Chez Meritis, nous sommes convaincus que la transformation numérique passe avant tout par la transmission de la connaissance et des bonnes pratiques. C’est pourquoi ce blog se veut un lieu d’échange que vous ferez vôtre, nous l’espérons. Il est aussi le résultat d’une belle et intense aventure humaine qui a créé des liens, suscité des vocations, provoqué des changements.
Nous vous avons présenté la crypto-monnaie lors du précédent article de ce dossier, une monnaie virtuelle dont la valeur dépend dans la plupart des cas de l’équilibre entre l’offre et la demande. Nous nous attachons dans ce nouvel article à répondre à deux questions évidentes : comment générer cette offre et comment répondre à la demande ?
Microsoft a toujours représenté un univers à part dans la sphère informatique. Son OS est très différent de ceux de Linux ou Unix. Cela plaît au regard de la proportion de desktop utilisant Windows. Même au niveau serveur, il n’est pas rare de retrouver cette OS. Cependant Windows est pour moi la marque de l’isolement de Microsoft, heureusement la firme change de stratégie et cherche à s’ouvrir au monde extérieur et c’est tant mieux. Son arme ? .NETCore. Un écosystème lancé en juin 2016 pour tous les terminaux, PC, tablettes et serveurs. Un virage audacieux de la part de Microsoft afin de pouvoir s’adapter aux évolutions numériques. Mais qu’est-ce que le .NETCore exactement ? Et en quoi est-il intéressant d’utiliser cette technologie ? Découvrons ensemble ce que nous apporte ce nouvel arrivant et comment en tirer parti.
Quand vous créez un Pipeline à l’aide de Spark ML, il est composé d’une multitude de stages natives au framework Spark, comme Tokenizer, OneHotEncoder, StringIndexer. Pourtant vous aimeriez pouvoir y inclure d’autres stages, développées par vous même. Dans cet article nous prendrons l’exemple d’un transformer très simple, permettant de récupérer en entrée une chaîne de caractère et d’en sortir la chaîne de caractère inverse. Nous verrons ainsi toutes les étapes permettant d’inclure ce transformer dans un Pipeline.
Quand on parle de Bitcoin, nombreux sont ceux à penser monnaies virtuelles, transactions illégales et anonymes sur le “Dark Net”, voire même investissement financier. C’est que beaucoup en ont seulement entendu parler dans les médias, et au mieux ils constatent les fluctuations de son cours en bourse provoquées par des soubresauts géopolitiques. La presse mentionne plus rarement l’histoire du Bitcoin et des autres crypto-monnaies. Elle ne se penche pas sur la théorie qui se cache derrière cette prouesse technologique. Et jamais elle ne dit comment s’en procurer ni comment gagner de l’argent avec les crypto-monnaies.
À chaque crise financière, ce sont bien souvent l’ensemble des acteurs économiques qui trinquent. Or, tous les secteurs devraient pouvoir mesurer leur exposition aux risques auxquels les soumettent les marchés financiers. Ce sont les banques et les assurances qui font office de pionnier en la matière, compte-tenu de leurs activités. Or plusieurs modèles s’opposent. Si la Value at Risk (VaR) a longtemps eu les faveurs des observateurs, celui de l’expected shortfall tend désormais à s’imposer.
La résolution des implicites scala prennent place lors de la compilation. Mais comment en être sûr ? Prenons un exemple simple…
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