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
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.
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
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
Mastering Swift
Client Platform Engineers, device administrators, and others charged with managing large fleets of devices need to be able to wield open-source tools, conform them to their unique use cases, and get them on devices securely. This has traditionally been done with other languages, some of which have evolved since the early days of Unix – the early days of the very idea of an operating system. But the increasingly closed nature of Apple devices means that these skills need to move to Swift, and all the good and bad that comes with that. This book is about how to build Swift applications that automate tasks on Apple devices. Things like pulling information down from a Mobile Device Management (MDM) solution to configure settings, deliver apps to devices, and gain telemetry into areas of the system that might not otherwise be available to legacy scripting tools that can’t get entitlements to manage various aspects of systems. Traditional Swift books don’t cover these scripty automation tasks, or how to build software that can’t go on the App Store. Yet that’s exactly what admins need to do. We want to make the world a more secure place, and this is one of the ways we get there. What You'll Learn How to wield Swift for secure device automation tasks.How to convert your code into compiled scripts.How to build functional programs for device inventory.How to integrate with enterprise systems for seamless operation.How to master Mobile Device Management (MDM) with Swift. Who This Book Is For This book is for client platform engineers, device administrators, and anyone managing large fleets of Apple devices.
From Markup to Markdown
From Markup to Markdown is a history of how writers have used computers to write, and a look ahead to see what the future looks like for technical writing. This book explores both “technology history” and “how it works” about how we write with computers, with code examples so readers can explore and fully understand how each writing tool and framework works behind the scenes. Starting with an overview of the major milestones of writing with digital technologies since the 1960s, you will learn about RUNOFF and how this inspired roff on Unix (and the more familiar versions, nroff and troff). You will also explore word processing milestones like WordStar, and printing technologies like the phototypesetter and the dot matrix printer, before moving onto modern markup and writing systems like HTML, Markdown and DITA and how they play a role in how we write today. From Markup to Markdown is ideal for writers, technical communication professionals, history of computing researchers as well as “retro-computing” enthusiasts. You Will Learn to: Explore the history of technical writing in the age of the personal computer, from the 1960s to the present dayUnderstand how the technologies and tools have evolved over timeLearn how each tool works with simple and clear code samples and exercises, giving you an under-the-hood understanding of how each system works, from RUNOFF markup to modern Markdown This Book is For: Technical writers, technology history enthusiasts and researchers.
MicroPython
Mikrocontroller-Programmierung muss nicht schwierig und umständlich sein. Mit MicroPython haben Sie ein Werkzeug, das die Arbeit mit den Arduinos, dem ESP32/8266 oder dem Raspberry Pi Pico einfach macht: Im Handumdrehen lesen Sie Sensoren aus, erstellen Webserver und versenden Daten über Bluetooth LE oder WLAN. Wie das geht, zeigt Ihnen Claus Kühnel in diesem Praxisbuch. Alles für den gründlichen Einstieg Sie brauchen keine großen Vorkenntnisse in der Programmierung, um mit MicroPython durchzustarten. Die Grundlagen sind schnell erklärt, und dann kann es schon mit den Entwicklungsboards aus der Arduino-Familie oder einem Board von ESP losgehen. Python für Maker Die Welt der Mikrocontroller unterscheidet sich von der klassischen Programmierung. Lernen Sie die Grundzüge des REPL-Schemas kennen und machen Sie sich mit fortgeschrittenen Programmiertechniken vertraut: Multitasking, Threads und State Machines. Projekte aus der Praxis Vom Aufbau einer eigenen kleinen Wetterstation über die Einrichtung eines BLE-Sensor-Netzwerks bis hin zu Experimenten mit LLMs: Beispiele aus der Praxis zeigen Ihnen, wie Sie mit MicroPython interessante Projekte umsetzen und selbst aktiv werden. Aus dem Inhalt: Grundlagen: Python für Maker Entwicklungsboards und -umgebungen Bibliotheken und Tools Multitasking mit Threads und AsyncIO Interrupts und Timer UART, SPI, I2C und CAN Ein LoRa-Netz aufbauen Debugging und Fehlersuche
Mathematik nach Feierabend - Verstehen Sie den Zufall?
REGENWAHRSCHEINLICHKEIT, WÜRFEL- ODER MÜNZWÜRFE – ALLES ZUFALL? ALLES MATHEMATIK!Erkunden Sie in diesem Buch kleine Rätseleien rund um die Rolle des Zufalls in der Mathematik. Dazu brauchen Sie lediglich Ihre Vorkenntnisse aus der Mittelstufe, eine gute Portion Neugier und etwas Zeit.Der erfahrene Autor und Gymnasiallehrer i. R., Benno Grabinger, beschert Ihnen mit unterhaltsamen Beispielen viele Aha-Momente beim Lesen. Wie viele Tore im Fußball sind wohl Zufallstore? Was ist eigentlich wahrscheinlich, wenn von »70 % Regenwahrscheinlichkeit« die Rede ist? Und lässt sich berechnen, ob eines meiner frisch gebackenen Rosinenbrötchen vielleicht zufällig gar keine Rosinen enthält? Antworten auf all diese Fragen erhalten Sie in diesem Buch.Mit Tabellenkalkulationen wird es dann noch interaktiver: Die Berechnungen und Simulationen, die Sie optional am eigenen Rechner ausprobieren können, machen die Beispiele im Buch noch anschaulicher. So lernen Sie Mathematik ganz neu kennen!Faszinierende Zahlen, überraschende Wahrscheinlichkeiten, grundlegende KonzepteZum Mitmachen: Kleine Praxisprojekte mit und ohne Excel, Calc und Co.Von Wichteln und Rosinenbrötchen: Mathematische Prinzipien intuitiv, unterhaltsam und nachvollziehbar erklärt Aus dem Inhalt: Weihnachtswichteln und das Rencontre-ProblemMonte-Carlo-MethodenPfandflaschen und IrrfahrtenVerschwörungstheorien und endliche geometrische ReiheWas gefälschte Steuererklärungen mit dem Benford-Gesetz zu tun habenDas Glück im WürfelspielVolleyball und die EinstandregelungDie Strategie der Kartenspiele
Leitfaden für CI/CD-Pipelines
Dieser Leitfaden vergleicht AWS CodeBuild, Google Cloud Build, GitLab CI/CD, GitHub Actions und Azure Pipelines und hilft Ihnen, das passende Tool für Ihr Team auszuwählen. Mit klaren Erklärungen, praktischen Beispielen und einer Entscheidungsmatrix optimieren Sie Ihre Build-, Test- und Deployment-Prozesse. Ideal für Entwickler, DevOps-Teams Den richtigen CI/CD-Build-Tool auswählen – ein Leitfaden für Entwickler und DevOps-Teams In der schnelllebigen Welt der Softwareentwicklung ist die Wahl des richtigen CI/CD-Tools oft eine Herausforderung. The CI/CD Pipeline Guide: Choosing Your Build Tool ist Ihr Wegweiser durch die Vielfalt der verfügbaren Tools. Mit klaren Erklärungen, praktischen Beispielen und anschaulichen Metaphern hilft Ihnen dieser Leitfaden, die Vor- und Nachteile von AWS CodeBuild, Google Cloud Build, GitLab CI/CD, GitHub Actions und Azure Pipelines zu verstehen. Dieses Buch bietet: - Detaillierte Vergleiche der fünf führenden CI/CD-Tools. - Praktische YAML-Beispiele für die Konfiguration jedes Tools. - Eine Entscheidungsmatrix, die Ihnen hilft, das passende Tool für Ihr Team und Ihre Projekte auszuwählen. - Einfach verständliche Metaphern, die komplexe Konzepte greifbar machen. Ob Sie in einem Startup arbeiten oder ein großes Unternehmen leiten – dieser Leitfaden unterstützt Sie dabei, Build-, Test- und Deployment-Prozesse effizienter zu gestalten. Hören Sie auf zu raten und beginnen Sie, Ihre Pipelines mit Zuversicht zu optimieren. Ideal für: - Entwickler und DevOps-Ingenieure, die CI/CD-Tools evaluieren. - Teams, die auf Cloud-native Workflows umsteigen. - Führungskräfte, die Deployment-Prozesse vereinfachen möchten. ---
Konfiguration als Code
Config as Code einfach erklärt! Entdecke, wie DevOps-Teams Serverkonfigurationen mit einfachen Textdateien automatisieren – ohne Chaos, ohne manuelle Fehler. Perfekt für Einsteiger und Profis, die Konsistenz, Geschwindigkeit und Skalierbarkeit suchen. Keine Vorkenntnisse nötig! Config as Code: Ein einfacher Leitfaden für neugierige Köpfe Wie DevOps-Teams Servereinstellungen in einfache, teilbare Textdateien verwandeln Hast du dich jemals gefragt, wie DevOps-Teams Tausende von Servern verwalten, ohne den Überblick zu verlieren? Config as Code ist die Antwort – und dieses Buch ist dein verständlicher Einstieg in das Thema. Mit alltäglichen Vergleichen (wie Rezepten oder Bauplänen) und klarer Sprache erklärt dieses Buch, wie du manuelle Serverkonfigurationen durch automatisierte, wiederverwendbare und fehlerfreie Textdateien ersetzen kannst. Egal, ob du Anfänger bist oder bereits Erfahrung hast – hier lernst du: Warum Config as Code wichtig ist: Vermeide "Konfigurationsdrift" und sorge für Konsistenz in deinen Systemen. Wie es funktioniert: Von der Erstellung von YAML-Dateien bis zur Automatisierung mit Tools wie Ansible, Terraform und Kubernetes. Praktische Anwendungen: Notfallwiederherstellung, Skalierung von Infrastruktur und Sicherheit. Beste Praktiken: Vermeide häufige Fehler, sichere deine Konfigurationen und integriere sie in CI/CD-Pipelines. Am Ende wirst du nicht nur Config as Code verstehen – du kannst es auch einem Freund mit einem einfachen Küchenvergleich erklären. Perfekt für: DevOps-Einsteiger, die eine jargonfreie Einführung suchen. Entwickler und Systemadministratoren, die ihre Workflows automatisieren möchten. Neugierige, die den Begriff "DevOps" gehört haben und wissen wollen, was er praktisch bedeutet. Keine Programmierkenntnisse erforderlich. Kein Vorwissen vorausgesetzt.
Bessere Online-Workshops
Du bist Projektleiter in einem Unternehmen und führst Online-Workshops für deine Mitarbeitenden durch oder du bist selbstständig und willst dein Wissen in Online-Events oder -Seminaren vermitteln? Du möchtest wissen, wie du deine Online-Veranstaltung optimal planst und durchführst und kreativ gestaltest? Dann ist dieses Buch genau richtig für dich.Sandra Dirks gibt dir in diesem Buch alle Zutaten für ein erfolgreiches Online-Event an die Hand.Du erhältst einen klaren Leitfaden für deinen Ablaufplan: vom Onboarding deiner Teilnehmenden über das interaktive Vermitteln und Wiederholen von Inhalten bis hin zur Nachbetreuung. Dem Einsatz von Gruppenarbeitsräumen und hybriden Meetings sind separate Kapitel gewidmet.Außerdem erfährst du, welche Funktionen notwendig sind und mit welchen Features du deine Veranstaltung optional aufpeppen kannst, ohne dich und deine Teilnehmenden technisch zu überfordern. Dabei geht es darum, deine Teilnehmenden mit überschaubarer Technik und vorhandenen Funktionen abzuholen, so dass Sie schnell ins Lernen und Umsetzen kommen.Zu allen Themen findest du Checklisten und zahlreiche praktische Tipps sowie am Ende ein Kapitel zu typischen Fallstricken.So bist du für deine Online-Events optimal gerüstet und kannst diese zukünftig erfolgreich planen und durchführen, so dass deine Teilnehmenden gerne mit dir live online lernen.Das Buch richtet sich an alle, die Live-Online-Events im Unternehmen oder als offene Angebote planen und durchführen möchten. Angesprochen sind hier insbesondere Mitarbeitende in der Ausbildung, in der Projekt- oder Teamleitung sowie in der Personalentwicklung. Es richtet sich gleichermaßen an alle, die online in Workshops ihr Wissen vermitteln wollen.Im Buch wird alles unabhängig vom Einsatz einer bestimmten Software beschrieben.
IT Service Management (5. Auflage)
Fritz Kleiner zeigt in dieser aktualisierten Neuauflage, wie Sie IT Service Management ganzheitlich und mit Unterstützung von KI in einem Unternehmen einführen und betreiben können. Anhand vieler Praxisbeispiele erfahren Sie, wie Sie IT-Dienstleistungen standardisieren, IT Service Management in der Führungsebene verankern oder Business IT Services bilden. Besondere Schwerpunkte sind dabei u.a. das Etablieren der Prozesse des IT Service Managements wie Service Level Management, Configuration Management oder Requirement Management. Der Autor unterstützt Sie dabei, IT Service Management Schritt für Schritt im Unternehmen zu etablieren oder das bestehende IT Service Management laufend zu optimieren, sodass auch zukünftige Bedürfnisse erfüllt sind. Zusätzlich wird der Einfluss von agilen Methoden im IT Services Management beleuchtet. +32 Jahre Erfahrung von ITSM inkl. Tool-Einführungen +31 Prozesse/Fähigkeiten der IT +117 Vorlagen und Vorgaben für Lieferobjekte +175 Mögliche Prinzipien für Prozesse Zielgruppe: IT-Leiter IT Service Manager IT-Dienstleistungserbringer IT-Berater IT-Fachpersonal Informatik-Dozenten Informatik-Studenten
PII Minimization Handbook
This book is a thorough and practical guide to minimizing personally identifiable information (PII) in every conceivable use case across Finance, Healthcare, Insurance, Legal, Marketing, HR, and Government. Most data protection laws and regulations require that businesses only use as much PII as is required for each specific processing purpose. In some cases, processing is only permitted when the data is fully anonymized. Hence, PII Minimization describes a spectrum from redacting very few, if any, direct identifiers to full anonymization. It is woefully unclear what exactly is required in terms of PII minimization. The feasibility and the degree of PII minimization crucially depend on what personal identifiers are present in the data set to be processed as well as the use case for processing it. Industry- and use-case-specific PII-Minimization Standards supplies expert insights from academia as well as the seven industries to be covered. These experts clarify what personal identifiers are commonly present in the data sets collected by or otherwise available to them, what use cases for data processing are prevalent in their industry, and which personal identifiers are (un)necessary for each use case. The book also features companies that are developing technological solutions to solve the difficult problem of data minimization. The practical insights to be gained here are how to achieve data minimization in specific use cases and with high accuracy to meet the regulatory requirements. As an example, for the development of facial recognition software, images of human faces must be used in machine-identifiable form. However, today’s technology can modify facial images for other use cases in such a way that they remain identifiable by human viewers but prevent the identification by automated systems. You Will: Explore the range of techniques for minimizing PII, from basic data reduction strategies to complete anonymization.Examine AI-specific regulations and their implications for data minimization, focusing on the most influential frameworks.Discuss the inherent challenges faced by general-purpose AI systems in implementing data minimization due to their extensive data needs and broad applications.Define key terms and concepts related to PII minimization technologies.Overview current and emerging technologies for minimizing PII in structured data, addressing their potential impacts and limitations.Explore methods and challenges in minimizing PII in unstructured data.Review data minimization in different industries and use cases. Who This Book is for: Data protection regulators as well as risk officers, privacy and data protection officers, product leaders, cybersecurity officers, information officers, and data leaders within organizations operating in Finance, Healthcare, Insurance, Legal, Marketing, HR, and Government that collect or process PII for purposes that require certain personal identifiers to be removed or obfuscated to meet data minimization requirements. The book is also for regulators developing actionable data minimization standards for these seven industries.
Digital HealthTech
Dieses Buch bietet einen umfassenden Einblick in die Welt von Digital HealthTech: Es vermittelt Grundlagen und Konzepte, analysiert den dynamischen Digital HealthTech-Markt sowie aktuelle und künftige Trends und Entwicklungen. Innovative Technologien und ihre praktischen Anwendungen stehen dabei im Mittelpunkt. Ebenso berücksichtigt werden ethische, regulatorische und soziale Aspekte digitaler Verantwortung. Ein Muss für alle, die sich für die Verbindung von Gesundheit und Technologie begeistern. Der Inhalt Grundlagen und Konzepte im Bereich Digital HealthTech Aktuelle und zukünftige Trends und Entwicklungen im Digital-HealthTech-Markt Konkrete technologische Modelle und deren praktische Anwendung Verantwortungsvolle Digitalisierung im Gesundheitswesen Die Herausgeber:innen Sara D’Onofrio, digitale Enthusiastin und kreative Denkerin, ist im IT-Projektmanagement mit Fokus auf Innovation tätig. Sie ist zudem Autorin und Mit-Herausgeberin der Zeitschrift HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik bei Springer. Ehrenamtlich engagiert sie sich in der Stiftung FMsquare und als Tech-Expertin in verschiedenen (Nonprofit-)Organisationen. Christian Russ lehrt und forscht an der ZHAW zu digitalen Gesundheitsdaten, Enterprise-IT und -Governance. Sein Fokus liegt in digitalen Technologien mit Schwerpunkt auf Digital-Health-Strategien und deren Transformation im Gesundheitswesen. Er ist Vorstandsmitglied des ZHAW Digital Health Lab. Zudem wirkt er als EU-Projektgutachter, Start-up-Coach und Mentor im Bereich Tech und Digital Health. Das Kapitel "Vertrauen als Erfolgsfaktor für die Einführung von Technologien und Innovationen im Gesundheitswesen" ist unter einer Creative Commons Attribution - Non Commercial - NoDerivatives 4.0 International License über link.springer.com frei verfügbar
Performance Modeling of Computer Systems
This book addresses the gap between performance modeling theory and practice by providing a systematic approach for learning and applying performance modeling relevant principles. It covers essential hardware systems including CPUs, GPUs, accelerators, and memory systems. For each system category, a three-pronged approach is employed: teaching the theoretical background succinctly, presenting modeling methodologies and detailed microarchitectural (cycle-accurate or other) techniques, and providing hands-on implementation guidance using freely available open source simulation frameworks. Furthermore, exercises reinforce learning through combined theoretical analysis and practical implementation. This comprehensive approach offers multiple advantages. It provides thorough coverage of diverse systems, enabling professionals to build expertise without depending on specific job opportunities for learning. It allows students and new professionals to explore multiple areas before specializing with greater confidence. Finally, it serves as a practical reference for quick refreshers and skill development throughout one's career progression. What You'll Learn Master performance modeling of CPUs, GPUs, accelerators, and memory systems using top open-source tools.Refresh core computer architecture concepts essential for accurate modeling.Apply best practices to real-world scenarios and start contributing with confidence.Build hands-on skills through exercises using widely adopted simulation frameworks.Adapt modeling techniques to new hardware and emerging technologies. Who Is This Book For Beginner to Intermediate for learning and as a refresher for advanced users. Students and new professionals.
Building and Distributing Agentic AI Solutions
Discover and navigate the essential tools and technologies that streamline the product-building journey, enabling you to bring your AI solution to the Azure marketplace faster and with greater impact. This book begins with an overview of the AI and Generative AI landscape, covering the fundamentals of machine learning, data, and cost models. You will then go through market research essentials—validating ideas, analyzing competition, addressing ethical and compliance concerns, and framing pricing strategies. Further,you will delve into the practical steps of designing and building an AI-first product on Azure. Here, you will explore key design considerations such as responsible AI, domain-specific data, multi-modal interfaces, and protecting intellectual property. With hands-on insights into Azure OpenAI, Copilot Studio, and AI Foundry, the book walks through building, packaging, and operationalizing AI services. Finally, it covers the path to market—publishing on the Azure Marketplace, executing a go-to-market strategy, partnering with Microsoft, and scaling for global adoption. What You Will Learn: • The latest AI technologies from Microsoft and Open Source partners• Foundational concepts when designing agents and Knowledge Sources• Cost analysis and pricing strategies for AI products• Prototyping and integration with Microsoft Copilot Studio - the UI for AI• Deep dive into modern agentic technologies such as MCP, multi-agent collaboration, and orchestration framework patterns• Hands-on exercises with code samples and fully working concepts• Understanding Azure Marketplace requirements• Publishing to Azure Marketplace and Copilot Studio Marketplace Who This Book Is For: Project managers, software engineers, and Independent Software Vendors (ISVs)
Practical Artificial Intelligence in Julia
Develop a thorough grasp of artificial intelligence through practical implementations in Julia. This trailblazing book covers classical AI algorithms and provides practical implementations of agile AI applications, highlighting Julia's versatility and high-performance capabilities for AI development. This book takes a practical approach to ensure that readers translate theoretical concepts into tangible, real-world scenarios. Along the way, you will learn and implement neural networks, genetic algorithms, and neuroevolution from scratch. Author Dr. Alexandre Bergel uses practical examples, such as solutions to the traveling sales problem and a fun platform game (including a random level generator) to reinforce AI techniques. It also introduces Darwinian evolution principles, demonstrating how to evolve zoomorphic organisms to solve particular tasks, such as stair climbing or going over obstacles. This book stands out as among the earliest to delve into Genertic Algorithms and Neuroevolutions in Julia, and it is one of the few available that offers a comprehensive implementation of Neuroevolution. It is equally as fun as it is informative, providing readers with source code to play along with and apply to future projects. What You Will Learn: Solve simple classification tasks using neural networksUse genetic algorithms to solve complex algorithmic problemsApply Darwinian evolution principles to evolve artificially living creaturesDiscover how to Neuroevolution to build an artificial player to solve a platform game Who This Book is For: This book is written for software engineers, programmers and developers who are eager to gain practical insights into AI implementation using Julia at a beginner/intermediate level