Il y a 7 mois

Revue de Presse Xebia

La revue de presse hebdomadaire des technologies Big Data, DevOps et Web, architectures Java et mobilité dans des environnements agiles, proposée par Xebia. Mobile Google Fuchsia, nouvel OS mobile en préparation Front Nouveau Webpack CLI Projet Glimpse Data Facebook open-source fairseq  DevOps Service Discovery et Load Balancing dynamique expliqués par Mesosphere Enfin des reloads sans perte...

Il y a 2 années

Le mois du JS : retrouvez les vidéos

Le mois du JS a commencé le mardi 24 mai 2016. Le but est d’expliquer les différents aspects du langage JavaScript dans un langage Front-End via 4 TechEvents gratuits, programmés autour de la Conférence Best of Web ! PROJECT BOOTSTRAPPING Pour ce premier TechEvent, nous avons pu expliquer Npm, Webpack tout en faisant un détour par JSPM...

Il y a 2 années

Webpack : choisir SASS ou LESS ?

Le rôle de Webpack Comme expliqué dans ce précédent article (Webpack + ES6 + Babel + Angular1.x), Webpack nous permet de modulariser le code Javascript. Ce n’est toutefois pas là son seul argument puisqu’il permet aussi de disposer de toutes les ressources statiques de notre projet (CSS, images, polices de caractères) en tant que module. Plus...

Il y a 2 années

Lazy loading avec WebPack & AngularJS

Publié par Dmytro Podyachiy

Les outils de packaging web adoptent généralement deux approches opposées. Soit comme gulp et autre grunt, ils construisent un seul gros fichier concaténé et minifié, ce qui résulte en un temps de chargement initial important, notamment sur les supports mobiles. Soit une requête par fichier, comme require.js, ce qui entraîne le surcoût des requêtes et la latence...

Il y a 2 années

Webpack, ES6 (ES2015) & Babel 6 pour modulariser son application AngularJS

Lorsque plusieurs projets AngularJS 1.x doivent partager des modules ou que certaines parties de code gagneraient à être partagées entre plusieurs applications (front et/ou back), le système d’injection de dépendances d’Angular ne suffit plus. De nouveaux packagers web permettent une très grande souplesse dans la gestion des dépendances. Cependant Angular n’est pas prévu pour fonctionner avec...

Xebia.TV

XebiCon'17 - Si les Feature Teams m’étaient contées

XebiCon'17 - Si les Feature Teams m’étaient contées Par Laurène Thénoz et Stéphane Guédon, Coachs Agile chez Xebia. À travers une série de scénettes et mises en situation, nous vous proposons de faire un tour d’horizon des questions que l’on se pose et des problèmes que l’on rencontre avant, pendant et après la mise en place des Feature Teams. Télécharger le pdf de la présentation ICI : https://fr.slideshare.net/XebiaFrance/xebicon17-mutation-testing-ou-evaluer-lefficacite-de-vos-tests-sarah-buisson?qid=743431de-0c92-439b-a946-0f0d7c78d05f&v=&b=&from_search=1

XebiCon'17 - Mutation Testing : comment évaluer l’efficacité de vos tests ?

XebiCon'17 - Mutation Testing : comment évaluer l’efficacité de vos tests ? Par Sarah Buisson, Ingénieur developpeur J2EE chez Xebia. Rares sont les projets sans tests unitaires. Mais votre couverture de tests est-elle vraiment pertinente? Avec Pitest, les tests de mutations vont vous permettre de valider l’efficacité de vos tests. Télécharger le pdf de la présentation ICI : https://fr.slideshare.net/XebiaFrance/xebicon17-mutation-testing-ou-evaluer-lefficacite-de-vos-tests-sarah-buisson?qid=743431de-0c92-439b-a946-0f0d7c78d05f&v=&b=&from_search=1

XebiCon'17 - Déploiement continu de modèle de Machine Learning

XebiCon'17 - Déploiement continu de modèle de Machine Learning Par Loïc Divad, Data Engineer chez Xebia De plus en plus d’initiatives Data Science sont rendues possibles grâce à la mise en place de DataLakes. Les modèles de Machine Learning inclus dans ces projets sont, comme toute application, sujets à évolutions. Le suivi de ces évolutions peut-il être automatisé ? Les standards de déploiement pour ces applications sont-ils toujours de rigueur ? Lors de ce slot nous présenterons différentes pistes pour réconcilier Continuous Delivery et Machine Learning. Télécharger le pdf de la présentation ICI : https://fr.slideshare.net/XebiaFrance/xebicon17-deploiement-continu-de-modele-de-machine-learning-loic-divad?qid=788dfb2f-ae40-4aa9-a00b-5cfe138488ff&v=&b=&from_search=1