, préparation et prétraitement des données Weka permet de visualiser les données avec lesquelles il travaille. Dans la partie gauche de la fenêtre, on aperçoit les colonnes des attributs de données et le nombre de lignes de données fournies (Instances). En sélectionnant chaque colonne, la section droite de la fenêtre donne des informations sur celui-ci.
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Installation de Weka
Téléchargement de Weka Pour télécharger l’outil Weka, il faut se rendre sur la page du site de l’Université de Waikato dédié à son téléchargement https://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/downloading.html. Ensuite il suffit de choisir la version compatible au système d’exploitation qui accueillera l’outil. La figure 4 représente le site web de téléchargement de l’outil. Figure 4. Site de téléchargement de Weka Installation de Weka L’installation de Weka se fait comme dans les figures 5, 6 et 7.
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Les instructions conditionnelles en Python
L’instruction if est la structure de test la plus simple. Sa syntaxe en Python fait intervenir la notion de bloc. Nous allons d’abord étudier cette notion plus en détail. Bloc d’instructions - Indentation Un bloc est défini par une indentation obtenue en décalant le début des instructions vers la droite grâce à des espaces en début de ligne (habituellement 4 espaces mais ce n’est pas obligatoire). Toutes les instructions d’un même bloc doivent être indentées exactement au même niveau (c’est-à-dire décalées à droite d’un même nombre d’espaces).
Lire la SuitePoints forts et points faibles
Après la découverte des fonctionnalités du logiciel Weka, il est temps de voir ses points forts et points faibles. Points forts Les points forts de l’outil de Data Mining Weka sont [7] : Présence d’une interface graphique et d’une console ; Outil gratuit et open source (sous GNU License) ; Possibilité d’intégration dans Python et dans Java ; Logiciel multiplateforme : écrit en Java Utilisation facile et prise en main rapide ; Modification facile Richesse en algorithmes Points faibles Malgré ses nombreux points forts, les points faibles du logiciel Weka sont [7] :
Lire la SuiteCadre de l’analyse de l’outil
Depuis des années, les entreprises utilisent de puissants ordinateurs pour traiter les larges volumes de données accumulés par divers matériels et pour analyser les rapports de recherches sur les marchés. De même, les innovations continuelles dans les domaines du calcul informatique, du stockage, et des logiciels statistiques augmentent fortement la précision des analyses et dirigent la réduction des coûts. De ce fait, de plus en plus d’entreprises disposent de données énormes.
Lire la SuiteDescription de WEKA
Formulation L’outil est une application développée java destinée au Data Mining, appelé Weka, permettant de manipuler et d’analyser des données en vue d’aider l’expert humain ou le décideur dans un domaine spécifique dans le cadre de la prise de décision. Fonctionnalités Comme Weka est un outil de Data Mining, ce logiciel dispose des fonctionnalités suivantes [5] : Exécuter le prétraitement des données (Preprocessing) ; Faire une classification ; Effectuer une régression ; Segmenter les données (Clustering) ; Déduire les règles d’association (Association Rule Mining) ; Rechercher les corrélations entre attributs ; Représenter graphiquement les données.
Lire la SuitePrésentation de WEKA
Généralités Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis) est un ensemble d’outils permettant de manipuler et d’analyser des fichiers de données, implémentant la plupart des algorithmes d’intelligence artificielle, entre autres, les arbres de décision et les réseaux de neurones. Les algorithmes peuvent être appliqués directement à un ensemble de données ou appelés à partir d’un code Java. Il est également bien adapté au développement de nouveaux modèles de Machine Learning. Weka est utilisé dans divers domaines comme dans la recherche, l’éducation et même les entreprises [8].
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Présentation générale du Data Mining
Définition Historiquement, le Data Mining est très jeune. Le concept apparaît en 1989 sous un premier nom de KDD (Knowledge Discovery in Databases, en français ECD pour Extraction de Connaissances à partir des Données), avant qu’en 1991 apparaisse pour la première fois le terme de Data Mining. Forage de données, explorations de données ou fouilles de données, ce sont les traductions possibles du Data Mining en français. En règle générale, le terme Data Mining désigne l’analyse de données depuis différentes perspectives et le fait de transformer ces données en informations utiles, en établissant des relations entre les données ou en repérant des patterns.
Lire la SuiteUne introduction à Python3
Un premier programme Voici un premier exemple de programme : 1 2 3 for i in [0, 1, 2]: print("valeur :", i) print("Fin") L’affichage après exécution est : 1 2 3 4 valeur : 0 valeur : 1 valeur : 2 Fin Quelques bases rapides en Python Utilisation en mode interactif Exemple de première utilisation de IPython : 1 2 >>> 3 * 4 12 Les parties qui débutent par »> correspondent aux entrées.
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NIKOLA MOTOR COMPANY POURSUIT TESLA POUR PLUS DE 2 MILLIARDS DE DOLLARS
Ce concurrent de tesla vient d’émettre une poursuite contre le constructeur de véhicule électrique pour avoir prétendument volé ses conceptions de semi-remorques électriques. Un camion électrique ? L’industrie des véhicules fonctionnant à l’hydrogène est encore un domaine naissant qui n’a pas encore montré de réels signes de généralisation. Pourtant, les grands constructeurs automobiles explorent la technologie parce qu’elle offre aux véhicules des temps de réapprovisionnement plus courts et des plages plus longues par rapport aux véhicules électriques rechargeables.
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