Computer und IT
No-Code Data Science
Data Science ohne Programmierung Dieses Buch zeigt Ihnen, wie Sie mit KNIME vollständige Data-Science- und Machine-Learning-Projekte ohne Programmierkenntnisse umsetzen. Sie lernen, Daten systematisch zu prüfen und aufzubereiten, Modelle zu trainieren, Ergebnisse fachlich und technisch zu bewerten und Workflows so aufzubauen, dass sie im Arbeitsalltag wiederverwendbar sind. Das Buch richtet sich an Data Analysts und Business Analysts ebenso wie an Fach- und Führungskräfte, Studierende und alle, die datengetriebene Projekte praxisnah realisieren möchten.Strukturierte Workflows nach CRISP-DM Als roter Faden dient der bewährte CRISP-DM-Prozess. Schritt für Schritt durchlaufen Sie Business Understanding, Data Understanding, Data Preparation, Modeling, Evaluation und Deployment - jeweils konkret umgesetzt in KNIME. Dabei geht es nicht nur darum, Modelle zu trainieren, sondern auch, Zielgrößen sauber zu definieren, Datenrisiken zu erkennen, Schwellenwerte festzulegen und Ergebnisse in konkrete Entscheidungen und Prozessschritte zu übersetzen. Praxisnahe Projekte für reale Anwendungsfälle Durchgängige Beispielprojekte aus verschiedenen Branchen zeigen, wie sich dieselbe methodische Logik auf unterschiedliche Fragestellungen übertragen lässt: von Kampagnenreaktionen und Kundenabwanderung über Kreditrisiken, Betrugserkennung und Produktionsqualität bis hin zu Healthcare-, Diagnose- und Retail-Anwendungen. So erwerben Sie nicht nur KNIME-Know-how, sondern auch eine Methodik, mit der Sie eigene Analyse-, Machine-Learning- und Automatisierungsprojekte strukturiert umsetzen können.
Retro-Games mit Python für Einsteiger
In diesem Buch lernst du Schritt für Schritt, wie du deine eigenen Spieleklassiker mit Python programmierst - unabhängig davon, ob du zum ersten Mal programmierst oder schon Vorkenntnisse mit Python oder einer anderen Programmiersprache hast. Mit Python und der Spielebibliothek pygame entwickelst du acht verschiedene Retro-Spiele, die nach und nach anspruchsvoller werden. Von einfachen Arcade-Games bis hin zu komplexen Taktik-Klassikern werden alle Spiele Schritt für Schritt erklärt und können direkt ausprobiert, verändert und erweitert werden.Mit modernen KI-Techniken bringst du deine Spiele-Klassiker auf das nächste Level, indem du Gegner entwickelst, die intelligent auf dein Verhalten reagieren oder selbstständig dazulernen.So verbindest du Retro-Gaming mit spannenden Einblicken in die Welt der künstlichen Intelligenz.Du lernst unter anderem: Spiele mit Python und pygame entwickelnSpielfiguren, Kollisionen und Highscores umsetzenLabyrinthe, Punktesysteme und Spielsteuerungen programmierenNPCs mit neuronalen Netzen trainierenKI-Verfahren wie Q-Learning und Mini-Max praktisch anwendeneigene Spielideen weiterentwickeln und anpassenSo lernst du nicht nur Python und Spieleentwicklung kennen, sondern bekommst auch einen praktischen Einstieg in die Welt der künstlichen Intelligenz.Spiele im Buch (basierend auf beliebten Klassikern): SchlangenbissPress under WaterPyramideTetrimaniaDiamond PusherArcade Fighter mit KI-gesteuerten GegnernRobi Chase mit KI-basierter WegsucheLandgewinn mit KI-Gegner in verschiedenen Schwierigkeitsstufen
Souveräne KI für Unternehmen
Sie wollen generative Künstliche Intelligenz gewinnbringend und sicher in die Unternehmens-IT integrieren? Dann sind Sie hier richtig. Ingmar Stapel zeigt Ihnen, wie Sie eine komplette KI-Infrastruktur mit Open-Source-Tools aufbauen und souverän betreiben. Und, wie Sie Cloud-Services mit lokaler KI geschickt kombinieren, um die Vorteile beider Welten zu nutzen. Der Weg führt von Ollama oder vLLM als KI-Motor über die Aufbereitung Ihres komplexen Firmenwissens mit RAGFlow bis zu agentischen Systemen – für Code, Unternehmensworkflows oder allgemeine Aufgaben. Mit detaillierter TCO-Analyse und getesteten Schritt-für-Schritt-Anleitungen bauen Sie so eine KI-Infrastruktur auf, die Ihre Datensouveränität stärkt und DSGVO sowie EU AI Act fest im Blick behält.Hier lernen Sie: Strategische Grundlagen und »Beidhändigkeit« Erfahren Sie, warum digitale Souveränität für europäische Unternehmen wichtig ist, welche Risiken Public-Cloud-KI birgt und wie Sie mit einer TCO-Analyse die Wirtschaftlichkeit eigener Lösungen belegen. Sie lernen, lokale KI und KI-als-Service gezielt zu kombinieren, statt sich auf eine Seite festzulegen. Souveräne Infrastruktur Schritt für Schritt Die eigenen KI-Plattform! Von Ollama oder vLLM als stabiles Backend über Open WebUI als professionelles Cockpit bis zu RAGFlow für internes Know-how. Sie verbinden alle Komponenten über das MCP, richten agentische Werkzeuge wie OpenCode, Claude Code, Hermes Agent und OpenClaw lokal ein und automatisieren Workflows mit n8n und Flowise AI. Das souveräne Kreativ-Studio Erweitern Sie Ihre Werkstatt um die Welt der Bilder, Klänge und Videos! Bildgenerierung mit ComfyUI und Stable Diffusion, Audioverarbeitung mit Whisper und eine eigene Audio-KI mit ACE-Step stehen auf dem Plan. Oder geht es um Robotik und Fertigung? Dann nehmen Sie mit dem Language Model Cosmos-Reason2 noch echtes Video- und Szenenverständnis ins Portfolio. Das Sahnehäubchen: veredeln und automatisieren Verwandeln Sie generische Open-Source-Modelle durch Fine-Tuning über LLaMA Factory und LoRA-Training in hochspezialisierte Experten, die Ihre Unternehmens-DNA verinnerlicht haben. Souveränität vom Feinsten!Aus dem Inhalt: Hardware-Auswahl und TCO-Analyse Beidhändigkeit: lokale KI und KI-als-Service kombinieren Ollama als KI-Engine einrichten RAG-Systeme mit Unternehmensdaten aufbauen Integration über das MCP Agentische Systeme: OpenCode, Claude Code, Hermes Agent, OpenClaw Prozessautomatisierung mit N8N und Flowise AI Kreativ-Studio: Bildgenerierung mit ComfyUI und Stable Diffusion Audio und Vision: Whisper, ACE-Step und Video-/Szenenverständnis mit Cosmos-Reason2 Fine-Tuning und LoRA-Training mit LLaMA Factory DSGVO und EU AI Act
Die Mittel der Prädiktion
Von den banalsten Anwendungen im Internet bis zu den gravierendsten in Kriegen: Künstliche Intelligenz ist aus unserer Lebenswelt nicht mehr wegzudenken. Bisweilen erzeugt ihre Allgegenwart sogar das Gefühl, einer überwältigenden Technologie ohnmächtig ausgeliefert zu sein. KI als Schicksal? Nein, sagt der Ökonom Maximilian Kasy und zeigt in seinem augenöffnenden, ganz zugänglich geschriebenen Buch, dass künstliche Intelligenz weder undurchschaubar noch unkontrollierbar ist. Denn unser Leben mit KI wird nicht von Technik bestimmt, sondern von Menschen. Um dies zu verdeutlichen, legt Kasy zunächst die Grundprinzipien dar, nach denen KI funktioniert. Dabei stellt sich heraus, dass sie weit weniger kompliziert ist als gerne behauptet. Sie ist jedoch heimtückisch, weil sie Ergebnisse nach den Wünschen ihrer Eigentümer zu steuern vermag. Fatal wäre es daher, wenn eine der folgenreichsten Technologien der Menschheit im Besitz von wenigen wäre, denen es primär um Profite und den Ausbau ihrer Macht geht. Das ist im Augenblick aber der Fall, und so ist es höchste Zeit, die Mittel der Prädiktion – Daten, Rechenleistung, Fachwissen, Energie – unter öffentliche demokratische Kontrolle zu bringen. Wenn es uns gelingt, die Ziele der KI am Gemeinwohl auszurichten, könnte unser aller Leben mit ihr ein gutes werden.
Handbuch für Software-Delivery und Operations
Software-Delivery – umfassend und für die Praxis erklärt Konsequenter Praxisbezug: Lernen durch praxistypische Codebeispiele und Übungen Alle relevanten Themen rund um moderne Software-Delivery Durchdachter Aufbau: vom Hello World einer App auf einem einzelnen Server ausgeführt bis zu fortgeschrittenen Architekturen wie Microservices in Kubernetes und automatisierter Bereitstellung Während sich die meisten DevOps-Bücher auf die Theorie und Kultur konzentrieren, beschreibt dieser Praxisleitfaden die Tools und Praktiken für eine erfolgreiche Softwarebereitstellung. Yevgeniy (Jim) Brikman zeigt anhand von vielen Beispielen, wie Sie Software in der Produktivumgebung betreiben und warten – mit realen Systemen und echtem Code. Lernen Sie grundlegende Konzepte und Best Practices kennen und erwerben Sie wesentliche Fähigkeiten für DevOps, SRE und die Full-Stack-Entwicklung: Nutzen Sie moderne Verfahren, um Anwendungen und Microservices in der Cloud zu deployen. Stellen Sie Anwendungen mithilfe von VMs (EC2), Containern (Kubernetes) und serverlosen Diensten (Lambda) bereit. Verwalten Sie Infrastructure as Code mit OpenTofu/Terraform, Packer, Docker und Ansible. Automatisieren Sie Ihren Softwarebereitstellungszyklus in einer CI/CD-Pipeline. Konfigurieren Sie Netzwerke, einschließlich VPCs, VPNs, DNS und Service Meshes. Teilen Sie Ihre Codebasis in mehrere Umgebungen, Bibliotheken und Microservices auf. Verwalten Sie Secrets und verschlüsseln Sie Daten während der Übertragung (TLS) und im Ruhezustand (AES). Speichern Sie Daten in relationalen Datenbanken, NoSQL-Datenbanken und Dateispeichern.
Power or Control
Warum gute Absichten oft nicht ausreichen – und was stattdessen wirkt Ein klares Denkmodell, um Kontrollmuster zu erkennen und wirksamer zu handeln Den Kreislauf aus Unsicherheit, Kontrolle und Widerstand nachhaltig durchbrechen Konkrete Impulse für Selbstführung, Zusammenarbeit und Veränderung In herausfordernden Situationen greifen wir schnell zu dem, was Sicherheit verspricht: mehr Kontrolle. Wir verschärfen Regeln, treffen Entscheidungen für andere und versuchen, Unsicherheit möglichst auszuschließen. Kurzfristig beruhigt das. Langfristig entstehen jedoch oft Widerstand, Abhängigkeit und genau jene Probleme, die wir eigentlich lösen wollten. Dieses Buch macht die grundlegende Entscheidung sichtbar, die hinter unserem Denken und Handeln steht: Wählen wir Kontrolle – oder handeln wir aus innerer Wirksamkeit, aus Power? Henning Wolf und Bill J. McCarley stellen das Power or Control Model erstmals umfassend in Buchform vor. Sie zeigen, warum Kontrolle so verführerisch ist, wie sich der Control Cycle selbst verstärkt und wie stattdessen ein Power Cycle entstehen kann, der Lernen, Zusammenarbeit und nachhaltige Ergebnisse ermöglicht. Sie erfahren, wie Sie: den Control Cycle erkennen und seine Dynamik unterbrechen den Power Cycle in Gang setzen und wirksamer handeln Unsicherheit und Angst aushalten, ohne von ihnen gesteuert zu werden Verantwortung als erweiterten Handlungsspielraum nutzen andere Fragen stellen und neue Perspektiven gewinnen in Teams und Organisationen nachhaltige Veränderungen ermöglichen
Building MCP Servers with C#
The Model Context Protocol (MCP) is quickly becoming the standard way for AI models to talk to external tools, data, and services. Anthropic announced it late 2024, and Microsoft, OpenAI, Google, and others all jumped on board pretty quickly. It gives a universal protocol so AI agents can call into code: reading databases, calling APIs, accessing files, whatever is needed. People like to call it "USB-C for AI." This book teaches .NET developers how to build MCP servers using the official C# SDK (ModelContextProtocol on NuGet). Start with the basics, learn how the protocol works, prepare the dev environment, then build increasingly complex servers. The book walks through the three MCP primitives: tools (functions the AI can call), resources (data the AI can read), and prompts (reusable templates), with examples you can actually run as you go. GitHub Copilot, Claude, ChatGPT, and other AI assistants are adding MCP support right now. If you can build MCP servers, your code and APIs become accessible to every major AI platform at once. Readers build a complete capstone project that ties together tools, resources, prompts, DI, database integration, and deployment. The last chapters cover enterprise stuff like auth, resilience, and observability, plus getting it running with Docker, Azure, and CI/CD. So you can actually ship what you build. What You Will Learn Understand how MCP works architecturally. Learn how hosts, clients, and servers communicate with JSON-RPC 2.0, how capability negotiation works, and what the transport layers do.Build MCP tools with the C# SDK. Create tools with typed parameters, async execution, progress reporting, and proper error handling using the official ModelContextProtocol NuGet package.Expose data through MCP resources. Serve static and templated resources with proper URI schemes and MIME types so AI models can read your application data.Create reusable prompt templates. Build parameterized prompts with multiple messages that guide AI behavior and can be shared across teams.Pick the right transport layer. Understand when to use stdio vs Streamable HTTP and implement both with ASP.NET Core.Use proper .NET patterns in MCP servers. Use dependency injection, IOptions configuration, structured logging, HttpClientFactory, the same patterns you'd use in any production ASP.NET Core app.Deploy MCP servers for real. Containerize with Docker, publish as .NET tools on NuGet, deploy to Azure, and set up CI/CD with GitHub Actions. Who This Book is For This book is for any .NET developers seeking to use Model Context Protocol to develop intelligent applications.
Die digitale Revolution in der Musikindustrie
Dieser Band, der erste Teil einer dreiteiligen Reihe, untersucht die Ursprünge und die erste Welle der digitalen Transformation in der Musikindustrie, beginnend mit der CD und den technologischen Voraussetzungen, die den Übergang von physischen Formaten zum vollständig digitalen Konsum ermöglichten. Er beleuchtet, wie die MP3-Komprimierung, die Verbreitung von Breitbandinternet und P2P-Netzwerke eine beispiellose Krise für die phonografische Industrie auslösten und die Erwartungen der MusikkonsumentInnen neu prägten. Durch die Analyse von Napster, Filesharing-Systemen der zweiten Generation und den rechtlichen Gegenmaßnahmen der Branche zeigt der Band, wie struktureller Wandel unvermeidlich wurde. Er dokumentiert zudem, wie Amazon, Apple, Google und Social-Media-Plattformen zu mächtigen Vermittlern aufstiegen und Vertrieb, Entdeckung und Monetarisierung von Musik neu definierten. Durch die Kombination von wirtschaftlicher, technologischer und kultureller Analyse vermittelt der Band ein grundlegendes Verständnis dafür, wie digitale Netzwerke die Wertschöpfungskette der Tonträgerindustrie auflösten und neu aufbauten.
Mein erster Bambu Lab
Einfacher Einstieg in den 3D-Druck ohne Vorkenntnisse3D-Modelle mit Bambu Studio vorbereiten und erfolgreich druckenEinführung in den Mehrfarbdruck mit automatischem FilamentwechselGeeignet für die Einsteiger-Modelle Bambu Lab A1, A1 Mini, A2L und P2S sowie alle anderen Drucker von Bambu Lab Einfach einsteigen und direkt losdrucken Dieses Buch richtet sich an zukünftige 3D-Druck-Fans, die noch nie zuvor gedruckt haben. Es begleitet dich Schritt für Schritt bei deinen ersten Druckprojekten mit Bambu Lab. Die Einsteiger-Modelle der Serien A1, A1 Mini, A2 und P2 sind für ihre einfache Bedienung bekannt und werden ausführlich beschrieben. Du lernst die wichtigsten Funktionen kennen, um schnell und erfolgreich eigene Modelle zu drucken. Von der Idee zum fertigen Druck Du erfährst, wo du passende 3D-Modelle findest und wie du sie mit der mitgelieferten Software Bambu Studio für den Druck vorbereitest. Dabei lernst du den kompletten Ablauf kennen: vom Import des Modells über Stützstrukturen und die wichtigsten Druckeinstellungen bis zum fertigen 3D-Objekt. Auch die Nutzung einsteigerfreundlicher Filamente sowie mehrfarbiges Drucken mit automatischem und manuellem Filamentwechsel werden leicht verständlich erklärt. Praxiswissen für gelungene Druckergebnisse Detaillierte Abbildungen, Schritt-für-Schritt-Anleitungen und praktische Tipps erleichtern dir den Einstieg und helfen dabei, typische Fehler zu vermeiden. In einem kleinen Troubleshooting findest du darüber hinaus passende Lösungen für häufige Druckprobleme. So gelingt der Einstieg in den 3D-Druck auch ohne Vorkenntnisse und du kannst schnell deine eigenen Projekte umsetzen. Aus dem Inhalt: Einführung in FDM-DruckKaufberatung, Zubehör und InbetriebnahmeDrucker der Serien A1, A1 Mini, A2 und P2 im DetailSchnellstart für den ersten DruckFilamente für EinsteigerDruckvorlagen finden und vorbereitenSlicen mit Bambu StudioDruckprofil und Filamentprofil auswählen und anpassenModelle ausrichten und Stützen setzenMehrfarbiger Druck3D-Druck-Projekte Schritt für SchrittModelle personalisieren mit aufgeprägter SchriftHäufige Druckprobleme beheben
The Next Identity Crisis
Identity is the foundation of trust. For thousands of years, humans have built systems to answer a simple question: Who can be trusted? From tribal symbols and passports to digital credentials, identity has always been our anchor. But now, for the first time, we share identity with non-human actors—AI systems that think, decide, and act. This is the next identity crisis, and it challenges not just our institutions but our very sense of what it means to be human. The Next Identity Crisis takes you on a sweeping journey through history, philosophy, and technology to explore how identity has evolved—and why AI changes everything. What happens to ownership when the thing you “own” has autonomy? What happens to trust when any face, voice, or signature can be fabricated? What happens to humanity when agency is no longer uniquely human? Blending cultural insight with provocative foresight, this book examines the collapse of traditional identity systems and the illusion of control in an age of algorithmic actors. It traces the arc from ancient rituals to digital abstractions, then confronts the rupture: AI as an independent force in our social fabric. Finally, it asks whether a new social contract between humans and machines is possible—and what remains uniquely ours. Accessible yet profound, The Next Identity Crisis is essential reading for anyone grappling with the ethical, political, and existential stakes of artificial intelligence. If you’ve ever wondered how trust survives in a world where identities are fluid and autonomy is shared, this book offers answers—and challenges you to rethink what it means to belong. What You Will Learn Online selves, avatars, deepfakes, and the abstraction of identity into dataDelegation, drift, and deception in human-machine systemsDeepfakes, synthetic personas, and the erosion of recognitionConsciousness, mortality, creativity—what remains distinct?AI as permanent cohabitant: The crisis of identity is about us, not them Who This Book Is For General readers curious about AI, philosophy, and society as well as executives, policymakers, and thought leaders outside of cybersecurity
Serverless Distributed Systems in Modern .NET and Azure
In an era where scalability, resilience, and agility define successful software systems, this book offers a hands-on roadmap to mastering event-driven, serverless architectures. The book guides you, step by step, through building a real-world distributed order-processing system—starting from a single Azure Function and expanding into a robust, fully integrated, and production-ready cloud solution. You will learn how to design ingestion pipelines with HTTP triggers and queues, orchestrate workflows with Durable Functions, manage data in Cosmos DB, implement event-driven flows using Event Grid, and monitor system health with Application Insights. Through its structured approach, this book bridges foundational concepts with practical engineering patterns. The first section establishes the core principles of distributed systems, event-driven design, and serverless computing using Azure Functions. The next section explores orchestration, workflow automation, security, and observability—equipping you with integration techniques for real-world enterprise systems. And the operations and advanced section delves into CI/CD pipelines, Infrastructure as Code (IaC), and modern deployment strategies. By the end of the book, you will have a complete reference architecture that mirrors real-world systems such as ecommerce checkouts, financial workflows, or insurance claims processing—preparing them to confidently design, deploy, and scale resilient serverless systems in .NET and Azure. What You Will Learn Design real production-grade serverless architectures on AzureUse Azure Functions, Durable Functions, Event Grid, Service Bus, Cosmos DB, Azure Storage, and API Management togetherHandle the hard concerns, including idempotency, orchestration vs. choreography, failure compensation instead of try/catch, event contracts and versioning, observability and tracing, secure B2B/API-to-API flows, zero downtime deployments, and cost-control under scaleEvolve an initially simple Azure Function into a mature, modular, multi-service, maintainable serverless system using domain-driven thinking, event modelling, and clean architectural boundariesTake a full system from development to production, including CI/CD pipelines, environment isolation, secret management, networking, and much more Who This Book Is For .NET Developers and Azure Service architects
DevSecOps and DevOps for Linux
This book is a comprehensive guide tailored to help you develop the core skills necessary to succeed in the rapidly evolving field of DevOps and DevSecOps. It covers the intersection of development, security, and operations, equipping you with both the technical expertise and soft skills required for this role. Apart from the necessary theory, it provides a large number of examples as well as hands-on labs to familiarize you with practical applications. The book begins with essential soft skills, introducing you to frameworks like Agile and Lean along with Scrum and Kanban. To better explain the topic and practical applicatins, an example Python project of an executable package is included. Then the book take you into a deepdive, demonstrating the process of gradually improving the project adding the explained topics as new features avoiding unnecessary rework. The book also covers security topics including source code compliance analysis and vulnerabilities scans, system security, data encryption and identity validation using GPG, X.509 certificates and PKI. The book delves on the most commonly used protocols (HTTP, TLS, LDAP), providing also an overview of service protocols such as SOAP and REST. Along with this it also covers containers (Docker, Podman), with an overview of Kubernetes and Helm, and a hands-on lab for installing Rancher and Deploying Gitea on top of it. Gitea is also exploited to delve into Git. The book ends showing how to operate with Ansible using playbooks, roles and collections. After reading this book you will be able to solve complex challenges, create secure and maintainable solutions, and become a trusted and respected member of any DevSecOps team. The book will not only teach you the technical concepts of DevSecOps but also to help you develop the professional mindset that will make you a sought-after DevSecOps expert. You will be able to solve complex challenges, create secure and maintainable solutions, and become a trusted and respected member of any DevSecOps team. Whether you are an experienced engineer aiming to transition into DevSecOps or a student looking to build a career, this book provides a comprehensive, hands-on, and actionable guide to becoming a skilled DevSecOps professional. You Will Learn: Understand the fundamental concepts of DevSecOps and hands-on skills in development, security, and operationsWrite effective, secure and reliable automations to support not only CI/CD, but the complete software lifecycleHow to use key tools and technologies in DevSecOps, including Git, Ansible, Kubernetes, and moreEssential soft skills like being a good team member and frameworks like Lean and Agile Who is this book for: Aspiring DevOps and DevSecOps professionals, engineers looking to transition into Dev\Ops roles, and anyone seeking a strong foundation in the practices and tools of the DevSecOps field.
XML and JSON Recipes for SQL Server
Quickly find solutions to common problems when working with XML and JSON in SQL Server, now updated for SQL Server 2022 and 2025. This second edition of XML and JSON Recipes for SQL Server expands the original with new recipes, including a dedicated section on FLWOR (For-Let-Where-Order By-Return) syntax for advanced XML querying. It also covers SQL Server's JSON data type introduced in SQL Server 2025 and the latest JSON functions added in SQL Server 2022, making it easier to build, query, and optimize structured data in modern SQL Server environments A new chapter explores how XML and JSON are used in SQL Server system processes, including DDL triggers, Extended Events, execution plan parsing, and SSIS code-behind, helping you automate diagnostics and streamline development workflows. Whether you are building automation scripts, integrating with front-end applications, or managing cross-platform data exchange, this book provides practical, ready-to-use solutions. Recipes are presented in a proven problem-solution format: look up the problem, read the solution, and apply it in your own code. Problem solved. What You Will Learn Build XML and JSON objects to support automation, integration, and data transfer.Import and parse XML and JSON from operating system files and external sources.Construct and optimize indexes on XML data to improve query performance.Convert query result sets into JSON format and return them to tabular form.Automate performance diagnostics by querying and parsing execution plans in XML.Replace manual JSON workflows with SQL Server's built-in JSON functions.Use FLWOR syntax for advanced XML filtering and transformation.Work with the JSON data type introduced in SQL Server 2025.Apply new JSON functions added in SQL Server 2022 for efficient data handling.Parse and analyze Extended Events, SSIS code-behind, and DDL triggers using XML and JSON.Leverage XML and JSON in SQL Server system processes for automation and monitoring. Who This Book Is For Database administrators, .NET developers, business intelligence developers, and other data professionals who need a deep, practical skill set for working with XML and JSON in SQL Server. Also useful for web developers who need to transform database result sets into JSON for front-end applications and for teams managing automation, integration, and cross-platform data exchange.
Jailbreaking LLMs
Large Language Models (LLMs) are rapidly transforming how enterprises operate, powering customer support, internal assistants, automated workflows, search, analytics, and decision-making systems. But as organizations adopt AI at scale, they are also introducing a new and expanding attack surface. Jailbreaking LLMs explores how attackers manipulate AI systems through prompt injection, jailbreaks, adversarial inputs, data poisoning, context manipulation, retrieval attacks, and unsafe tool usage to bypass safeguards, leak sensitive data, and influence AI behavior in unexpected ways. This book provides a practical guide to understanding, testing, and defending enterprise AI systems in the real world. Through real attack scenarios, security frameworks, red-teaming methodologies, governance strategies, and defensive architecture patterns, readers will learn how to build secure, resilient, and enterprise-ready LLM deployments. Covering everything from RAG security and agentic systems to incident response, AI governance, runtime monitoring, and future attack trends, this book connects AI innovation with modern cybersecurity practices. What you will learn Understand how LLM jailbreaks, prompt injection, and adversarial attacks work Identify vulnerabilities across enterprise AI systems, RAG pipelines, agents, and APIs Design and deploy secure, enterprise-ready LLM architectures Implement monitoring, logging, detection, and incident response workflows for AI systems Apply red-teaming and defensive testing strategies to evaluate LLM security Build governance, compliance, and ethical AI controls into enterprise deployments Understand emerging AI attack trends and future cybersecurity risks Who this book is for This book is for cybersecurity professionals, AI/ML engineers, enterprise architects, security analysts, SOC teams, IT leaders, and technical decision-makers responsible for building, deploying, or securing AI-powered systems. It is also valuable for practitioners who want to better understand the security, governance, and operational challenges that come with adopting Large Language Models in enterprise environments.
Universal Microservices Architecture
Modern software development is increasingly fragmented across platforms, runtimes, and teams. Developers are forced to duplicate business logic across web, mobile, and server environments, creating inconsistent experiences, wasted effort, and brittle systems that are hard to scale. In the context of these very real issues, this book will introduce you to Universal Microservices Architecture (UMA), a new, portable, and runtime-agnostic architecture using WebAssembly, that does not bind business logic to a specific stack and enables you to build highly modular, scalable, and efficient applications that work seamlessly across environments. Through this book you will understand the principles and building blocks of Universal Microservices Architecture (UMA), and how it differs from traditional monoliths, microservices, and frontend/backend paradigms and learn how to architect enterprise applications using WebAssembly and UMA. You will gain expertise in the portable logic and role of WebAssembly and learn how to structure, compile, and version portable business logic. The book will also help you dive into transport layers and message contracts for remote service execution and cover the operational patterns and tooling needed for building and deploying UMA-based applications. Additionally, it will teach you to address the security concerns and enforcement boundaries across distributed runtimes. Finally, to understand the full scale of UMA the book will enable you to explore applied examples of UMA across domains and platforms. This book is an invaluable guide to an architectural model that decouples software from platform constraints, enabling truly portable, sandboxed microservices powered by WebAssembly and offers a practical, forward-looking guide for architects seeking to scale client-side applications, unify teams, and prepare for AI-generated workflows using modular, testable service components. What You Will Learn How to architect enterprise applications that are portable, modular, and runtime-agnostic using WebAssembly and UMA.How to decouple application logic from platform-specific dependenciesMaster strategies for managing, versioning, and orchestrating a large set of distributed microservices across client, edge, and server environments.Scale client-side applications and prepare for AI-generated workflows using modular, testable service components Who This Book Is For This book is intended for software architects, senior engineers, and technical leads responsible for designing modern enterprise systems.
Mastering Salesforce Quality
Salesforce quality engineering is at a turning point. As organizations adopt Agentforce and scale across multi-cloud Hyperforce environments, traditional testing methods—manual checks, UI-driven automation, and reactive bug fixes—fall short. This book offers practical frameworks and proven strategies from decades of real-world experience with Fortune 500 Salesforce programs, addressing the scale, speed, and complexity of today’s platforms. This book covers 14 focused chapters and explores embedding quality into design, automation with measurable ROI, AI-era testing, and continuous compliance. Unique to this book is its emphasis on auditing GPT-generated content, testing autonomous agents, and implementing ethical governance. With over 50 reusable test scenarios, templates, and checklists, it’s both a playbook and a cultural roadmap, helping teams turn quality into a strategic advantage. What You Will Learn: Design and implement scalable Salesforce QA strategies that align with modern multi-cloud and AI-powered architectures such as Hyperforce and AgentforceUnderstand techniques to validate AI-generated content, test autonomous agents, and apply ethical governance within your testing processesPractice ways to drive measurable ROI from test automation and accelerate adoption using reusable scenarios, templates, and quick-start guides Who This Book Is For: Salesforce QA engineers and test automation professionals
Handbuch für Software-Delivery und Operations
Während sich die meisten Fachbücher zu DevOps nur auf die allgemeine Theorie und Kultur konzentrieren, befasst sich dieser praktische Leitfaden mit den Tools, Verfahren und Technologien, die tatsächlich für die moderne Software-Delivery genutzt werden. Yevgeniy (Jim) Brikman zeigt, wie Software in der Produktion ausgeführt und gewartet wird – immer anhand von realen Systemen, echtem Code und nachvollziehbaren Schritt-für-Schritt-Beispielen. Mitarbeitende in DevOps, SRE und der Full-Stack-Entwicklung lernen so die Kernkonzepte und Best Practices moderner DevOps kennen und sammeln praktische Erfahrungen für alle wichtigen Aufgabenbereiche wie etwa das Deployment von Apps, Infrastructure as Code, Tools für die Orchestrierung, Versionskontrolle, automatisiertes Testen, CI/CD, Netzwerk-Fragen, Datenspeicherung, Monitoring und Security.
Spec-Driven Development
Start your development process with a blueprint. Most teams jump into coding and leave documentation for later, if at all. Too often this leads to maintenance issues, stalled modernization, and poor business alignment. Spec-driven development flips the order: the specification becomes the single source of truth that drives code, tests, and validation. This pocket guide introduces the AI Unified Process, a lightweight framework that makes Spec-driven development practical in the age of generative AI. It shows how specs (requirements, use cases, entity models) can act as contracts, enabling AI agents and modern tools to generate, validate, and evolve software with far less guesswork. Designed for busy teams, this book focuses on the principles of spec-first development, with AI Unified Process skills and templates as the primary enabler. It also introduces emerging tools like Amazon Kiro and GitHub Spec Kit for context. Alongside practical methodology, you’ll work through a hands-on case study that takes you from requirements to executable code. By the end, you’ll understand how to apply Spec-driven Development in practice, avoid common pitfalls, and integrate AI into a disciplined, scalable workflow. What You Will Learn Capture requirements in lightweight specsTreat specs as executable contracts for code generation and testing Apply the AI Unified Process to projects and team workflowsIntegrate AI agents into a spec-driven lifecyce Who this Book is for: Software developers, tech leads, and architects with basic programming knowledge. No prior experience with requirements engineering or AI tools is required.
10 Practice Exams for Microsoft Azure AI Cloud Developer Associate (AI-200)
Effective certification preparation depends on more than reading technical material; it also requires repeated practice, honest self-assessment, and familiarity with the exam experience. This collection gives readers a structured way to test their readiness for AI-200 and understand how well they can apply the knowledge expected by Microsoft. The opening sections explain exam details, question coverage, prerequisites, setup, and a practical method for taking each test. Readers then work through ten complete practice exams, reviewing an answer key after every attempt. This format supports a steady cycle of testing, checking, and revisiting weak areas rather than relying on passive review. Across repeated attempts, readers can improve recall, spot patterns in missed questions, manage time more deliberately, and build confidence under exam-style conditions. By the end of this book, they will have a clearer view of their strengths, a focused plan for final study, and greater readiness to sit the AI-200 exam.
3D-Konstruktionen mit Autodesk Inventor 2027
3D-Modellieren von der Skizze über Bauteile und Baugruppen bis zu Werkzeichnung und AnimationPraxisnahe Erläuterung grundlegender Befehle mit zahlreichen KonstruktionsbeispielenZwei Bonuskapitel mit zusätzlichen Themen sowie alle Beispielprojekte zum Download Praxisnaher Einstieg Dieses Grundlagen- und Lehrbuch zeigt Ihnen anhand vieler einzelner Konstruktionsbeispiele die Möglichkeiten von Inventor 2027 und richtet sich insbesondere an Inventor-Neulinge, die Wert auf einen gründlichen praxisnahen Einstieg legen. Die wichtigsten Vorgehensweisen werden mit vielen einzelnen Beispielen erklärt und können daher leicht für eigene Projekte eingesetzt werden. Inventor von A bis Z Alle wichtigen Befehle werden detailliert vorgestellt: von der Erstellung von 2D-Skizzen mit Bemaßung und Abhängigkeiten über die verschiedenen Arten der Modellierung bis hin zur Erstellung von Baugruppen, Zeichnungsableitung, dem Erstellen von Stücklisten und animierten Präsentationen. Zu jedem Kapitel finden Sie Testfragen mit Lösungen im Anhang, mit denen Sie Ihr Wissen überprüfen und festigen können. Bonuskapitel und Projektdateien zum Download Die vollständigen Projekte der 3D-Beispiele inklusive der Bauteile, Baugruppen und Zeichnungen stehen auf der Webseite des Verlags zum Download bereit und helfen Ihnen, alle Übungsbeispiele leicht nachzuvollziehen. Darüber hinaus erhalten Sie zwei digitale Bonuskapitel zu den Spezialthemen »iLogic-Programmierung« und »Module für Blech, Gestell, Welle, Schweißen, BIM-Import/Export, Verbindung zu Fusion«. Aus dem Inhalt: Installation und BenutzeroberflächeSkizzenerstellung in 2D und 3D mit Linie, Bogen, Kreis, Rechteck, Langloch, PolygonAbhängigkeiten und Bemaßungen in der SkizzeAutoCAD-2D-Import3D-Modellierung mit Grundkörpern wie Quader, Zylinder, Kugel und TorusVolumenkörper mit Extrusion, Rotation (Drehen), Sweeping oder Lofting (Erhebung) erstellenSpezielle Modellierung mit Spirale, Prägen, Ableiten, Rippe und AufklebenVolumenkörper ergänzen: Bohrung, Fase, Rundung, Gewinde, Wandstärke, Flächenverjüngung, Markierungen, Oberflächenbeschaffenheit etc.iFeatures, iMates, iParts, iAssembliesBaugruppen durch Platzieren der Bauteile mit geometrischen Abhängigkeiten oder Verbindungen erstellenModellzustände, Exemplareigenschaften und GeometrievereinfachungZeichnungsableitung mit Ansichten, Bemaßungen und BeschriftungenErstellen von Stücklisten und PositionsnummernAnimierte Präsentationen, fotorealistische Bilder mit verschiedenen Stilen
Windows System Security Foundations
Whether you're a student, a career changer, or an early-career professional, this book offers a practical, hands-on introduction to Windows security fundamentals from both offensive and defensive perspectives. With over 100 exercises designed to reinforce key concepts, readers will gain real-world experience in securing domain-joined and stand-alone Windows systems. The journey begins with PowerShell—an essential tool for both administrators and attackers. You'll learn how PowerShell history is recorded, how credentials are managed, and how scripts can be obfuscated or monitored. From there, the book explores Windows users and groups, the logon process, access tokens, and User Account Control (UAC), providing a clear understanding of how Windows manages identity and privilege. Readers will dive into password hash storage and cracking techniques using tools like John the Ripper, and explore how rights and privileges are assigned through group memberships. The book also covers the Windows file system in depth, including symbolic links, alternate data streams, and the Mark of the Web, along with techniques for managing file permissions and discretionary access control lists (DACLs). You'll gain insight into Windows processes and services, learn how to view and manage them effectively, and understand key boot processes and process integrity. Each chapter builds practical skills that prepare you to think like both an attacker and a defender—essential for anyone entering the cybersecurity field. WHAT YOU WILL LEARN Hands-on experience with the security of domain-joined and stand-alone Windows systems.Create and manage local and domain users on a Windows system, will understand how and where their password hashes are stored, and be able to crack Windows passwords with John the Ripper.How Windows assigns privileges and rights to users and groups, including how access tokens are assigned and how they are used in User Account Control (UAC).How the Windows file system is organized, including shortcuts, symbolic links, junctions, alternate data streams, and the Mark of the Web; the reader will be able to view and manage file permissions and discretionary access control lists (DACLs).How to view and manage processes and services in Windows. WHO THIS BOOK IS FOR: Ideal for computer science students, early-career professionals, and career changers looking to build a strong foundation in Windows security. Whether used in the classroom or for self-study, this book equips readers with the hands-on experience needed to succeed in cybersecurity.
Game Engineering
Vermittelt Konzepte moderner Game Engines, unabhängig von Unity, Unreal oder Godot Game Loop, Komponenten- und ECS-Architekturen systematisch verstehen Rendering-Pipeline, Physik, Animation und Audio aus der Engineering-Sicht Netzwerktechnik, Performance und Ressourcenmanagement fundiert beherrschen Nachvollziehbare Python-Codebeispiele auf jede Engine übertragbar Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inside beim Kauf des gedruckten Buches Dieses Buch vermittelt fundiert und praxisnah die technischen Grundlagen moderner Game Engines aus architektonischer ebenso wie aus softwaretechnischer Perspektive. Sie entwickeln ein systematisches Verständnis zentraler Konzepte wie Komponentenarchitektur, Game Loop, Rendering-Pipelines, Physik-Simulation, Zustandsmodelle, Animationssysteme, Audio-Integration und Netzwerkarchitekturen. Der Schwerpunkt liegt dabei nicht auf einer einzelnen Engine, sondern auf den zugrunde liegenden Prinzipien, Entwurfsmustern und technischen Zusammenhängen, die professionelle Game-Engine-Systeme auszeichnen. Zahlreiche leicht nachvollziehbare Codebeispiele in Python und PyGame machen die Konzepte leicht greifbar und ermöglichen es Ihnen, zentrale Mechanismen zu verstehen und auf jede Engine zu übertragen. Das Buch richtet sich an Studierende der Informatik, angehende Spieleentwicklerinnen und -entwickler sowie technisch interessierte Softwareentwicklerinnen und -entwickler, die die Architektur und Funktionsweise moderner Game Engines wirklich verstehen möchten. AUS DEM INHALT // Architektur- und Komponentenmodelle moderner Game Engines Game Loop, Ereignisverarbeitung und Systemintegration Rendering-Grundlagen und Pipeline-Modelle Physik-Simulation und Kollisionserkennung Zustandsmodelle und Gameplay-Logik Animation und Audiosysteme Netzwerkarchitekturen und Multiplayer-Grundlagen Ressourcenmanagement und Performance-Optimierung Algorithmen in der Spieleentwicklung Softwaretechnische Prinzipien im Engine-Design
Datenqualität
Alles Wichtige in einem Buch: von den Grundlagen bis zu konkreten Lösungen für umfassende Datenqualität Adressiert neue Herausforderungen der Datenqualität, u._a. im Kontext von Künstlicher Intelligenz und Metadatenmanagement Zeigt, wie Datenqualität in bestehende Data- Governance-Strukturen integriert und so Teil der Wertschöpfungskette werden kann Liefert praktische Instrumente, Techniken und Werkzeuge zur Umsetzung von Datenqualität Qualitativ hochwertige Daten sind ein zentraler Erfolgsfaktor moderner Organisationen. Erst durch verlässliche und konsistente Daten werden nachhaltige Mehrwerte geschaffen und Wettbewerbsvorteile gesichert. Doch wie lassen sich Daten dauerhaft verlässlich, konsistent und nutzbar machen? Dieses Buch zeigt praxisnah, wie Organisationen ihre Datenqualität gezielt aufbauen, verbessern und langfristig sichern können. Es berücksichtigt steigende und sich wandelnde Anforderungen durch Regulierung, datengetriebene Prozesse sowie Künstliche Intelligenz und stellt neue Denkweisen und Methoden vor. Der Leitfaden verbindet bewährte Konzepte der Datenqualität mit modernen Data-Governance-Ansätzen und liefert konkrete Handlungsempfehlungen für die Praxis. Für unterschiedliche Datenmanagementszenarien werden Datenqualitätsschwerpunkte aus strategischer, organisatorischer und technischer Perspektive beleuchtet und durch Lösungsansätze ergänzt. Mit verständlichen Erklärungen, zahlreichen erprobten Methoden und praxisnahen Tipps unterstützt das Buch dabei, das volle Potenzial von Daten zu nutzen – als Grundlage für bessere datenbasierte Entscheidungen, operative Exzellenz und nachhaltigen Erfolg. AUS DEM INHALT // Begriffe und Grundlagen zu Datenqualität Das ganzheitliche Daten - qualitätsmanagement- Rahmenwerk Einbindung von Datenqualitätsmanagement in Data Governance Vorgehensweisen bei Messung und Bewertung von Datenqualität Vorstellung praxisnaher Instrumente, Techniken und Werkzeuge für Datenqualität
KI und Recht (2. Auflage)
Umfassendes Werk zu den rechtlichen Herausforderungen beim KI-Einsatz Behandelt wichtige juristische Themen mit vielen Praxisbeispielen und Checklisten Unterstützt beim Erwerb der in der KI-VO gesetzlich vorgeschriebenen „KI-Kompetenz“ Dient als Nachschlagewerk für Fragen zur beruflichen KI-Nutzung Neu in der 2. Auflage: aktuelle Gesetzgebung, aktuelle Rechtsprechung, aktuelle Leitlinien der EU-Kommission und andere Materialien verschiedener Institutionen sowie Prompting-Tipps Der Alltag bringt zahlreiche Herausforderungen mit, mit denen sich Unternehmen wie Behörden frühzeitig beschäftigen sollten. Insbesondere das Urheberrecht, das Datenschutzrecht oder auch allgemeine Persönlichkeitsrechte sind betroffen. In diesem Buch werden die komplexen rechtlichen Fragen, die mit dem Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) einhergehen, umfassend betrachtet: Wem gehört ein „KI-Werk“? Erlangt ein KI-Erzeugnis Schutz nach dem Urheberrecht, wenn es von einem Menschen bearbeitet wird? Verliert das Werk eines Menschen das Urheberrecht, wenn es von der KI bearbeitet wird? Müssen von einer KI generierte Inhalte gekennzeichnet werden? Brauche ich eine interne KI-Richtlinie und was muss ich darin regeln? Was ist bei der Verarbeitung personenbezogener Daten durch KI zu beachten? Darf eine KI frei verfügbare Online-Daten zu Trainingszwecken verwenden? Auf diese und weitere Fragen erhalten Sie Antworten und lernen, wie Sie KI-Tools bei der täglichen Arbeit verantwortlich einsetzen. AUS DEM INHALT Was ist KI und welche rechtlichen Problemfelder gibt es? KI und Urheberrecht KI-Trainingsdaten KI und Datenschutzrecht KI und allgemeines Persönlichkeitsrecht KI-Guidelines KI-Regulierung (AI Act) KI und Markenrecht KI und E-Mail-Marketing