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Java

413 Inhalte
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Dieser Artikel beschäftigt sich mit den neuen Herausforderungen beim Testen intelligenter Maschinen, aber auch damit, wie wir mithilfe Künstlicher Intelligenz die Qualität der IT-Systeme vorhersagen und so handeln können, dass ein Rückgang der Qualität angegangen wird, bevor der Anwender Fehler irgendeiner Art wahrnimmt. Auf diese Weise stellen wir sicher, dass die Stakeholder nachhaltig der Quali..
Testen von und mit Künstlicher Intelligenz
Hallo, diesmal habe ich eine scheinbar wirre Sammlung von Tools mitgebracht. Grund ist, dass sie zwar alle praktisch sind, aber so selbsterklärend, dass sie (zumindest für die Zwecke, für die ich sie vorstellen möchte) schnell beschrieben sind.
Toolmix für Entwicker
Erfahrene Java-Entwickler können viele der Entwurfsmuster des „Gang of Four“-Buchs aus dem Stand zitieren, identifizieren und anwenden. Trotzdem stehen diese Patterns praktisch seit Erscheinen des Buchs unter Kritik: Da sie teils vage definiert sind, strotzen „moderne“ Codebasen nur so von Singletons, Factories und Buildern. Auf der anderen Seite stehen die Anhänger der funktionalen Programmierung..
Modernes funktionales Programmieren in Java
Java feiert seinen fünfundzwanzigsten Geburtstag. Das ist in unserer Industrie eine sehr lange Zeitspanne. Daher liegt der Verdacht nahe, die Java-Plattform müsste bald das Zeitliche segnen, um moderneren Lösungen Platz zu machen. Doch weit gefehlt. Sowohl Java als Sprache als auch Java als Ökosystem haben sich prächtig entwickelt, befinden sich auf dem aktuellen Stand der Zeit und Technik. Woran ..
Java rocks! – Eine Liebeserklärung
Bei der Performanzbeurteilung eigener Java-Programme und -Methoden spielt präzise Zeitmessung eine zentrale Rolle. Teil 1 dieser zweiteiligen Artikelserie demonstriert die Schwierigkeiten klassischer Stoppuhrmessungen und gibt eine Einführung in den Java Microbenchmark Harness (JMH), mit dem sich wesentlich fundiertere Messresultate erzielen lassen.
Performanzanalysen in Java – Teil 1: Java Microbenchmarks