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  • Wie maschinelles Lernen und KI die Gesundheitsdiagnostik in mobilen Apps verändern
    Wie maschinelles Lernen und KI die Gesundheitsdiagnostik in mobilen Apps verändern
    ​Das Gesundheitswesen ist seit langem ein datenintensiver Bereich, und heute eröffnet die Integration von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen neue Grenzen, insbesondere im Bereich der Diagnostik. Als Entwickler stehen wir an der Spitze dieser Transformation
    häufiges Problem 744 2024-09-24 16:46:01
  • Navigieren im regulatorischen Labyrinth: Vereinfachung der Datenkonformität
    Navigieren im regulatorischen Labyrinth: Vereinfachung der Datenkonformität
    In einer Zeit immer komplexerer Regulierungslandschaften stehen IT-Experten bei der Verwaltung der Datenkonformität vor beispiellosen Herausforderungen. Die sich weiterentwickelnden Vorschriften in verschiedenen Branchen erfordern einen proaktiven und ausgefeilten Ansatz für das Datenmanagement.
    häufiges Problem 873 2024-09-23 15:25:02
  • Neue Ära des Cloud 2.0 Computing: Serverlos!
    Neue Ära des Cloud 2.0 Computing: Serverlos!
    Serverloses Computing ist eine der sich am schnellsten verändernden Landschaften der Cloud-Technologie und wird oft als die nächste große Revolution in der Cloud 2.0 bezeichnet. Auf dem Weg der digitalen Transformation jedes Unternehmens findet Serverless seinen Platz als Schlüsselfaktor, da es Unternehmen ermöglicht, das Geschäft mit der Infrastrukturverwaltung auszulagern und sich auf die Kernanwendungsentwicklung zu konzentrieren.
    häufiges Problem 539 2024-09-23 15:25:04
  • Verschleierung vs. Verschlüsselung: So schützen Sie Ihren .NET-Code richtig
    Verschleierung vs. Verschlüsselung: So schützen Sie Ihren .NET-Code richtig
    Bei der Arbeit an .NET-Anwendungen besteht ein Hauptanliegen darin, Ihren Code vor unbefugtem Zugriff, Diebstahl geistigen Eigentums und Reverse Engineering zu schützen. Dies kann durch die Implementierung von Daten- und Codeschutztechniken zum Schutz der Anwendung erreicht werden. Zur Sicherung von .NET-Code werden hauptsächlich zwei Techniken verwendet: Verschleierung und Verschlüsselung.
    häufiges Problem 546 2024-09-18 15:55:14
  • Algorithmische Fortschritte in der KI-gesteuerten Suche: Optimierung der Abfrageverarbeitung für Präzision und Geschwindigkeit
    Algorithmische Fortschritte in der KI-gesteuerten Suche: Optimierung der Abfrageverarbeitung für Präzision und Geschwindigkeit
    In der heutigen datengesteuerten Welt ist eine effiziente und genaue Informationsbeschaffung von entscheidender Bedeutung. Das schnelle Wachstum unstrukturierter Daten in allen Branchen stellt herkömmliche Suchalgorithmen vor große Herausforderungen. KI hat die Abfrageverarbeitung und den Datenabruf revolutioniert, indem sie ausgefeilte Techniken eingeführt hat, die sowohl die Präzision als auch die Geschwindigkeit der Suchergebnisse optimieren. Dieser Artikel befasst sich eingehend mit den Algorithmen hinter der KI-gesteuerten Suche und wie sie die Abfrageverarbeitung verbessern und intelligente, relevante und skalierbare Sucherlebnisse ermöglichen.
    häufiges Problem 729 2024-09-18 15:50:04
  • Kontinuierliche Bereitstellung mit Feature Flags transformieren
    Kontinuierliche Bereitstellung mit Feature Flags transformieren
    Continuous Delivery ist eine Praxis und Methodik, die Ihnen hilft, Ihre Software schneller zu erstellen und bereitzustellen, sodass sie jederzeit für Produktionssysteme freigegeben werden kann. Es erleichtert die Verkürzung der Lebenszykluszeiten verschiedener Entwicklungs- und Betriebsprozesse. Die effektive Anwendung der Konzepte Continuous Integration (CI) und Continuous Deployment (CD) trägt dazu bei, die Vorteile der Continuous-Delivery-Prinzipien zu nutzen und ermöglicht auch schnellere Software-Releases.
    häufiges Problem 2113 2024-09-18 14:27:48
  • REST- und HTTP-Semantik
    REST- und HTTP-Semantik
    Roy Fielding erstellte REST als seine Doktorarbeit.
    häufiges Problem 1056 2024-09-18 14:27:45
  • Die KI-Sicherheitslücke: Schutz von Systemen im Zeitalter der generativen KI
    Die KI-Sicherheitslücke: Schutz von Systemen im Zeitalter der generativen KI
    Die schnelle Einführung von generativer KI (GenAI) und großen Sprachmodellen (LLMs) verändert Branchen in einem beispiellosen Tempo. Fast 90 % der Unternehmen implementieren oder erforschen LLM-Anwendungsfälle aktiv und sind bestrebt, die Leistungsfähigkeit dieser revolutionären Technologien zu nutzen. Dieser Begeisterung steht jedoch ein besorgniserregender Mangel an Sicherheitsvorsorge gegenüber. Ein aktueller GenAI Readiness-Bericht von Lakera zeigt, dass nur etwa 5 % der Unternehmen Vertrauen in ihre GenAI-Sicherheits-Frameworks haben.
    häufiges Problem 623 2024-09-18 14:27:43
  • Führen Sie eine erfolgreiche agile Transformation mit dem VICTORY Framework
    Führen Sie eine erfolgreiche agile Transformation mit dem VICTORY Framework
    Agile Transformationen können schwierig sein. Sie sind chaotisch, zeitaufwändig und oft halten sie nicht die Versprechen ein, die alle ursprünglich begeistert haben. Deshalb ist es so wichtig, eine agile Transformation als umfassende organisatorische Veränderung zu betrachten und nicht nur als eine Änderung der Arbeitsweise unserer Entwicklungsteams.
    häufiges Problem 718 2024-09-18 14:27:37
  • Prinzipien moderner Dateninfrastruktur
    Prinzipien moderner Dateninfrastruktur
    Die Entwicklung des Internets in den letzten Jahrzehnten hat unbestreitbar Auswirkungen auf die Funktionsweise unserer Gesellschaften. Von der Erleichterung der Globalisierung bis hin zur Bereitstellung neuer Technologien wie sozialer Medien und Verbraucher-Apps für nahezu jeden Menschen auf dem Planeten
    häufiges Problem 1257 2024-09-18 14:27:34
  • Vergleich von Apache Astro und Airflow
    Vergleich von Apache Astro und Airflow
    Eine effektive Workflow-Orchestrierung ist der Schlüssel zur Automatisierung komplexer prozessorientierter Aktivitäten in der modernen Softwareentwicklungslandschaft. Im Hinblick auf Datentechnik und Datenwissenschaft erobern sich Astro und Apache Airflow als wichtige Tools für die Verwaltung dieser Datenworkflows.
    häufiges Problem 815 2024-09-18 14:27:31
  • Verwirrungsmatrix vs. ROC-Kurve: Wann welche für die Modellbewertung verwendet werden sollte
    Verwirrungsmatrix vs. ROC-Kurve: Wann welche für die Modellbewertung verwendet werden sollte
    Die Modellleistung muss beim maschinellen Lernen und in der Datenwissenschaft bewertet werden, um ein Modell zu erstellen, das zuverlässig, genau und effizient für jede Art von Vorhersage ist. Einige gängige Werkzeuge hierfür sind die Verwirrungsmatrix und die ROC-Kurve. Beide dienen unterschiedlichen Zwecken und es ist für eine robuste Modellbewertung von entscheidender Bedeutung, genau zu wissen, wann sie eingesetzt werden sollen. In diesem Blog gehen wir detailliert auf beide Tools ein, vergleichen sie und geben schließlich Hinweise, wann eines der beiden Tools bei der Modellevaluierung eingesetzt werden sollte.
    häufiges Problem 371 2024-09-18 14:27:29
  • Optimieren Sie IaC mit KI für die Infrastruktureffizienz der nächsten Generation
    Optimieren Sie IaC mit KI für die Infrastruktureffizienz der nächsten Generation
    ​In der heutigen Technologielandschaft ist es schwer, die Auswirkungen zu übersehen, die KI in nahezu allen Bereichen hat. Als Enthusiasten von Infrastructure as Code (IaC) haben wir untersucht, wie KI die nächste Entwicklung des IaC-Ökosystems vorantreiben kann.
    häufiges Problem 715 2024-09-18 14:27:26
  • Konfigurieren eines Verbindungspools
    Konfigurieren eines Verbindungspools
    Ein Verbindungspooler ist eine Softwarekomponente, die Datenbankverbindungen verwaltet. Dies kann auf vielfältige Weise dazu beitragen, die Ressourcennutzung zu verbessern, beim Lastausgleich oder Failover zu helfen und die Transaktionszeiten erheblich zu verkürzen. In diesem Blogbeitrag werden wir sehen, was ein Verbindungspooler ist und wie man ihn konfiguriert.
    häufiges Problem 914 2024-09-18 14:27:23
  • MLOps: So erstellen Sie ein Toolkit zur Steigerung der KI-Projektleistung
    MLOps: So erstellen Sie ein Toolkit zur Steigerung der KI-Projektleistung
    Zahlreiche vielversprechend gestartete KI-Projekte scheitern. Dies liegt normalerweise nicht an der Qualität der Modelle für maschinelles Lernen (ML). Schlechte Implementierung und Systemintegration machen 90 % der Projekte zum Scheitern. Organisationen können ihre KI-Bemühungen retten. Sie sollten angemessene MLOps-Praktiken anwenden und die richtigen Tools auswählen. In diesem Artikel werden MLOps-Praktiken und -Tools besprochen, die sinkende KI-Projekte retten und robuste Projekte vorantreiben können, wodurch sich die Projektstartgeschwindigkeit potenziell verdoppeln lässt.
    häufiges Problem 614 2024-09-18 14:27:21

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2024-02-29

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2023-02-03

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可爱的夏天元素矢量素材(EPS+PNG)

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2024-05-09

四个红的的 2023 毕业徽章矢量素材(AI+EPS+PNG)

这是一款红的的 2023 毕业徽章矢量素材,共四个,提供了 AI 和 EPS 和免扣 PNG 等格式,含 JPG 预览图。
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2024-02-29

唱歌的小鸟和装满花朵的推车设计春天banner矢量素材(AI+EPS)

这是一款由唱歌的小鸟和装满花朵的推车设计的春天 banner 矢量素材,提供了 AI 和 EPS 两种格式,含 JPG 预览图。
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2024-02-29

金色的毕业帽矢量素材(EPS+PNG)

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2024-02-27

Website-Vorlage für Reinigungs- und Reparaturdienste für Inneneinrichtungen

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2024-05-09

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2024-02-28

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2024-02-28