Java
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Entdecken Sie unser Archiv zu tiefgehenden Inhalte zum Thema Java.
Ausführungsstränge innerhalb des Interface Runnable bieten keine einfache Möglichkeit zur Rückgabe von Werten. Future in Kombination mit Executoren füllt diese Lücke. Mehrere voneinander abhängige Verarbeitungsschritte lassen sich auch geschickt als Instanzen der Klasse CompletableFuture kombinieren, sodass der Flexibilität bei der nebenläufigen Implementierung kaum mehr Grenzen gesetzt sind.
Beim Aufbau und Betrieb von DevOps-Infrastruktur und -Prozessen finden mögliche konzeptionelle Sicherheitsprobleme der Build-Pipelines selbst oft wenig Beachtung. Dieser Artikel behandelt den besonderen Schutzbedarf von DevOps-Prozessen, mögliche Sicherheitsrisiken und entsprechende Gegenmaßnahmen. Welche Optionen gibt es, um zum Beispiel Passwörter der Build-Pipeline zur Verfügung zu stellen, ohn..
Fehler und deren Reparatur gehören leider immer wieder zum Arbeitsalltag. Dabei sorgen Fehler bekanntlich sowohl bei den Entwicklern als auch bei den Anwendern für Frust. Durch die dynamische Typisierung bei JavaScript sind komplexe Webanwendungen mit mehreren Entwicklern besonders fehleranfällig. TypeScript bietet eine passende Alternative mit statischer Typisierung, die es ermöglicht, dass viele..
Development
Java
Big Data
Ein Architekturstack für Data Science mit Java, Python und JavaScript – Teil 2: Datenanalyse und Angular Best Practices
Wie kann man Python, das für datenwissenschaftliches Arbeiten weit verbreitet ist, in Kombination mit Java und JavaScript zur Verarbeitung und Visualisierung großer Datenmengen in professionellen Anwendungen verwenden? Wir stellen anhand eines aktuellen Fallbeispiels einen schnell einsetzbaren Architekturstack für den Einsatz von Data Science vor. Die Anwendung ist ein Cockpit, das betriebliche Da..
Data Science und Maschinelles Lernen sind in aller Munde. Wie aber setzt man ein Data Science-Projekt konkret um? Welche Schritte gilt es abzuarbeiten und kann eine generelle Vorgehensweise abgeleitet werden? Die Autoren stellten sich diese Fragen bereits bei ihrem ersten Data Science-Projekt. Gerade für Java-Entwickler lohnt es, dabei auch einen Blick über den Tellerrand zu wagen.