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..

Das JDK Enhancement Proposal (JEP) 338 umfasst eine Erweiterung des JDK um eine Programmierschnittstelle zur Beschreibung von Vektorberechnungen. Das API ermöglicht es, entsprechende Berechnungen zur Laufzeit in optimale Hardware-Instruktionen zu übersetzen. Dabei ist das Ziel, für die jeweilige CPU-Architektur und die damit zur Verfügung stehenden Befehlssätze eine deutliche bessere Performanz im..

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..

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.

Unter redaktioneller Führung durch Kevlin Henney und Trisha Gee stellt das Buch 97 Weisheiten vor, die von verschiedenen Java-Experten stammen, darunter einigen JavaSPEKTRUM-Kolumnisten wie Michael Hunger und Thomas Ronzon.