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Showing content with the highest reputation on 06/11/2019 in all areas

  1. 6 points
    Personne ne répond parce que c'est un marronnier de ce sujet, la question a été posée 100 fois et discutée 100 fois ici. Il faudrait prendre la peine de lire le sujet. Une partie de la réponse est dans le premier post du sujet, et ensuite d'autres raisons ont souvent été évoquées depuis le début de cette "crise" des radars tronçons. Le mieux est encore de te faire ton idée toi-même, non ? ce n'est pas comme si la version CGE était payante. Poster ça dans un 1er message du forum, ça frise un peu le troll tout de même...
  2. 1 point
    Bonjour L'application se nomme désormais "Samsung Note". Si tu as fait une sauvegarde de tes données sur ton compte Samsung (15Go de disponibles si compte déjà créé) tu devrait les retrouver. N'hésites pas à nous faire par de tes premières impressions sur cette migration ; notamment en comparant l'accroche réseau du S10+ par rapport au S7. Envoyé de mon SM-N960F en utilisant Tapatalk
  3. 1 point
    Slt La Seine et Caudebec en Caux vus du Pont de Brotonne (76)
  4. 1 point
    Bureau du moment Envoyé de mon FRD-L09 en utilisant Tapatalk
  5. 1 point
    Xperia xz1 220€ en promo sur c discount, imbattable. Galaxy s8 dans les 350, très bon support sur les hdg. Op6/6t 400€ Pour avoir des Xiaomi, à l heure actuelle le support s arrete à deux ans et demi maxi, à toi de voir. Envoyé de mon Redmi Note 4X en utilisant Tapatalk
  6. 1 point
    Bonjour, Sans prétendre répondre à la question de façon définitive (!), je me suis posé le même problème ces dernières semaines et je peux faire partager le résultat de mes recherches. Je vous préviens tout de suite, il n'y aura pas de réponse définitive ... plutôt des explications pour aider à comprendre. Une bonne ressource, pour les Anglophones : Why are all my weather apps different? Une autre bonne direction : https://www.windy.com/ et les forums associés, où pas mal de choses sont expliquées : https://community.windy.com 1) Comment on prévoit la météo ? Pour prévoir la météo, on construit des modèles numériques de l'atmosphère. A partir des observations à un moment donné (observations au sol, satellite, ballons sonde...) on calcule le comportement des masses d'air, et on peut prévoir l'état de l'atmosphère dans le futur. Ces modèles nécessitent de gros, très gros calculs. En fait c'est un des principaux usages des très gros supercalculateurs, ce n'est donc pas quelque chose que vous ferez sur le coin de votre bureau. C'est à la portée d'une poignée de grosses agences (comme météo-France en France ou la NOAA aux Etats-Unis). Il y a donc une poignée de modèles à disposition, avec des conditions d'accès plus ou moins généreuses (gratuit ou payant ...). Différents modèles ont des résolutions différentes, disons des tailles de pixel différentes, en général de l'ordre de quelques (2 à 20) km, avec quelques exceptions pour des modèles hyper-locaux pour des applications particulières (je ne sais plus quels JO d'hiver, le service météo local avait développé un modèle avec une maille de quelques centaines de mètres sur le site des Jeux). On comprend bien que si ce n'est pas un problème dans les zones "simples" (au milieu de l'océan, le temps ne change pas tellement sur 20 km, ou en tout cas il change de façon facile à prédire), c'est vite un handicap dans les zones compliques (20 km en montagne, c'est un autre monde !). Plus on essaye de prédire loin, et moins c'est fiable; les petites imprécisions s'accumulent, et il faut des calculs de plus en plus précis (donc de plus en plus long). Le consensus pour le moment est que au-delà de 10-15 jours, l'incertitude sur les précisions devient telle que ça ne sert plus à rien. C'est aussi pour ça qu'on essaye de recalculer le modèle aussi souvent que possible, mais bien sûr avec un temps de calcul de plusieurs heures il y a des limites... (regardez cette figure pour une illustration de la façon dont les incertitudes augmentent au cours du temps). Il y a donc un compromis à trouver entre résolution, zone de couverture, portée des prévisions et temps de calcul : plus la résolution est fine ou la zone d'étude est grande, plus les prévisions sont à long terme, et plus le calcul est long et nécessite un gros ordinateur. Ainsi par exemple le modèle GFS (Global Forecast System) de la NOAA couvre le monde entier, avec une résolution de 28 km, prévoit 10 jours et est recalculé toutes les 3h. Le modèle ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather) est recalculé toutes les 6 h, avec 10 jours de prévisions et une maille de 9 km. Le modèle AROME de Météo-France a une maille de 1.3 km mais ne prévoit que sur 36 h, et il ne couvre que la France et les zones limitrophes. 2) Des modèles aux prévisions grand public Les modèles sont disponibles avec différentes conditions de licence, et sont plus ou moins utiles dans différentes zones : ils sont optimisés pour bien fonctionner dans telle ou telle partie du monde, leur résolution varie, etc. Chaque service météo (que ce soit une app, la télé ou un journal) doit donc choisir quelle donnée elle montre, et comment elle la représente : - Quel modèle ? Dans le monde des apps, qui visent à une météo globale, le choix est souvent entre GFS (gratuit) ou ECMWF (plus précis, mais payant). Météo-France, évidemment, utilise son propre modèle. - Mis à jour tout les combien de temps ? Le modèle est mis à jour plusieurs fois par jour (toutes les 3h pour GFS), est-ce que c'est reporté directement à l'utilisateur ? - Comment on traite la donnée derrière ? Si on se base par exemple sur un modèle à maille de 28 km comme GFS, on peut choisir de donner la prévision au point du modèle le plus proche; ou encore de faire une moyenne entre les nœuds voisins, éventuellement pondérée par la distance; ou bien de faire d'autres cuisines (par exemple en pondérant par l'altitude, ou...) - Est-ce qu'on rajoute autre chose ? Par exemple il me semble que Weather Underground intègre dans ses prévisions les observations contribuées par les stations météo publiques (probablement ils s'en servent pour modifier les prévisions du modèle, je doute qu'ils aient la puissance de calcul pour refaire tourner leur propre modèle à partir de zéro). On peut aussi prendre en compte l'altitude à une échelle plus fine que la maille du modèle, ou encore la densité de population (il fait plus chaud en ville...), etc., pour corriger les valeurs qui sortent du modèle. - Quelle interprétation ? Est-ce qu'on se limite à donner la valeur numérique, ou est-ce qu'on fait intervenir un prévisionniste humain qui par exemple sait, par expérience, que quand il y a du vent d'Ouest sur la côte 80% du temps il pleut le lendemain -- et donc va modifier les prévisions en conséquence ? Est-ce qu'on donne des valeurs chiffrées, ou est-ce qu'on traduit en "fortes pluies" ou "partiellement couvert", ce qui est un peu subjectif mais plus parlant ? Le problème est que peu de fournisseurs expliquent ce qu'ils font. Dans la majorité des cas, vous avez un chiffre (ou une jolie icône), mais on ne vous explique pas d'où il vient. Quelques services donnent la source de leurs données, mais c'est assez rare. C'est donc difficile de savoir vraiment ce qui se passe... Une belle exception est le site/app windy.com, qui non seulement offre une superbe représentation graphique des prévisions (des modèles bruts ici, sans autre traitement) mais en plus vous permet de choisir entre 3 ou 4 modèles différents, voire de les comparer pour une localité donnée. Ils ne sont pas forcément plus précis qu'un autre (de toutes façons, ils utilisent le même modèle que les copains !) mais ils sont plus transparents et vous savez exactement d'où vient ce que vous voyez. Un "must" pour les geek météo... 😉 3) Des prévisions fiables ? Alors, quelle est le fournisseur le plus fiable ? Pour répondre à cette question il faudrait savoir (i) quel modèle est utilisé par tel ou tel autre; (ii) ce que le fournisseur en fait et comment il le traite; (iii) quel modèle marche mieux selon les régions. C'est un peu difficile de répondre à toutes ces questions. Pour le (i) et le (ii), comme je le disais peu d'acteurs disent clairement d'où viennent leurs données et comment ils les traitent. Pour le (iii), la réponse est au mieux empirique. C'est pas parce qu'un modèle prédit très bien le temps des océans ou des grandes plaines qu'il se comportera bien en montagne; c'est pas parce qu'il est excellent en zone tempérée qu'il sera efficace en zone tropicale. N'oubliez pas aussi que plus le temps est instable et change vite (dans le temps ou dans l'espace : orage, montagnes....), et plus la prédiction est compliquée. A l'extrême, un phénomène plus petit que la maille (spatiale ou temporelle) n'est pas visible par un modèle... La réponse est donc empirique ! Si vous constatez que dans votre ville, c'est GFS qui marche le mieux, basez vous sur GFS et cherchez une app qui vous fournit ses données. Si c'est AROME, utilisez l'app météo-France. C'est à vous de voir... Pensez enfin que la "fiabilité" d'une précision est un concept très relatif, qui dépend beaucoup de l'information dont vous avez besoin. Considérez les trois exemples suivants, un peu simplistes à dessein : - Ce matin, il fait -2 °C. Quel modèle est le plus fiable : celui qui a prédit +1, ou celui qui a prédit -6 ? Numériquement, c'est le premier. Mais si la question que vous vous posiez était "est-ce que mon géranium risque de geler cette nuit, faut-il que je le mette à l'abri ?", le 2e modèle vous aurait été plus utile... - La météo a prévu "beau temps" pour aujourd'hui. Or il a plu pendant 2 heures. Si c'est entre 5h et 7h du matin, vous rentrerez probablement chez vous le soir en pensant que pour une fois, la météo a bien fait son boulot. Si c'est entre 14h et 16h, vous allez rentrer en secouant votre parapluie et en maudissant ces incapables pas fichus de prévoir le temps qu'il fait. Pourtant, l'erreur est la même dans les deux cas... - La météo a prévu 3 mm de pluie, il en est tombé seulement 0.5 mm. Si vous êtes un pique niqueur, vous êtes contents : ils ont bien prévu qu'il fallait rester à la maison aujourd'hui. Si vous êtes un agriculteur, vous râlez : contrairement à ce qu'on vous a dit, il n'est pas tombé assez d'eau et il va falloir mettre en place les arroseurs... Donc ... désolé de ce long poste pour arriver à la conclusion que ... il n'y a pas de réponse simple à la question 🙂
  7. 1 point
    Bonjour, je suis américaine mais je vais essayer d'expliquer pour qoui:(désolé pour mon français ) l’icône pour 4g+ est trouvé dans l'appli qui s’appelle" systemui apk" et dans le xml il y a un option d’avoir l’icône 4g, ou " Long-Term Evolution advanced", aka 4g+ Sur mon téléphone(pixel3), j'ai le "4g+" parce-que j'ai installé "dirty unicorn" , et les devs a sélectionne l"option au dessus pour 4g+ Il y a une autre méthode qui existe, mais vous devez utiliser "apk tool" et savoir comment " Unpackage, modify, repackage, and sign an APP". Si vous avez besoin l'aide, n’hésitez pas de me contacter:)