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Fortran 77 : cours et exercices / Hacen Babaamer
Titre : Fortran 77 : cours et exercices Type de document : texte imprimé Auteurs : Hacen Babaamer, Auteur Editeur : Alger : Berti éd. Année de publication : 1989 Importance : 1 vol (173 p.) Format : 24 cm Langues : Français (fre) Catégories : Informatique Mots-clés : Fortran Index. décimale : 004 Informatique Côte titre : Fs/24316 Fortran 77 : cours et exercices [texte imprimé] / Hacen Babaamer, Auteur . - Alger : Berti éd., 1989 . - 1 vol (173 p.) ; 24 cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Informatique Mots-clés : Fortran Index. décimale : 004 Informatique Côte titre : Fs/24316 Exemplaires (2)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité Fs/24457 Fs/24316 Livre Bibliothéque des sciences Français Disponible
DisponibleFs/24316 Fs/24316 livre Bibliothéque des sciences Français Disponible
DisponibleFortran IV / Michel Dreyfus
Titre : Fortran IV Type de document : texte imprimé Auteurs : Michel Dreyfus ; H.,Pref. Boucher Editeur : Paris : Bordas Année de publication : 1975 Importance : 1 vol. (228 p.) Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 2-04-007726-x Note générale : Bibliogr. p.221,index p.225-228 Langues : Français (fre) Catégories : Informatique Mots-clés : Informatique
Fortran IV
ProgrammationIndex. décimale : 004 - Informatique Côte titre : Fs/8296 Fortran IV [texte imprimé] / Michel Dreyfus ; H.,Pref. Boucher . - Paris : Bordas, 1975 . - 1 vol. (228 p.) ; 24 cm.
ISSN : 2-04-007726-x
Bibliogr. p.221,index p.225-228
Langues : Français (fre)
Catégories : Informatique Mots-clés : Informatique
Fortran IV
ProgrammationIndex. décimale : 004 - Informatique Côte titre : Fs/8296 Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité Fs/8296 Fs/8296 livre Bibliothéque des sciences Français Disponible
DisponibleFortran watfiv-s programmation structurée et exercices / Holt Hume
Titre : Fortran watfiv-s programmation structurée et exercices Type de document : texte imprimé Auteurs : Holt Hume ; Lavoie Robillard Editeur : Chicoutimi : Gaetan morin Année de publication : 1980 Collection : Système d'information Importance : 1 vol. (448 p.) Format : 21 cm ISBN/ISSN/EAN : 2-89105-020-9 Note générale : Index p.434-448 Langues : Français (fre) Catégories : Informatique Mots-clés : Informatique
Fortran
ProgrammationIndex. décimale : 004 - Informatique Côte titre : Fs/8297 Fortran watfiv-s programmation structurée et exercices [texte imprimé] / Holt Hume ; Lavoie Robillard . - Chicoutimi : Gaetan morin, 1980 . - 1 vol. (448 p.) ; 21 cm. - (Système d'information) .
ISSN : 2-89105-020-9
Index p.434-448
Langues : Français (fre)
Catégories : Informatique Mots-clés : Informatique
Fortran
ProgrammationIndex. décimale : 004 - Informatique Côte titre : Fs/8297 Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité Fs/8297 Fs/8297 livre Bibliothéque des sciences Français Disponible
Disponible
Titre : Fouille de données basée algorithmes bio-inspirés Type de document : texte imprimé Auteurs : ZOUACHE, Djaafar, Auteur ; Abdelouahab Moussaoui, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2016 Importance : 1 vol (98 f .) Format : 29 cm Catégories : Informatique Mots-clés : Fouille de données Informatique quantique algorithme de luciole Optimisation par essaime de particules Sélection d’attributs Problème
d’optimisation discrète Problème du sac à dosRésumé : Résumé
L’extraction de connaissances dans les bases de données, également appelé
“data mining”, désigne le processus de découverte des informations et des
connaissances utiles, nouvelles et compréhensibles à partir d’une base de
données de grande taille, d’un entrepôt de données ou d’autres bases. La
majorité des problèmes d’extraction de connaissances peuvent s’exprimer comme
des problèmes d’optimisation combinatoire. Par conséquent, nous avons besoin
d’une approche fondamentale différente des approches d’extraction exactes
classiques. Cette approche est basée sur l’inspiration des idées et des intuitions à
partir de la nature et de la vie (biologique, physique, etc.) pour résoudre les
problèmes d’extraction de connaissances.
Notre contribution est faite en deux phases : La première phase consiste à
concevoir des méta-heuristiques bio-inspirés pour résoudre des problèmes
d’optimisation combinatoire d’une manière générale et la deuxième phase
consiste à réaliser et d’appliquer ces méta-heuristiques proposées aux problèmes
d’extraction de connaissances.
Dans la première phase, nous avons proposé deux algorithmes bio-inspirés,
le premier algorithme appelé QDEPSO hybride entre le DE et le PSO. Le
deuxième algorithme appelé QIFAPSO fait coopérer le firefly algorithm et le
PSO. Les deux algorithmes utilisent les concepts de l’informatique quantique.
Dans la deuxième phase, nous avons appliqué l’algorithme QIFAPSO pour
résoudre le problème de la sélection d’attributs.
Une évaluation expérimentale approfondie sur les différents jeux de
données disponibles dans la littérature montre que les algorithmes développés
sont performants et concurrents en terme de qualité de solutions comparant avec
d’autres algorithmes qu’ont été développés pour résoudre des problèmes
d’optimisation combinatoire ou bien dans la résolution de problème de la
sélection d’attributs.
Note de contenu : Contents
1 Introduction 1
1.1 Overview . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.1.1 Data mining and optimization . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.1.2 Metaheuristics methods for discrete optimization . . . . . . . 2
1.2 Motivation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
1.3 Majors contributions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
1.4 Thesis organization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
1.5 Academic publications and communication produced . . . . . . . . 8
2 Bio-inspired algorithms for feature selection in classification 9
2.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
2.2 Bio-inspired algorithms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
2.2.1 Quantum inspired computation . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
2.2.2 Particle swarm optimization method . . . . . . . . . . . . . . . 11
2.2.3 Differential Evolution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
2.2.4 Firefly algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
2.3 Feature selection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
2.3.1 Definition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
2.3.2 Feature selection process . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
2.3.3 Classification of feature selection approaches . . . . . . . . . 17
2.4 Entropy, mutual information . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
2.5 Basic notions on Rough set theory . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
2.6 Background of approaches for feature selection . . . . . . . . . . . . . 21
2.6.1 Mutual information based approach . . . . . . . . . . . . . . . 21
2.6.2 Rough set based approaches . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
2.6.3 Metaheuristics approaches based on rough set for feature selection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
2.7 Chapter summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
3 QDEPSO for Knapsack Problem 25
3.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
3.2 Knapsack Problem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
3.3 The proposed algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
3.3.1 Binary representation of items selection . . . . . . . . . . . . . 29
3.3.2 Quantum representation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
3.3.3 Initialization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
3.3.4 Quantum observation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
3.3.5 Mutation operation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
3.3.6 Crossover operation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
3.3.7 Selection operation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
3.3.8 Quantum rotation gate . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
3.3.9 Adaptation of the PSO formula . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
3.3.10 Outlines of QDEPSO algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
3.4 Experimental results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
3.5 Chapter summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
4 QIFAPSO for discrete optimization problems 43
4.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
4.2 0–1 multidimensional knapsack problem: overview and related work 44
4.3 The proposed algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
4.3.1 Binary representation of fireflies . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
4.3.2 Quantum representation of fireflies . . . . . . . . . . . . . . . 48
4.3.3 Initialization of quantum fireflies’ population . . . . . . . . . 48
4.3.4 Quantum measure . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
4.3.5 Distance between two binary fireflies . . . . . . . . . . . . . . 49
4.3.6 Quantum movement according to the firefly algorithm strategy 51
4.3.7 Quantum movement according to the PSO strategy . . . . . . 53
4.3.8 QIFAPSO algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
4.4 Experimental results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
4.4.1 0-1 Simple Knapsack Problem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
4.4.2 Multidimensional Knapsack Problem . . . . . . . . . . . . . . 56
4.5 Conclusion and perspectives . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65
5 Quantum inspired firefly algorithm for feature selection 67
5.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67
5.2 QIFAPSO for feature selection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68
5.2.1 Quantum representation for feature selection . . . . . . . . . . 68
5.2.2 Construction of feasible solution by Quantum observation . . 69
5.2.3 Fitness function . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70
5.2.4 The distance and attractiveness between two fireflies’ solutions 70
5.2.5 Quantum movements for updating the fireflies’ solutions . . 72
5.3 Experimental results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72
5.4 Chapter summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80
6 Conclusions and Future works 83
6.1 Conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83
6.2 Future works . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84
Bibliography 87Côte titre : DI/0020 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1asHbMhrknzzhu9MJtNiU_6GXXLNbKEdc/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Fouille de données basée algorithmes bio-inspirés [texte imprimé] / ZOUACHE, Djaafar, Auteur ; Abdelouahab Moussaoui, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2016 . - 1 vol (98 f .) ; 29 cm.
Catégories : Informatique Mots-clés : Fouille de données Informatique quantique algorithme de luciole Optimisation par essaime de particules Sélection d’attributs Problème
d’optimisation discrète Problème du sac à dosRésumé : Résumé
L’extraction de connaissances dans les bases de données, également appelé
“data mining”, désigne le processus de découverte des informations et des
connaissances utiles, nouvelles et compréhensibles à partir d’une base de
données de grande taille, d’un entrepôt de données ou d’autres bases. La
majorité des problèmes d’extraction de connaissances peuvent s’exprimer comme
des problèmes d’optimisation combinatoire. Par conséquent, nous avons besoin
d’une approche fondamentale différente des approches d’extraction exactes
classiques. Cette approche est basée sur l’inspiration des idées et des intuitions à
partir de la nature et de la vie (biologique, physique, etc.) pour résoudre les
problèmes d’extraction de connaissances.
Notre contribution est faite en deux phases : La première phase consiste à
concevoir des méta-heuristiques bio-inspirés pour résoudre des problèmes
d’optimisation combinatoire d’une manière générale et la deuxième phase
consiste à réaliser et d’appliquer ces méta-heuristiques proposées aux problèmes
d’extraction de connaissances.
Dans la première phase, nous avons proposé deux algorithmes bio-inspirés,
le premier algorithme appelé QDEPSO hybride entre le DE et le PSO. Le
deuxième algorithme appelé QIFAPSO fait coopérer le firefly algorithm et le
PSO. Les deux algorithmes utilisent les concepts de l’informatique quantique.
Dans la deuxième phase, nous avons appliqué l’algorithme QIFAPSO pour
résoudre le problème de la sélection d’attributs.
Une évaluation expérimentale approfondie sur les différents jeux de
données disponibles dans la littérature montre que les algorithmes développés
sont performants et concurrents en terme de qualité de solutions comparant avec
d’autres algorithmes qu’ont été développés pour résoudre des problèmes
d’optimisation combinatoire ou bien dans la résolution de problème de la
sélection d’attributs.
Note de contenu : Contents
1 Introduction 1
1.1 Overview . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.1.1 Data mining and optimization . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.1.2 Metaheuristics methods for discrete optimization . . . . . . . 2
1.2 Motivation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
1.3 Majors contributions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
1.4 Thesis organization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
1.5 Academic publications and communication produced . . . . . . . . 8
2 Bio-inspired algorithms for feature selection in classification 9
2.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
2.2 Bio-inspired algorithms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
2.2.1 Quantum inspired computation . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
2.2.2 Particle swarm optimization method . . . . . . . . . . . . . . . 11
2.2.3 Differential Evolution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
2.2.4 Firefly algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
2.3 Feature selection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
2.3.1 Definition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
2.3.2 Feature selection process . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
2.3.3 Classification of feature selection approaches . . . . . . . . . 17
2.4 Entropy, mutual information . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
2.5 Basic notions on Rough set theory . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
2.6 Background of approaches for feature selection . . . . . . . . . . . . . 21
2.6.1 Mutual information based approach . . . . . . . . . . . . . . . 21
2.6.2 Rough set based approaches . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
2.6.3 Metaheuristics approaches based on rough set for feature selection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
2.7 Chapter summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
3 QDEPSO for Knapsack Problem 25
3.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
3.2 Knapsack Problem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
3.3 The proposed algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
3.3.1 Binary representation of items selection . . . . . . . . . . . . . 29
3.3.2 Quantum representation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
3.3.3 Initialization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
3.3.4 Quantum observation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
3.3.5 Mutation operation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
3.3.6 Crossover operation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
3.3.7 Selection operation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
3.3.8 Quantum rotation gate . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
3.3.9 Adaptation of the PSO formula . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
3.3.10 Outlines of QDEPSO algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
3.4 Experimental results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
3.5 Chapter summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
4 QIFAPSO for discrete optimization problems 43
4.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
4.2 0–1 multidimensional knapsack problem: overview and related work 44
4.3 The proposed algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
4.3.1 Binary representation of fireflies . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
4.3.2 Quantum representation of fireflies . . . . . . . . . . . . . . . 48
4.3.3 Initialization of quantum fireflies’ population . . . . . . . . . 48
4.3.4 Quantum measure . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
4.3.5 Distance between two binary fireflies . . . . . . . . . . . . . . 49
4.3.6 Quantum movement according to the firefly algorithm strategy 51
4.3.7 Quantum movement according to the PSO strategy . . . . . . 53
4.3.8 QIFAPSO algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
4.4 Experimental results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
4.4.1 0-1 Simple Knapsack Problem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
4.4.2 Multidimensional Knapsack Problem . . . . . . . . . . . . . . 56
4.5 Conclusion and perspectives . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65
5 Quantum inspired firefly algorithm for feature selection 67
5.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67
5.2 QIFAPSO for feature selection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68
5.2.1 Quantum representation for feature selection . . . . . . . . . . 68
5.2.2 Construction of feasible solution by Quantum observation . . 69
5.2.3 Fitness function . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70
5.2.4 The distance and attractiveness between two fireflies’ solutions 70
5.2.5 Quantum movements for updating the fireflies’ solutions . . 72
5.3 Experimental results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72
5.4 Chapter summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80
6 Conclusions and Future works 83
6.1 Conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83
6.2 Future works . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84
Bibliography 87Côte titre : DI/0020 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1asHbMhrknzzhu9MJtNiU_6GXXLNbKEdc/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité DI/0020 DI/0020 Thèse Bibliothéque des sciences Français Disponible
DisponibleFoundation 6 / Christophe Aubry
Titre : Foundation 6 : un framework CSS pour concevoir des sites web attractifs et adaptatifs Type de document : texte imprimé Auteurs : Christophe Aubry (1963-....), Auteur Editeur : Saint-Herblain : Éd. ENI Année de publication : 2016 Collection : Objectif web, ISSN 2263-3626 Importance : 1 vol. (220 p.) Présentation : ill. Format : 21 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-409-00040-9 Note générale : Index Langues : Français (fre) Catégories : Informatique Mots-clés : Foundation Index. décimale : 004.678 - réseaux privés virtuels, sites Web, World Wide Web Résumé :
Foundation est un environnement de conception de site web, un framework en anglais. Grâce aux règles CSS prédéfinies, il vous permettra de concevoir des sites web modernes, attractifs, ergonomiques et élégants. Ce livre s'adresse à tous les concepteurs de site web connaissant déjà l'HTML et les CSS, désirant travailler efficacement et démarrer sur des bases solides. Vous commencerez par apprendre à installer Foundation selon les différentes distributions proposées. Foundation propose une grille de mise en page pour concevoir des sites en Responsive Web Design dont l'affichage s'adaptera automatiquement selon l'écran de diffusion (écran d'ordinateur, tablette ou smartphone). Vous pourrez utiliser une grille classique (avec les boîtes flottantes) mais aussi une grille exploitant le module CSS3 Flexbox. Vous exploiterez ensuite les différents composants de Foundation afin d'optimiser vos pages web : les formulaires, les affichages selon la taille de l'écran, les barres de navigation, la pagination, les boutons, les médias et les composants de mise en page prêts à l'emploi tels que fenêtres, accordéons, tableaux... Nous terminerons par l'exploitation des blocs de mise en page prêts à l'emploi (Building Blocks) et les modèles de page (HTML Templates). Les exemples de code utilisés dans le livre sont disponibles en téléchargement sur le site des Editions ENI www.editions-eni.fr.Note de contenu :
Sommaire
Chapitre 1 : Introduction
Chapitre 2 : Installer Foundation
Chapitre 3 : La grille de mise en page classique
Chapitre 4 : La grille de mise en page Flexbox
Chapitre 5 : Les formulaires
Chapitre 6 : La gestion de l'affichage
Chapitre 7 : La typographie
Chapitre 8 : Les boutons
Chapitre 9 : La navigation
Chapitre 10 : Les conteneurs
Chapitre 11 : Les médias graphiques
Chapitre 12 : Les blocs et les modèlesCôte titre : Fs/24206-24207 Foundation 6 : un framework CSS pour concevoir des sites web attractifs et adaptatifs [texte imprimé] / Christophe Aubry (1963-....), Auteur . - Saint-Herblain : Éd. ENI, 2016 . - 1 vol. (220 p.) : ill. ; 21 cm. - (Objectif web, ISSN 2263-3626) .
ISBN : 978-2-409-00040-9
Index
Langues : Français (fre)
Catégories : Informatique Mots-clés : Foundation Index. décimale : 004.678 - réseaux privés virtuels, sites Web, World Wide Web Résumé :
Foundation est un environnement de conception de site web, un framework en anglais. Grâce aux règles CSS prédéfinies, il vous permettra de concevoir des sites web modernes, attractifs, ergonomiques et élégants. Ce livre s'adresse à tous les concepteurs de site web connaissant déjà l'HTML et les CSS, désirant travailler efficacement et démarrer sur des bases solides. Vous commencerez par apprendre à installer Foundation selon les différentes distributions proposées. Foundation propose une grille de mise en page pour concevoir des sites en Responsive Web Design dont l'affichage s'adaptera automatiquement selon l'écran de diffusion (écran d'ordinateur, tablette ou smartphone). Vous pourrez utiliser une grille classique (avec les boîtes flottantes) mais aussi une grille exploitant le module CSS3 Flexbox. Vous exploiterez ensuite les différents composants de Foundation afin d'optimiser vos pages web : les formulaires, les affichages selon la taille de l'écran, les barres de navigation, la pagination, les boutons, les médias et les composants de mise en page prêts à l'emploi tels que fenêtres, accordéons, tableaux... Nous terminerons par l'exploitation des blocs de mise en page prêts à l'emploi (Building Blocks) et les modèles de page (HTML Templates). Les exemples de code utilisés dans le livre sont disponibles en téléchargement sur le site des Editions ENI www.editions-eni.fr.Note de contenu :
Sommaire
Chapitre 1 : Introduction
Chapitre 2 : Installer Foundation
Chapitre 3 : La grille de mise en page classique
Chapitre 4 : La grille de mise en page Flexbox
Chapitre 5 : Les formulaires
Chapitre 6 : La gestion de l'affichage
Chapitre 7 : La typographie
Chapitre 8 : Les boutons
Chapitre 9 : La navigation
Chapitre 10 : Les conteneurs
Chapitre 11 : Les médias graphiques
Chapitre 12 : Les blocs et les modèlesCôte titre : Fs/24206-24207 Exemplaires (2)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité Fs/24206 Fs/24206-24207 livre Bibliothéque des sciences Français Disponible
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