Fonction de hachage cryptographiqueUne fonction de hachage cryptographique est une fonction de hachage qui, à une donnée de taille arbitraire, associe une image de taille fixe, et dont une propriété essentielle est qu'elle est pratiquement impossible à inverser, c'est-à-dire que si l'image d'une donnée par la fonction se calcule très efficacement, le calcul inverse d'une donnée d'entrée ayant pour image une certaine valeur se révèle impossible sur le plan pratique. Pour cette raison, on dit d'une telle fonction qu'elle est à sens unique.
Fonction de hachageQuand il s'agit de mettre dans un tableau de taille raisonnable (typiquement résidant dans la mémoire principale de l'ordinateur) un ensemble de données de taille variable et arbitraire, on utilise une fonction de hachage pour attribuer à ces données des indices de ce tableau. Par conséquent, une fonction de hachage est une fonction qui associe des valeurs de taille fixe à des données de taille quelconque. Les valeurs renvoyées par une fonction de hachage sont appelées valeurs de hachage, codes de hachage, résumés, signatures ou simplement hachages.
Langage intermédiaireEn informatique, un langage intermédiaire (parfois abrégé en IL, de l'anglais Intermediate Language) est le langage d'une machine abstraite conçu pour l'analyse d'un programme informatique. Le terme vient de son utilisation dans les compilateurs, où un compilateur transcrit d'abord le code source d'un programme en une forme plus adaptée pour les transformations d'amélioration de code, comme un état intermédiaire avant de générer du code objet ou du langage machine pour une machine cible, c’est-à-dire la machine sur laquelle sera exécutée le programme.
BoostingLe boosting est un domaine de l'apprentissage automatique (branche de l'intelligence artificielle). C'est un principe qui regroupe de nombreux algorithmes qui s'appuient sur des ensembles de classifieurs binaires : le boosting optimise leurs performances. Le principe est issu de la combinaison de classifieurs (appelés également hypothèses). Par itérations successives, la connaissance d'un classifieur faible - weak classifier - est ajoutée au classifieur final - strong classifier.
Optimisation de codeEn programmation informatique, l'optimisation de code est la pratique consistant à améliorer l'efficacité du code informatique d'un programme ou d'une bibliothèque logicielle. Ces améliorations permettent généralement au programme résultant de s'exécuter plus rapidement, de prendre moins de place en mémoire, de limiter sa consommation de ressources (par exemple les fichiers), ou de consommer moins d'énergie électrique. La règle numéro un de l'optimisation est qu'elle ne doit intervenir qu'une fois que le programme fonctionne et répond aux spécifications fonctionnelles.
Optimizing compilerIn computing, an optimizing compiler is a compiler that tries to minimize or maximize some attributes of an executable computer program. Common requirements are to minimize a program's execution time, memory footprint, storage size, and power consumption (the last three being popular for portable computers). Compiler optimization is generally implemented using a sequence of optimizing transformations, algorithms which take a program and transform it to produce a semantically equivalent output program that uses fewer resources or executes faster.
AdaBoostAdaBoost (ou adaptive boosting) est, en intelligence artificielle et en apprentissage automatique, un méta-algorithme de boosting introduit par Yoav Freund et Robert Schapire. Il peut être utilisé en association avec de nombreux autres types d'algorithmes d'apprentissage afin d'en améliorer les performances. Les sorties des autres algorithmes (appelés classifieurs faibles) sont combinées en une somme pondérée qui représente la sortie finale du classeur boosté.
Fonction de hachage parfaitdroite|vignette|240x240px| Une fonction de hachage parfait pour les quatre noms John Smith, Lisa Smith, Sam Doe et Sandra Dee. droite|vignette|240x240px| Une fonction de hachage parfait minimal pour les quatre noms John Smith, Lisa Smith, Sam Doe et Sandra Dee. En informatique, une fonction de hachage parfait h pour un ensemble S est une fonction de hachage qui associe des éléments distincts de S à un ensemble de m entiers, sans collisions. En termes mathématiques, c'est une fonction injective.
X86La famille x86 regroupe les microprocesseurs compatibles avec le jeu d'instructions de l'Intel 8086. Cette série est nommée IA-32 (pour Intel architecture 32 bits) par Intel pour ses processeurs à partir du Pentium. Un constructeur de microprocesseur pour PC doit maintenir une compatibilité descendante avec ce jeu d'instructions s'il veut que les logiciels déjà écrits fonctionnent sur les nouveaux microprocesseurs. Le nom est un terme générique pour la famille de processeurs Intel, le "x" correspondant à plusieurs valeurs, depuis le 8086, en passant par 80286, 80386 ou 80486.
Gradient boostingGradient boosting is a machine learning technique used in regression and classification tasks, among others. It gives a prediction model in the form of an ensemble of weak prediction models, i.e., models that make very few assumptions about the data, which are typically simple decision trees. When a decision tree is the weak learner, the resulting algorithm is called gradient-boosted trees; it usually outperforms random forest.
Attaque de collisionsEn cryptographie, une attaque de collisions est une attaque sur une fonction de hachage cryptographique qui tente de trouver deux entrées de cette fonction qui produisent le même résultat (appelé valeur de hachage), c'est-à-dire qui résultent en une collision. Dans une attaque de collisions, contrairement à une (), la valeur de hachage n'est pas précisée.
WinChipThe WinChip series was a low-power Socket 7-based x86 processor designed by Centaur Technology and marketed by its parent company IDT. The design of the WinChip was quite different from other processors of the time. Instead of a large gate count and die area, IDT, using its experience from the RISC processor market, created a small and electrically efficient processor similar to the 80486, because of its single pipeline and in-order execution microarchitecture.
Scale-invariant feature transform[[Fichier:Matching of two images using the SIFT method.jpg|thumb|right|alt=Exemple de mise en correspondance de deux images par la méthode SIFT : des lignes vertes relient entre eux les descripteurs communs à un tableau et une photo de ce même tableau, de moindre qualité, ayant subi des transformations. |Exemple de résultat de la comparaison de deux images par la méthode SIFT (Fantasia ou Jeu de la poudre, devant la porte d’entrée de la ville de Méquinez, par Eugène Delacroix, 1832).
Object code optimizerAn object code optimizer, sometimes also known as a post pass optimizer or, for small sections of code, peephole optimizer, forms part of a software compiler. It takes the output from the source language compile step - the object code or - and tries to replace identifiable sections of the code with replacement code that is more algorithmically efficient (usually improved speed). The earliest "COBOL Optimizer" was developed by Capex Corporation in the mid 1970s for COBOL.
MD5vignette|Vue générale de MD5. Le MD5, pour Message Digest 5, est une fonction de hachage cryptographique qui permet d'obtenir l'empreinte numérique d'un fichier (on parle souvent de message). Il a été inventé par Ronald Rivest en 1991. Si l'algorithme MD5 présente un intérêt historique important, il est aujourd'hui considéré comme dépassé et absolument impropre à toute utilisation en cryptographie ou en sécurité. Il est toutefois encore utilisé pour vérifier l'intégrité d'un fichier après un téléchargement.
3DNow!thumb|Logo de 3DNow! Le 3DNow! est un jeu d'instructions multimédia développé par AMD. Il est introduit en 1998 avec le K6-2. Cette technologie basée sur les opérations SIMD (Single Instruction Multiple Data), a donc pour vocation d’accélérer le traitement du processeur. Elle regroupe 21 instructions et huit registres FP / MMX. Chaque instruction 3DNow! permet de traiter jusqu’à deux opérations entières ou flottantes par cycle d’horloge, ce qui en théorie double les performances.
Intel MICXeon Phi was a series of x86 manycore processors designed and made by Intel. It was intended for use in supercomputers, servers, and high-end workstations. Its architecture allowed use of standard programming languages and application programming interfaces (APIs) such as OpenMP. Xeon Phi launched in 2010. Since it was originally based on an earlier GPU design (codenamed "Larrabee") by Intel that was cancelled in 2009, it shared application areas with GPUs.
Decision stumpA decision stump is a machine learning model consisting of a one-level decision tree. That is, it is a decision tree with one internal node (the root) which is immediately connected to the terminal nodes (its leaves). A decision stump makes a prediction based on the value of just a single input feature. Sometimes they are also called 1-rules. Depending on the type of the input feature, several variations are possible.
Optimisation (mathématiques)L'optimisation est une branche des mathématiques cherchant à modéliser, à analyser et à résoudre analytiquement ou numériquement les problèmes qui consistent à minimiser ou maximiser une fonction sur un ensemble. L’optimisation joue un rôle important en recherche opérationnelle (domaine à la frontière entre l'informatique, les mathématiques et l'économie), dans les mathématiques appliquées (fondamentales pour l'industrie et l'ingénierie), en analyse et en analyse numérique, en statistique pour l’estimation du maximum de vraisemblance d’une distribution, pour la recherche de stratégies dans le cadre de la théorie des jeux, ou encore en théorie du contrôle et de la commande.
Hachage universelEn mathématiques et en informatique, le hachage universel, en anglais universal hashing, (dans un algorithme probabiliste ou un bloc de données) est une méthode qui consiste à sélectionner aléatoirement une fonction de hachage dans une famille de fonctions de hachages qui ont certaines propriétés mathématiques. Cela permet de minimiser la probabilité de collision de hachage. Plusieurs familles de fonctions de hachages sont connues (pour hacher des entiers, des chaînes de caractères ou des vecteurs), et leur calcul est souvent très efficace.
