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Java

449 Inhalte
Entdecken Sie unser Archiv zu tiefgehenden Inhalte zum Thema Java.
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..
Ein Architekturstack für Data Science mit Java, Python und JavaScript – Teil 2: Datenanalyse und Angular Best Practices
Auf dem Markt von Deep-Learning-Frameworks wird man meist im Bereich Python fündig. NumPy, Matplotlib, MXNet, PyTorch oder auch TensorFlow sind aus der Deep-Learning-Gemeinde nicht mehr wegzudenken. Start-ups, die über einen eher kleinen sowie modernen IT-Stack verfügen, haben zumeist kein Problem damit, sich schnell in Richtung Python oder andere moderne Implementierungssprachen auszurichten. Doc..
AWS Deep Java Library – Was ist das?
Viele Unternehmen ziehen mit ihrer Software in die Cloud um. Dabei stehen sie vor der Entscheidung, die Services der einschlägigen Cloud-Anbieter zu nutzen – oder auch nicht. Denn häufig bedeutet die Nutzung dieser Dienste nicht nur eine Änderung der üblichen Prozesse, sondern auch eine Veränderung des Bewusstseins, etwa im Bereich Compliance oder im Bereich IT-Security.
Kubernetes für Azure ohne Azure Kubernetes Service (AKS)
JavaSPEKTRUM sprach mit Markus Eisele von Red Hat darüber, wie Kubernetes-native Entwicklung den Entwicklern das Leben leichter machen kann.
Interview mit Markus Eisele: Kubernetes-native Entwicklung
Nachdem wir uns in der letzten Kolumne mit Grundlagen von Git auf der Kommandozeile beschäftigt haben, wollen wir uns nun einige erweiterte Konzepte, vor allem rund um die nachträgliche Manipulation der Historie, anschauen.
Mit Git die Vergangenheit manipulieren