Lateo.net - Flux RSS en pagaille (pour en ajouter : @ moi)

🔒
❌ À propos de FreshRSS
Il y a de nouveaux articles disponibles, cliquez pour rafraîchir la page.
À partir d’avant-hierKorben

Kalker – La calculatrice scientifique de votre terminal

Par : Korben

Quand j’étais plus jeune, on me répétait souvent : « Mais tu dois être tellement fort en maths vu ce que tu sais faire avec un ordinateur« .

Mais non, aucun rapport les anciens. Je suis mauvais en maths, c’est un fait ! Mais ça ne doit pas m’empêcher aujourd’hui de vous parler de Kalker, une calculatrice scientifique qui s’utilise dans le terminal, et qui supporte la syntaxe mathématique et la possibilité d’utiliser des variables et des fonctions de votre choix ainsi que la différentiation, l’intégration et les nombres complexes.

Avec Kalker, vous pourrez jongler avec les opérateurs les plus basiques +, -, *, /, aux opérateurs plus spécialisés comme ! pour les factorielles ou % pour les pourcentages. Vous pouvez également manipuler des groupes avec des parenthèses (), des crochets [], mais aussi utiliser des fonctions de plafond ⌈ceil⌉ et de plancher ⌊floor⌋. Sans oublier les vecteurs (x, y, z, ...) et des matrices [x, y, z; a, b, c; ...] ? La plupart de ces trucs sont du chinois pour moi, mais si vous kiffez ça, ça va vous permettre de manipuler ces structures avec la même facilité que si vous manipuliez de simples nombres sur votre calculatrice Windows.

Car oui, c’est dispo sous Windows, mais également sous Linux et macOS. Et bien sûr en ligne, car vous pouvez tester ça directement depuis votre navigateur en cliquant ici.

L’intérêt de Kalker c’est qu’il peut s’adapter à vos besoins spécifiques. Vous pouvez définir vos propres fonctions et variables, pour par exemple stocker une formule compliquée dans une fonction personnalisée et l’utiliser aussi simplement que f(x).

Maintenant je m’arrête là pour ne pas vous dire plus de bêtises, mais sachez que si vous voulez l’installer, c’est par ici que ça se passe.

Et dans le même style, mais avec le support des unités plus physiques (vitesse, monnaie, fréquence, voltage…etc. y’en a pour tous les goûts), il y a également Numbat que vous pouvez découvrir ici.

Polymath – Un outil révolutionnaire pour transformer votre bibliothèque de samples en fichiers MIDI

Par : Korben

Aujourd’hui, j’ai quelque chose de super intéressant à vous présenter !!

J’ai découvert cet outil incroyable baptisé Polymath qui utilise du deep learning pour transformer n’importe quelle bibliothèque musicale en une bibliothèque de samples destinée à votre production musicale.

Imaginez, vous avez une tonne de sons que vous avez récupérés à gauche ou à droite, à partir de vidéos YouTube par exemple, histoire un jour de pouvoir vous inspirer de tel ou tel petit bout. Et bien avec Polymath, il n’est plus nécessaire de fouiller dans tout ça et surtout extraire ce qui vous intéresse au format MIDI.

Polymath le fait pour nous en utilisant plusieurs réseaux neuronaux tels que Demucs, sf_segmenter, Crepe, Basic Pitch, pyrubberband et librosa. Il sépare automatiquement les morceaux en pistes (rythmes, basses, etc.), les quantifie au même tempo et grille rythmique, analyse la structure musicale, la tonalité, et d’autres informations (timbre, volume, etc.), et convertit l’audio en MIDI.

Mais avant de vous lancer tête baissée, voici comment installer et utiliser Polymath. Vous devez d’abord vous assurer d’avoir ffmpeg et python installés sur votre système.

Vous pouvez ensuite cloner le dépôt Polymath en utilisant cette commande :

git clone https://github.com/samim23/polymath

Une fois cela fait, installez les dépendances nécessaires avec la commande

cd polymath
pip install -r requirements.txt

Si vous rencontrez un problème avec basic-pitch, essayez d’exécuter cette commande :

pip install git+https://github.com/spotify/basic-pitch.git

La plupart des bibliothèques utilisées par Polymath sont compatibles avec les GPU via CUDA, alors consultez ce guide pour configurer TensorFlow avec CUDA si vous voulez.

Ensuite, pour ajouter des chansons à votre bibliothèque Polymath, utilisez simplement les commandes suivantes pour les vidéos YouTube ou les fichiers audio locaux :

python polymath.py -a n6DAqMFe97E

python polymath.py -a /path/to/audiolib/song.wav

Notez que les chansons seront automatiquement analysées une première fois, ce qui peut prendre un certain temps. Mais une fois que les chansons seront dans la base de données, vous pourrez y accéder rapidement.

Vous pourrez ensuite rechercher et quantifier des chansons similaires à un tempo spécifique, et même convertir les fichiers audio traités en MIDI (notez que pour le moment, il y a certaines limitations concernant les percussions). Je vous invite fortement à lire la documentation dispo sur Github pour apprendre à utiliser l’outil. Et y’a même la possibilité de faire tourner ce truc dans Docker. C’est fou !!

Ce qui est génial, c’est que vous pouvez ajuster divers paramètres dans Polymath pour adapter l’outil à vos besoins spécifiques. Que vous soyez un producteur de musique débutant, DJ expérimenté ou développeur spécialisé dans le machine learning audio, vous pourrez personnaliser chaque réglage afin d’extraire parfaitement les sons que vous recherchez.

C’est comme si on avait un assistant virtuel dédié à la création d’échantillons personnalisés à partir d’une bibliothèque musicale. C’est un gain de temps de dingue. Ça va sans aucun doute transformer notre façon de travailler avec la musique.

Mathesar – Une interface intuitive pour Postgres

Par : Korben

En tant que développeur, vous êtes surement à la recherche de nouveaux outils pour faciliter votre travail quotidien. Ça tombe bien puisque, je vous présente aujourd’hui Mathesar, un outil open-source (licence MIT) qui simplifie la gestion des données pour tous les utilisateurs et cela peu importe votre niveau technique.

Mathesar offre une interface web conviviale, permettant de travailler avec des données en provenance d’une base PostgreSQL dans une présentation familière puisque ça ressemble à un tableur type Excel.

Actuellement en version alpha publique, la mission de Mathesar c’est de rendre la compréhension et la manipulation de données accessibles à tous.

Mathesar offre ainsi de nombreuses fonctionnalités, dont la capacité de se connecter à des bases de données Postgres existantes, de créer et de mettre à jour des schémas et des tables, et de gérer la saisie des données.

De plus, il propose des options de filtrage, de tri et de regroupement pour manipuler rapidement les données, ainsi qu’un générateur de requêtes pour créer des requêtes sans aucune connaissance en SQL ou en jointures.

L’outil prend en charge les migrations de schéma, utilise des fonctionnalités Postgres telles que les clés primaires et étrangères, et offre des types de données personnalisés et un contrôle d’accès de base.

Si ça vous dit de tester avant de l’installer chez vous, une démo est accessible ici.

Comment extraire les données d’un graphique ?

Par : Korben

En matière de logiciel, que ce soit pour Windows, macOS ou Linux, plus l’interface est moche, plus l’outil est puissant. Et là, je vous demande de vous arrêter d’aller au-delà des apparences puisque WebPlotDigitizer est un outil vraiment puissant.

Il arrive parfois qu’on récupère un graphique sans avoir les données qui ont permis sa génération. Et c’est bien dommage, car les données brutes pourraient alors être réutilisées ou reprises pour générer d’autres types de graphiques.

WebPlotDigitizer permet de reverser ce genre d’images pour en extraire tout simplement les données. L’outil est décrit comme semi-automatique. C’est-à-dire que vous devez quand même placer des repères sur le graph pour qu’il puisse se repérer et ensuite vous proposer les données brutes.

Il fonctionne avec des types de graphiques différents (XY, barres, polaires, ternaires…etc.), mais également des cartes ou des photos prises au microscope qui contiendraient une échelle. Grâce à ses algos, WebPlotDigitizer vous permettra alors d’extraire automatiquement un grand nombre de données de tous ces graphiques.

Vraiment génial pour les chercheurs, les informaticiens, les enseignants…etc.

Pour bien capter comment ça fonctionne, je vous invite quand même à regarder cette vidéo, car l’outil n’a pas une prise en main instinctive. Faut se former rapidement, mais après, ça vaut vraiment le coup.

L’outil est dispo sous macOS, Windows, Linux et même en version web en cliquant ici.

Un tuto en français est également disponible ici.

Nerdle – Le Wordle des matheux

Par : Korben

Si vous aimez Wordle, mais que l’orthographe ce n’est pas pour vous, vous allez pouvoir vous rattraper avec Nerdle. Même concept sauf que là c’est une petite équation qu’il faut trouver.

Niveau cheminement de la pensée, on est entre les maths et le sudoku. Je vous le dis tout de suite, ce n’est pas super simple, mais c’est rigolo si vous avez le temps.

En vert, ce sont les chiffres (+ opérateurs) qui sont OK et au bon endroit. En violet, ce sont les chiffres OK, mais au mauvais endroit. Et en noir, ce sont ceux qui n’y sont pas.

C’est marrant (5 min selon moi), mais c’est à faire chaque jour pour ralentir votre Alzheimer.

À tester ici

❌