Paris.js #75

An 2000, 368 000 000 d'ordinateurs connectés. Les beaux jours de l'ASP, PHP, et l'arrivée de J2PE (ancêtre de JEE) marquent l'entrée dans le web dynamique. Javascript est synonyme de langage de bidouilleurs, lent, et non exempt de failles de sécurité. En 2006, une fissure commence à apparaitre. Le Wap prend sa retraite, les netbooks et Smartphones arrivent : une transformation doit s'opérer. Un jour, Google annonce son navigateur Chrome, cachant un moteur qui va changer la donne. #DynamicWeb #W3C #HTML5 #WebFrameworks #V8

Faire du machine learning n'est plus seulement réservé aux charmeurs de serpents (pythonistas) ou à ceux ayant accès à des machines puissantes. Dans le cadre du projet PAIR, l'équipe Brain de Google sortait la librairie deeplearn.js qui a depuis lors évolué pour laisser place à TensorFlow.js. Tensorflow.js se base sur WebGL et permet entre autres de construire et d'entrainer des modèles de données dans le navigateur "from scratch" ou en utilisant des techniques telles que le "transfer learning". Je vous expliquerai durant ce talk comment nous avons développé une PWA "intélligente" en utilisant du machine learning.

Après avoir travaillé avec React pendant plusieurs années, la providence nous a rassemblé sur le même projet Angular 4 pendant lequel nous avons pu découvrir ses joies et ses peines. Venez si vous êtes intéressés de découvrir la vie au jour le jour de développeurs React forcés par le destin de travailler avec Angular. Venez si vous voulez savoir en quoi ça n’était pas si mal. Enfin, vous aurez la chance d’apprendre la réponse à la grande question : Quel framework dois-je choisir pour ma prochaine application front, le tout basé sur un retour d'expérience.