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Java

449 Inhalte
Entdecken Sie unser Archiv zu tiefgehenden Inhalte zum Thema Java.
Hallo, diesmal gibt es hier in der Tool Talk-Kolumne eine doppelte Premiere. Nicht nur, dass ich aus gegebenem Anlass einmal Tools in Python vorstelle – nein, die Kolumne ist auch länger als sonst. Warum? Diese Ausgabe beschäftigt sich im Schwerpunkt mit dem Thema „Machine Learning“, und – ob man es als Java-Entwickler zugeben will oder nicht – hier ist das Python-Universum größer als der Java-Kos..
Bilder verfremden mit Albumentations
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
Hallo, wenn man eine Sache häufig verwendet, so sollte man meinen, dass man diese Sache auch besonders gut kennt. Überlegen Sie einmal mit mir, welches Programm/Tool verwenden Sie am häufigsten? Ich möchte wetten, dass die Java Virtual Machine bei vielen Lesern ganz oben steht. Trotzdem behaupte ich, dass den wenigsten die Hintergründe bekannt sind. Da die Wahrheit bekanntlich im Code liegt, möcht..
Blick in die Sourcen des JDK
Medizinische Daten von Patienten werden aktuell in Krankenhäusern auf unterschiedlichste Weisen aufgezeichnet und in unterschiedlichsten Systemen gespeichert. Die Daten werden für Diagnosen und Verlaufskontrollen punktuell genutzt, größere Zusammenhänge und daraus ableitbares Wissen liegen jedoch brach. Durch eine kontinuierliche wissenschaftliche Begleitung und den Einsatz von neuartigen Methoden..
Eine Pipeline für KI-basierte (medizinische) Datenanalyse
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