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..

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.

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..

Als Martin Fowler sein Buch zu Refactoring erstmals auf den Markt warf, war es nicht weniger als eine vollständige Revolution. Das bisher nur in Smalltalk-Kreisen bekannte Konzept des Refactorings wurde nun mit in Java gehaltenen Beispielen für die Allgemeinheit zugänglich gemacht, was im Laufe der nächsten Jahre die Codequalität durch die Bank stark erhöhte.

Lösungen für die Digitalisierung sind oft sehr komplex, speziell im Falle industrieller IIoT-Anwendungen (IIoT = Industrial Internet of Things). Es handelt sich zumeist um große langlebige Systeme von Systemen mit heterogener Hardware, Cloud-Einbindung und Integration diverser Datenquellen. Noch dazu unterliegen sie stringenten Qualitätsanforderungen wie Skalierbarkeit und Sicherheit. Ohne die ric..