Blog & Articles

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Was sind eigentlich Web Components?

In der Kristallkugel

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Microservices mit CherryPy, Teil 1: URL-Routing

Der richtige Dispatcher

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„Ein paar Köpfe, ein paar Füße, alles ganz einfach!“

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Ethereum Contracts with Truffle Framework

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Functional Service in Scala

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Distributed Trust

So gut wie jedes Projekt das der Interaktion von Menschen dient verwendet ein Konzept zur Bewertung der Reputation seiner Teilnehmer. Ist die Umsetzung zu Beginn eines Projekts noch einfach und übersichtlich, oft auch etwas naiv, wachsen die Ansprüche im Laufe des weiteren Lebenszyklus eines Systems.

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Konsensansätze für Blockchains

Auf der Suche nach Einigkeit

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Zeitreise mit LocalDate und DateTimeFormatter

Die Krux mit den Patterns

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Cooking with Onions: Inward-Pointing Arrows

The onion architecture is an established approach to structuring applications.

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Go lernen an ein paar verregneten Tagen

Besonderheiten und Schwierigkeiten

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Report Generator in Rust

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Domain Events vs. Event Sourcing

Why domain events and event sourcing should not be mixed up.

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Domain Events vs. Event Sourcing

Weshalb Domain Events und Event Sourcing nicht vermischt werden sollten

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Technologien für Microservices

Warum Microservices-Frameworks nicht genug sind

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Sentiment Analysis in der Praxis

Mit dem lexikonbasierten Verfahren lässt sich eine Sentiment Analysis schnell und einfach umsetzen. Ein praxisorientiertes Beispiel zeigt, wie damit zum Beispiel sozialwissenschaftliche Forschung unterstützt werden kann.

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Die erste Java-Version mit Long-Term-Support seit Java 8

Java, die Elfte

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20 Jahre INNOQ Schweiz

Wir danken!

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Microservices – oder doch nicht?

Microservices sind zwar in aller Munde, aber wie jede andere Architektur auch sind sie ein Trade-Off. Also stellt sich die Frage, wo Microservices sinnvoll sind, wie es mit Microservices weitergeht und was nach Microservices kommt.

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Boring Innovation?

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Handling German Text with torchtext

Some nasty details on dealing with non-English text

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Declarative Data Transformations

This describes a declarative approach to validating and transforming inconsistently structured data.

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Langweilige Innovation?

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Testen von Microservice-Systemen

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Vorgehensweise für maschinelles Lernen als Orientierung

Eine Vielzahl von hochentwickelten Technologien für maschinelles Lernen ist als Open Source frei verfügbar. Dennoch zeigt sich, dass es nur vergleichsweise wenige Anwender gibt, die diese Technologie in Produkten erfolgreich einzusetzen. Maschinelles Lernen ist ein sehr vielschichtiger und komplexer Bereich der Informatik und darüber hinaus ein Gebiet aktiver Forschung. Einsteiger können insbesondere im Bereich Deep Learning dadurch schnell den Eindruck gewinnen dass eine Einarbeitung nur auf hohem wissenschaftlichen Niveau möglich ist. Es gibt jedoch durchaus auch praxisorientierte Quellen. Viele Informationen sind nur in englischer Sprache verfügbar, daher verweist der Artikel auf englische Quellen.

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Serverless - The Vendor Is Not Your Enemy

Serverless Entwicklung mit bekannten Pattern