Ce projet permet de comparer les performances de différents algorithmes de PageRank ou de classement de pages web. Il offre une analyse détaillée des résultats obtenus par chaque méthode, facilitant ainsi le choix des meilleures stratégies pour optimiser le référencement naturel. Les utilisateurs peuvent visualiser les différences de classement et identifier les approches les plus efficaces pour leurs besoins spécifiques.

Ce projet expérimental implémente l'algorithme PageRank de Google pour classer des pages web selon leur popularité. Il compare les performances de différents frameworks (Apache Pig, Spark) et configurations matérielles (nombre de nœuds, mémoire RAM) pour traiter de grands volumes de données. L'objectif est d'identifier les meilleures pratiques pour optimiser le temps d'exécution et les coûts sur des infrastructures cloud comme Google Cloud Platform.

C++CMS est un framework C++ open source conçu pour développer des applications web modernes et performantes. Il permet de créer des services backend efficaces, de gérer des requêtes HTTP de manière optimisée et de générer des pages dynamiques grâce à un système de templates intégré. Idéal pour les développeurs cherchant une solution légère et rapide pour leurs projets web.

Ce projet propose des mises en page en tuiles pour les tableaux multidimensionnels en C++23, optimisant les performances des algorithmes gourmands en calculs. Il améliore la localité des données et la gestion mémoire, notamment pour les calculs linéaires et les équations différentielles partielles. Les mises en page en tuiles permettent une meilleure utilisation des caches et une vectorisation accrue, adaptées aux architectures CPU et GPU.

Ce projet propose une infrastructure logicielle pour gérer des transactions sécurisées et le verrouillage de ressources dans un environnement multi-thread. Il inclut des outils pour l'extraction automatisée de données depuis des pages web et le traitement d'images avec des algorithmes avancés. La solution est conçue pour optimiser les performances et la fiabilité des systèmes distribués.

Spectral est un template de site web moderne et responsive, conçu pour être utilisé à la fois pour des projets personnels et commerciaux. Il propose une structure flexible et des éléments pré-stylisés, permettant une personnalisation facile. Le template est optimisé pour les performances et l'accessibilité, avec une mise en page adaptée aux mobiles et une intégration simple des composants.

Projet visant à optimiser le logiciel EdCampus selon une approche Green IT. Il inclut l'analyse de l'impact écologique des pages web, la mesure des performances énergétiques via des outils dédiés, et la proposition de bonnes pratiques pour réduire la consommation de ressources. Le projet aboutit à la création d'une application complémentaire, Ecoscore, permettant d'évaluer la conformité des applications web aux recommandations d'éco-conception.

Projet de développement web utilisant jQuery pour la manipulation du DOM et la gestion des interactions utilisateur. Basé sur une architecture modulaire avec des outils de build modernes pour optimiser le rendu et la performance des pages.

Ce projet permet de comparer les performances des langages PIG et Spark dans le cadre d'un calcul de PageRank sur des données distribuées. Il inclut des scripts pour générer des données, exécuter les algorithmes et analyser les résultats. L'objectif est d'étudier l'impact des paramètres (nombre d'itérations, nombre de machines) sur le temps d'exécution et d'identifier les optimisations possibles pour améliorer l'efficacité des traitements.

Ce projet permet d'évaluer et comparer les performances de différents frameworks (Pig et PySpark) pour calculer le PageRank sur de grands jeux de données. Il inclut la gestion de clusters cloud, l'exécution de tâches distribuées et l'analyse des résultats obtenus. L'objectif est d'optimiser le traitement de données massives en mesurant l'impact du nombre de nœuds de calcul sur les performances.