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Skills en este repositorio
SkillsMP ha recopilado 1001 skills de JohnNuwan/EVA_CORE. Abre una skill para revisar su origen y sus detalles.
JohnNuwan/EVA_COREMostrando 40 de 1001 skills recopiladas.
Guide complet du partitionnement et sharding — partition range, list, hash (PostgreSQL, MySQL, MongoDB), sharding horizontal (MongoDB, MySQL Cluster, Vitess), et stratégies de distribution des données.
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Guide complet SQLite — base de données embarquée, CLI, optimisation, WAL mode, FTS5, extensions, et intégration Python/Go/Rust.
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Tableau Desktop / Prep / Server / Public : connexions de données, calculs tableaux, LOD, paramètres, dashboards, histoires, API REST, Hyper, Tableau Extensions, Embedded Analytics.
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Programmer des microcontrôleurs Arduino (AVR, SAMD, RP2040) — langage Wiring/C++, bibliothèques, capteurs, actionneurs, communication série et protocoles IoT.
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Architecture ARM embarquée — Cortex-M/R/A, programmation, debug, optimisation
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Bootloaders embarqués — stages, vector table, dual-bank, secure boot, MCU bootloader, USB DFU, OTA
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Développement de drivers — Linux char/mem/block, I2C, SPI, GPIO, kernel modules, DT, device model
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Concevoir et analyser des circuits analogiques — amplificateurs opérationnels, transistors (BJT, MOSFET), filtres passifs/actifs, alimentations linéaires/DC-DC, oscillateurs, boucles PLL et mise en forme de signaux.
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Protocoles de communication embarquée — UART, I2C, SPI, I2S, CAN, LIN, 1-Wire, protocole implémentation
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Programmer l'ESP32 (Xtensa LX6/LX7) pour l'IoT — Wi-Fi, Bluetooth BLE, Arduino Core, ESP-IDF, MicroPython, communication MQTT/HTTP/CoAP, OTA, deep sleep et protocoles industriels.
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Deep Learning natif sur ESP32-S3 — ESP-DL, ESP-NN (optimisé pour Xtensa), accélération matérielle PIE/TIE, TFLite Micro avec custom kernels, traitement audio/vision temps réel, PSRAM, optimisation énergétique et déploiement.
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Ingénierie du firmware embarqué — bare-metal, HAL, boot sequence, linker, debugging, optimisation
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Programmer des FPGA avec Verilog et VHDL — logique combinatoire et séquentielle, machines d'état, traitement numérique (DSP), interfaces (SPI, I²C, UART, AXI), simulation et synthèse.
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FreeRTOS — gestion des tâches, files, sémaphores, timers, scheduling, ports ARM/RISC-V
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Google Coral Edge TPU — compilation de modèles (edgetpu-compiler), PyCoral API, inférence accélérée TPU, modèles pipeline (multi-TPU), transfer learning intégré, profiling et déploiement sur Dev Board et USB Accelerator.
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Debug embarqué — JTAG, SWD, OpenOCD, GDB, trace, boundary scan, analyse de crash
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Optimisation de modèles pour le déploiement Edge — pruning structurel et non-structuré, quantification-aware training (QAT), clustering de poids, distillation de connaissances, NAS (Neural Architecture Search) pour small models, TensorFlow Model Optimization…
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Déploiement IA sur NVIDIA Jetson (Nano/Orin/AGX) — JetPack SDK, TensorRT optimisation, DeepStream pipelines vidéo, DLA accélération, multi-stream, profiling Nsight, déploiement CUDA natif, optimisation énergétique.
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Déploiement Edge avec ONNX Runtime — conversion PyTorch/TF/Sklearn → ONNX, exécution cross-platform (CPU/GPU/TensorRT/OpenVINO/CoreML), optimisation de graphe, profilage et quantification avancée.
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Concevoir des circuits imprimés (PCB) multicouches avec KiCad, Altium Designer et Eagle — schématique, routage, règles de conception, fabrication et assemblage.
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Prototyper des circuits électroniques — breadboard, soudure, oscilloscope, multimètre, alimentation, analyseur logique, debug de signaux, mesures et instrumentation.
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Architecture RISC-V embarquée — ISA, noyaux, toolchain, programmation bas niveau
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Traiter des signaux numériques en temps réel et hors ligne — filtres FIR/IIR, transformée de Fourier (FFT), analyse spectrale, convolution, échantillonnage, décimation/interpolation, corrélation et méthodes adaptatives.
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Programmer les microcontrôleurs STM32 (ARM Cortex-M0/M3/M4/M7) — HAL/LL, CubeMX, FreeRTOS, périphériques (TIM, ADC, DAC, DMA, USB, CAN), DSP avec FPU et CMSIS, debogage, bootloader.
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Pipeline TFLite complet — conversion avancée, quantification INT8/FP16/FP32, GPU Delegates (OpenGL/OpenCL/Vulkan), NNAPI/XNNPACK, benchmarking, profilage mémoire, personnalisation d'opérateurs et déploiement cross-platform.
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Fondations TinyML — concevoir, entraîner et déployer des modèles ML sur microcontrôleurs (ARM Cortex-M, ESP32, RISC-V) avec TFLite Micro, contraintes mémoire, budget énergétique et optimisation ultra-low-power.
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Inférence ML optimisée sur microcontrôleurs — CMSIS-NN (ARM Cortex-M), Xtensa NN (ESP32), RV32IMC (RISC-V), kernels optimisés, SIMD vectoriel, DSP intrinsics, mémoire TCM/SRAM, pipeline DMA, benchmark cross-platform et débogage.
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Concevoir, implémenter, backtester et valider des stratégies de trading algorithmique. Couvre vectorized backtest, event-driven backtest, metrics de performance (Sharpe, Sortino, Calmar, MDD), walk-forward analysis, optimisation bayésienne, robustesse et…
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Stratégies de rendement en finance décentralisée (DeFi) : yield farming, staking, liquidity provision (LP) sur pools stables et volatiles, lending (Aave, Compound), restaking (EigenLayer), veTokenomics, optimisation des récompenses, impermanent loss hedging,…
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Analyser les indicateurs macroéconomiques (PIB, inflation CPI/PCE, emploi NFP, PMI, taux directeurs Fed/BCE/BOJ, ventes au détail, confiance consommateur) et évaluer leur impact sur les marchés actions, forex, obligations et matières premières. Synthèse de…
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Analyser et anticiper les décisions de politique monétaire (Fed, BCE, BOJ, BOE, PBoC) : forward guidance, dot plot, QT/QE, taux directeurs, opérations de refinancement, yield curve control. Modélisation de l'impact sur les courbes de taux, changes, indices.
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Appliquer le machine learning aux marchés financiers : feature engineering à partir de données OHLCV, ordre book, sentiment ; modèles supervisés (Random Forest, XGBoost, LSTM, Transformers) pour prédiction directionnelle et régression de prix ; walk-forward…
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Pricing et analyse des options : modèle Black-Scholes, calcul des Greeks (Delta, Gamma, Theta, Vega, Rho), volatilité implicite, skew, term structure, surface de volatilité. Tree pricing binomial pour options américaines. Sensibilités et hedging.
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Concevoir, analyser et exécuter des stratégies d'options multi-legs : spreads verticaux (call/put spread), straddles, strangles, butterflies, condors, collars, covered calls, ratio spreads, calendars, diagonals. Payoff diagrams, breakeven, max profit/loss,…
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Dimensionner les positions de trading selon le critère de Kelly, la gestion de drawdown, la volatilité cible et les règles de money management. Couvre le Kelly fractionnaire, le Half-Kelly, le Kelly pour stratégies multi-actifs, la gestion de la courbe de…
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Calculer et interpréter les mesures de risque financier : Value-at-Risk (VaR) paramétrique, historique et Monte-Carlo ; Conditional VaR (CVaR/Expected Shortfall) ; Stress tests par scénario ; Risk budgeting et allocation optimale sous contrainte de risque ;…
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Trading et analyse on-chain : interactions smart contracts via web3.py/ethers, MEV (sandwich, backrun), arbitrage DEX cross-pool, flash loans, mempool monitoring, DEX aggregation, liquidation bots, sniping, token analysis (rug pull detection, honeypot,…
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Théorie du contrôle pour la robotique — PID, LQR, MPC, computed torque, force control, impedance, passivity-based
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Dynamique des robots — Newton-Euler, Lagrange, Featherstone's RBDA, simulation, friction, contact, flexible dynamics, identification paramétrique
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Cinématique des robots — paramètres DH, forward/inverse kinematics, Jacobien, singularités, workspace
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