Pour mieux développer avec C . Design patterns, STL, RTTI et smart pointers

Cet ouvrage, conçu pour tous ceux qui souhaitent s'initier au Machine Learning (apprentissage automatique) est la traduction de la première partie du best-seller américain Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow. Il ne requiert que peu de connaissances en mathématiques et présente les fondamentaux du Machine Learning d'une façon très pratique à l'aide de Scikit-Learn qui est l'un des frameworks de ML les plus utilisés actuellement. Des exercices corrigés permettent de s'assurer que l'on a assimilé les concepts et que l'on maîtrise les outils. Des compléments en ligne interactifs sous forme de Jupyter notebooks complètent le livre avec des exemples exécutables. Ce premier titre est complété par un second ouvrage intitulé Deep Learning avec TensorFlow.

L'apprentissage automatique (Machine Learning) est aujourd'hui en pleine explosion. Mais de quoi s'agit-il exactement, et comment pouvez-vous le mettre en oeuvre dans vos propres projets ? L'objectif de cet ouvrage est de vous expliquer les concepts fondamentaux du Machine Learning et de vous apprendre à maîtriser les outils qui vous permettront de créer vous-même des systèmes capables d'apprentissage automatique. Vous apprendrez ainsi à utiliser Scikit-Learn, un outil open source très simple et néanmoins très puissant que vous pourrez mettre en oeuvre dans vos systèmes en production. Apprendre les bases du Machine Learning en suivant pas à pas toutes les étapes d'un projet utilisant Scikit-Learn et pandas. Ouvrir les boites noires pour comprendre comment fonctionnent les algorithmes. Explorer plusieurs modèles d'entraînement, notamment les machines à vecteur de support (SVM). Comprendre le modèle des arbres de décision et celui des forêts aléatoires, et exploiter la puissance des méthodes ensemblistes. Exploiter des techniques d'apprentissage non supervisées telles que la réduction de dimensionnalite. la classification et la détection d'anomalies.

L'objectif de ce livre est de vous aider à bâtir un réseau sans fil professionnel et sécurisé : La première partie vous permettra de comprendre le WiFi et les rouages de la norme 802.11 : des modulations radio (DSSS, OFDM, MIMO...) à la gestion de la QoS (802.11e, WMM). Elle dresse un panorama des technologies alternatives, du futur du WiFi et des perspectives ouvertes par la voix sur IP sans fil. La deuxième partie vous permettra de concevoir et déployer un réseau WiFi de qualité professionnelle. Vous saurez choisir le matériel adéquat, réaliser une cartographie radio, gérer les obstacles et les interférences, et superviser votre réseau. La troisième partie vous donnera toutes les armes pour sécuriser au mieux votre réseau sans fil. Vous connaîtrez les attaques possibles, les bonnes pratiques et les technologies pour vous protéger : WEP, VPN, 802.1x, WPA et WPA2. Vous découvrirez également les serveurs d'authentification RADIUS qui sont au coeur des réseaux WiFi d'entreprise. Cette troisième édition comporte un grand nombre de mises à jour notamment sur la réglementation et la santé, les évolutions des normes (802.11e, 802.11n, 802.11s...), les commutateurs intelligents qui gagnent du terrain, et les technologies connexes qui ont évolué.

L'objectif de cet ouvrage est de donner des clés pour produire plus simplement du code efficace, robuste et évolutif. Ses trois parties jalonnent une progression par étapes : - Maîtriser les aspects essentiels mais ardus du C++, - Savoir exploiter les concepts puissants que sont les itérateurs, les conteneurs, les algorithmes à base de templates, - Comprendre l'utilisation des design patterns (modèles de conception) les plus courants. Cette deuxième édition comporte les mises à jour apportées par le C++11, le C++ 17 et par le C++20.