Difference between revisions of "VT2017 Grakn.AI"
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D’un point de vue plus pratique les applications . |
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− | Les processus de rendus correspondent à chaque vue de l’application (page web et ses fichiers JavaScripts). À ces deux types de processus peut aussi s’ajouter les '''processus dits de calculs'''. Ces processus n’ont pas d’affichage graphique et permettent de faire de gros calcul en arrière-plan sans pour autant bloquer les interactions de l’utilisateur avec l’application. |
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== Avantages == |
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− | Comme j’ai pu le préciser plutôt, il existe beaucoup de librairie différente permettant de réaliser des applications multiplate-formes. |
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De mon point de vue ELECTRON possède '''quatre avantages''' majeurs face à NW.js : |
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* Le premier avantage d. |
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* Le deuxième avantage de la librairie sont ses fonctionnalités. |
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* Le troisième avantage est sa '''simplicité'' à déployer les applications. Cette simplicité se trouve principalement dans la documentation et la génération des applications pour les différentes plateformes. En effet, il suffit de deux lignes de commande pour générer les applications aussi bien pour Windows, Linux ou MacOS, ce qui est un peu plus complexe avec NW.js. Ensuite. |
* Le troisième avantage est sa '''simplicité'' à déployer les applications. Cette simplicité se trouve principalement dans la documentation et la génération des applications pour les différentes plateformes. En effet, il suffit de deux lignes de commande pour générer les applications aussi bien pour Windows, Linux ou MacOS, ce qui est un peu plus complexe avec NW.js. Ensuite. |
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* Pour argumenter le fait qu’ELECTRON soit mieux documenter que NW.js, je souhaiterais parler du quatrièmes avantage qui est l’activité du projet. ELECTRON (2014) est un projet plus jeune que NW.js(2011) pourtant aujourd’hui ELECTRON est bien plus actif que son prédécesseur : |
* Pour argumenter le fait qu’ELECTRON soit mieux documenter que NW.js, je souhaiterais parler du quatrièmes avantage qui est l’activité du projet. ELECTRON (2014) est un projet plus jeune que NW.js(2011) pourtant aujourd’hui ELECTRON est bien plus actif que son prédécesseur : |
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=Références= |
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Revision as of 00:11, 27 October 2017
Présentation
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Résumé
GRAKN.AI est la base de données pour AI. C'est une base de données sous la forme d'un graphe de connaissances qui utilise le raisonnement machine pour simplifier les défis de traitement des données pour les applications AI. GRAKN.AI se compose de deux parties: 1. Grakn (base de données) et 2. Graql (la langue).
- Mots clés : base de données, AI
Abstract
GRAKN.AI is the database for AI. It is a database in the form of a knowledge graph that uses machine reasoning to simplify data processing challenges for AI applications. GRAKN.AI is composed of two parts: 1. Grakn (the storage), and 2. Graql (the language).
- Keywords : database, AI
Synthèse
Grakn
comme Linux, Android, Windows, IOS.
Graql
Ainsi parmi les applications basées sur ELECTRON il est possible de retrouver : [Slack], [Discord], [GitKraken], [Visual Studio code]…
Fonctionnement
D’un point de vue plus pratique les applications .
Utilisation
- Groupe .
- Un serveur .
Avantages
Comme j’ai pu le préciser plutôt, il existe beaucoup de librairie différente permettant de réaliser des applications multiplate-formes.
De mon point de vue ELECTRON possède quatre avantages majeurs face à NW.js :
- Le premier avantage d.
- Le deuxième avantage de la librairie sont ses fonctionnalités.
- Le troisième avantage est sa 'simplicité à déployer les applications. Cette simplicité se trouve principalement dans la documentation et la génération des applications pour les différentes plateformes. En effet, il suffit de deux lignes de commande pour générer les applications aussi bien pour Windows, Linux ou MacOS, ce qui est un peu plus complexe avec NW.js. Ensuite.
- Pour argumenter le fait qu’ELECTRON soit mieux documenter que NW.js, je souhaiterais parler du quatrièmes avantage qui est l’activité du projet. ELECTRON (2014) est un projet plus jeune que NW.js(2011) pourtant aujourd’hui ELECTRON est bien plus actif que son prédécesseur :
Conclusion
Pour conclure cette présentation, il est possible de dire qu.
Références
https://grakn.ai/pages/documentation/get-started/quickstart-tutorial.html