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..

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..

Neue aufkommende Marktentwicklungen erhöhen den Druck auf die IT der Unternehmen zusehends. ERP-Systeme wurden bisher aufgrund ihrer Größe und Komplexität meist klassisch entwickelt, doch strategische Entscheidungen von Softwareanbietern wie SAP führen immer mehr zu der Notwendigkeit, auch diese Systeme agil zu entwickeln. In der agilen Softwareentwicklung steigt die Bedeutung des automatisierten ..

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.