Allgemein
Information und Wirklichkeit
Wirklichkeit (Ort und Moment der Wirkung) und Information sind mit Blick auf den Zeit-Strom gegensätzlich. Wirklichkeit ist einmalig und vergänglich, Information ist dauerhaft und starr aber nicht einmalig, dafür aber kopierbar. Leben existiert und wirkt in der einmaligen Wirklichkeit, nutzt aber gleichzeitig die dauerhafte Information, die nicht mit dem Jetzt-Zeit-Punkt der Gegenwart vergeht, die für sich genommen zeitlos ist. Information für sich alleine kann nicht wirken - sie ist nicht körperlich in den Zeitfluss eingebunden. Um etwas zu bewirken, muss Information in die Verbindung mit der einmaligen Wirklichkeit kommen, sie muss "gelesen" werden: die Information muss körperlich in die Wirklichkeit, in die Welt der einmaligen Wirkungen aufgenommen werden. Sie kann beispielsweise als geschriebenes oder ausgesprochenes Wort, als gegebenes Zeichen oder als Elektronenfluss im Rechner mit der körperlichen Wirklichkeit in Verbindung stehen. Werden die Naturgesetze gelesen - oder wirken sie unmittelbar, ohne Umweg der Decodierung? Und wie lernte der lebendige Geist, Zeit und Raum und damit Veränderung zu begreifen? Geschah und geschieht dies durch eine spontane Verbindung von Information und Wirklichkeit? Um Information über Veränderungen zu bekommen, muss ich Zeit und Raum verstehen - aber erst, wenn ich Zeit und Raum begreife, und Erinnerungen speichern kann, kann ich Veränderung erkennen. Was war zuerst? Unsere Welt wird durch immer mehr Veränderungen, die aufgrund von Information geschehen, verändert. Durch einen Überfluss an Information kann die Gefahr entstehen, durch Planen und sich Sorgen, die Wahrnehmung des Hier und Jetzt der einmaligen Wirklichkeit zu verlieren. Spiritualität kann hier eine Gegenkraft sein.
Breaking the Model Context Protocol
As AI agents plug into more tools and internal systems, the Model Context Protocol (MCP) is becoming a core part of how modern platforms work. With this shift comes a fast‑growing challenge: understanding the new attack surfaces created when probabilistic models interact with real APIs, data, and networks. This book gives practitioners a clear, practical guide to navigating that emerging threat landscape by showing how MCP architectures behave in production and where hidden risks often appear. The book begins by mapping today’s MCP trust boundaries and explaining why traditional security assumptions don’t hold when the “client” is an LLM. You’ll explore real attack stories and hands‑on labs demonstrating tool‑poisoning techniques, signature cloaking, and sampling‑based abuses. You’ll then learn how attackers target the surrounding environment through DNS rebinding, malicious MCP servers, and confused‑deputy patterns that turn over‑permissioned tools into high‑impact attack paths. From there, the book provides defensive approaches built on schemas, contracts, monitoring, least privilege, and continuous red‑team testing. Each chapter helps you apply the ideas to real deployments. Drawing on active MCP security research and real‑world agent testing, this book offers a focused roadmap for securing the next generation of AI systems. What You Will Learn Understand how MCP architectures function in real AI agent systemsIdentify trust boundaries and map emerging attack surfacesUse sampling‑based and elicitation‑based techniques to assess model behaviorProtect MCP environments from DNS rebinding and confused‑deputy risks Who This Book is For This book is for security engineers, AI platform teams, red‑teamers, DevSecOps practitioners, MCP implementers, agent‑framework developers, and technical leaders responsible for securing AI‑driven systems and LLM‑powered applications.
Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn und PyTorch
Der Klassiker - jetzt neu zu PyTorch! Das Standard-Lehrbuch von Bestseller-Autor Aurélien Géron, nutzt jetzt das führende Framework PyTorch Führt leicht verständlich in die Basics des Machine Learning ein und vermittelt darauf aufbauend alle wesentlichen Techniken für die Programmierung von KI mit PyTorch Umfassend: von Datenexploration, Regression und Clustering bis Transformern, LLMs, Agenten und Reinforcement Learning Mit zahlreichen Übungen und Lösungen Das Potenzial von Machine Learning ist enorm, doch viele Entwicklerinnen und Entwickler schreckt die Komplexität des Themas ab. Ob Sie Ihre Fähigkeiten erweitern, Machine Learning in realen Projekten einsetzen oder verstehen möchten, wie KI-Systeme funktionieren – dieses Buch bietet einen idealen Einstieg. Aurélien Géron vermittelt anhand konkreter Praxisbeispiele und anschaulicher Erklärungen ein intuitives Verständnis zentraler Konzepte und Werkzeuge. Sie lernen moderne Frameworks und Bibliotheken wie Scikit-Learn, PyTorch und Hugging Face sowie eine Vielzahl von Techniken und Methoden kennen – von Basics wie Regression bis hin zu fortgeschrittenen Deep Neural Networks, Large Language Models und KI-Agenten. Verstehen Sie die Grundlagen des Machine Learning, einschließlich Konzepten wie Overfitting und Hyperparameter-Tuning Führen Sie ein vollständiges ML-Projekt mit Scikit-Learn durch – von der Datenexploration bis zur Modellbewertung Lernen Sie Techniken für unüberwachtes Lernen wie Clustering und Anomalieerkennung Entwickeln Sie mit PyTorch fortgeschrittene Architekturen wie Transformer-basierte Chatbots und Diffusionsmodelle Nutzen Sie vortrainierte Modelle, einschließlich LLMs, und optimieren und beschleunigen Sie sie Trainieren Sie autonome Agenten mithilfe von Reinforcement Learning
The Structural Design Toolkit for C#
Modern software systems must remain flexible, maintainable, and open to continuous change. While object creation often receives significant attention, the long-term quality of software is largely determined by how objects are structured, composed, and allowed to collaborate. Poor structural decisions can quickly lead to rigid designs that are difficult to extend or refactor. This book focuses on the structural design patterns that remain highly relevant in modern C# and .NET development. Rather than presenting patterns as rigid templates to memorize, it treats them as practical design mechanisms that help developers manage variation, simplify collaboration between components, and build systems that can evolve over time. Part I of the book explores six essential structural patterns that continue to play an important role in modern software design: Decorator, Adapter, Proxy, Facade, Bridge, and Composite. Each chapter introduces a pattern through a clear design problem, followed by real-world motivation, practical examples from computing systems, and complete C# implementations with output. Special attention is given to clarifying closely related patterns—such as Decorator versus Proxy and Adapter variants—to help you understand when and why each should be used. Focused Q&A-style discussions address common doubts, misuses, and design trade-offs, reinforcing practical understanding. Part II of the book brings all six structural patterns together into a single hands-on workshop project that demonstrates how multiple design patterns collaborate within one cohesive system to solve real-world design challenges. This book provides you with a compact yet effective toolkit for improving object composition and creating more adaptable and maintainable .NET applications. What You Will Learn: Understand object composition, delegation, and collaboration in C# with .NETLearn how and when to apply key structural design patterns in C# with .NETDistinguish between closely related patterns and avoid common misusesGain hands-on experience with complete C# implementations, leveraging modern coding standards and clean-code principles.Explore alternatives and trade-offs for each pattern Who This Book Is For: Developers in C# and .NET.
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.
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
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
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
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.
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. ---