Le projet speasy_proxy est une solution dédiée à l'optimisation de la bande passante et à la gestion des flux de données. Il permet d'accélérer la diffusion de contenu en utilisant des techniques de mise en cache et de compression.

Ce projet démontre un fonctionnement de sujet de TP conçu pour l'enseignement des technologies web. Il utilise des classes et des ID sur les éléments HTML pour afficher ou masquer des parties de l'énoncé via CSS. Les étudiants peuvent exécuter des actions de modification CSS en déclenchant des fonctions JavaScript lors de l'événement onclick. Le projet peut générer du code HTML à partir d'un fichier Markdown source en utilisant pandoc.

WaveQC est un projet dédié à la gestion et à l'analyse de données sismologiques. Il permet de garantir la qualité des données, de les stocker et de les analyser pour en extraire des informations utiles.

Logiciel web permettant de gérer et fournir des données astronomiques accessibles via une base de données. Il permet l'authentification et le contrôle d'accès aux données.

Application web et Godot destinée aux enfants et orthophonistes pour faciliter l'apprentissage de la lecture.

L'application Artiphonie est une application développée en Godot pour les tablettes, destinée aux enfants. Elle vise à aider à l'apprentissage du langage en fournissant des exercices de prononciation et de compréhension. Le serveur web, développé en Python, héberge une API FastAPI qui fournit des requêtes à la fois à l'interface web à destination des orthophonistes et à l'application Godot, à destination des enfants.

CodeLoader_X64 is a project designed to streamline the code loading process, making it more efficient and less error-prone. By automating the loading of code, developers can save time and reduce the risk of introducing bugs into the system. This project is particularly useful for large-scale software development, where multiple codebases need to be integrated and managed.

Ce projet est un projet de deep learning implémenté en Python. Il consiste en un notebook contenant un modèle de deep learning et des algorithmes. Le projet est structuré en plusieurs répertoires : le notebook principal, un répertoire contenant le jeu de données utilisé pour l'entraînement et les tests, un répertoire contenant les résultats d'évaluation et les métriques de performance, et un répertoire contenant l'application web.

Ce projet vise à fournir une plateforme d'analyse et de simulation de la consommation énergétique des bâtiments. Il permet aux utilisateurs d'importer des données de consommation, de les visualiser et de les comparer sous forme de graphiques et de tableaux, ainsi que de simuler des scénarios d'amélioration énergétique.

Le projet fastapi-app-example est une application web conçue pour gérer des données utilisateur et automatiser des workflows. Il offre une interface web conviviale et personnalisable grâce à l'utilisation de FastAPI et Uvicorn.