Les articles du mois - Décembre 2019

écrit par Christophe Chanal Jérémy Génard publié le mercredi 25 décembre 2019
Pour cette fin d'année, on vous a concocté une dernière liste de lecture pour vous occuper pendant les interminables débats des repas de fin d'année :)
Bonnes fêtes à tous et bonne lecture !

Calendrier de l'avent.

Evil Mob programming. Un retour d'expérience sur une session d'Evil Mob programming lors d'un meetup où on peut se rendre compte du fonctionnement d'une équipe avec différentes personnalités d'individus.

​​​​​Bad code, Good code. Comment produire du code de mauvaise qualité ? Voici un guide pour taper dans le mille à tous les coups.

Node => Deno. Node est un outil formidable qui a révolutionné la stack JavaScript. Mais il possède quelques gros défauts historiques et son créateur a choisi de repartir d'une feuille blanche pour créer Deno qui se veut être un meilleur Node.

Machine Learning. Une BD produite par Google Cloud AI pour mieux comprendre ce qu'est et ce que permet le Machine Learning.

.NET 5, pour 2020. C'est annoncé ! Microsoft abandonne .Net Framework et .Net Core au profit d'une plateforme unifiée, la bien nommée .NET 5, parce que le versionning n'était pas assez compliqué !

Kubernetes en dessin. Pas toujours simple de s'y retrouver dans la terminologie de K8S mais avec des petits dessins, tout devient plus claire.

Product Management for Dummies. Encore des dessins ! Mais cette fois, c'est pour expliquer 6 problèmes courants autour de la gestion produit.

GAN & C#. Générer des images est désormais à la portée de tous, ou presque. Un super article de The Machine Learning Advantage vous apprends à manipuler un Generative Adversarial Network en C# pour générer des images de grenouilles !

Illustrations. Pas facile de trouver des illustrations soignées pour les projets. Undraw vous offre beaucoup d'images de qualité avec la possibilité de modifier la palette de couleurs.

Modèles pré-entrainés. Lorsqu'on débute en Machine Learning, il n'est pas facile d'attendre des heures pour entrainer un modèle qui se révèlera peu pertinent. On vous propose donc ce super listing de Towards Data Science de modèles pré-entrainés.