Java

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..

Der Artikel beschreibt anhand eines realen Projektbeispiels eine Vorgehensweise für das „replatforming“ (= von Hardware oder VMs zu Containern) monolithischer Applikationen und den damit verbundenen Ansatz zur Cloud-Transformation. Dabei geht es um das allmähliche Ersetzen der komplexen Altanwendungen durch „rebuilding“ der Funktionalitäten als native Cloud-Services. Wir zeigen unsere Methodik und..

Feature Flags haben mittlerweile in vielen Projekten einen festen Platz. In dieser Kolumne wollen wir uns anschauen, welche Probleme sich durch Feature Flags lösen lassen. Neben der reinen Theorie lernen wir dabei auch die drei Java-Bibliotheken FF4j, Togglz und Unleash kennen, mit denen sich Feature Flags in Java nutzen lassen.

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.

Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) sind Themen, die seit jeher die Möglichkeit für verschiedene didaktische Herangehensweisen bieten. Gruppe A betrachtet KI als Themenbereich, den man durch klempnerartiges Aneinander-Reihen von Bibliotheken abarbeitet. Andere Werke arbeiten sich an der Mathematik ab. Der Addison-Wesley-Verlag bietet mit „Deep Learning illustriert” ein Lehrbuc..