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 Stephan Augsten ♥ Elektronik Praxis

Stephan Augsten

Chefredakteur
Dev-Insider

Stephan Augsten arbeitet seit dem Jahr 2006 bei den Vogel IT-Medien. Nach seinem Volontariat war er als Redakteur für Security-Insider tätig, seit 2017 ist er Chefredakteur bei Dev-Insider.

Artikel des Autors

Mit dem Open-Source-Projekt Quantum Katas liefert Microsoft spezielle Übungen für die Programmiersprache Q#.

Quantum Katas für Programmiersprache Q#

Das „Microsoft Quantum Team“ hat Coding Katas für Quantencomputer-Interessierte veröffentlicht. Diese sollen beim Erlernen der Programmiersprache Q# helfen und stehen als Open-Source-Projekt bei GitHub zur Verfügung.

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Single-Board Computer eignen sich vorzugsweise für die Entwicklung von Steuerungssystemen oder Serveranwendungen.

Entwickler-Alternativen zum Raspberry Pi

Der Single Board Computer Raspberry Pi war eines der ersten Entwicklerboards und ist entsprechend populär. Einige RasPi-Alternativen auf ARM-Basis können aber schlichtweg mehr – oder eignen sich besser für spezifische Einsatzzwecke. Wir stellen einige dieser Kleinstcomputer vor.

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Zwar sind unter Raspbian einige IDEs mit an Bord, es kann aber nicht schaden, weitere zu installieren.

Der Raspberry Pi 4 als Entwickler-Client

Mit dem Raspberry Pi 4 ist der Raspberry Pi Foundation der große Wurf gelungen. Der Bastel-Rechner bietet sich dank verbesserter Hardware-Ausstattung nämlich förmlich als preisgünstiger Entwickler-Client und Desktop-Ersatz an.

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Dank der Arduino-Plattform erhalten Entwickler einen schönen Einblick in die Welt der Hardware-nahen Programmierung.

Einstieg in Arduino für Software-Entwickler

Das Arduino-Universum mag für Software-Entwickler auf den ersten Blick nur nach schmutzigen Händen und dem Gestank von Lötzinn aussehen. Aber ein Blick lohnt sich, der Einstieg ist simpel und es gibt auch beliebtere Buzzwords wie C++ oder Python.

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Mit dem Open-Source-Projekt Quantum Katas liefert Microsoft spezielle Übungen für die Programmiersprache Q#.

Quantum Katas für Programmiersprache Q#

Das „Microsoft Quantum Team“ hat Coding Katas für Quantencomputer-Interessierte veröffentlicht. Diese sollen beim Erlernen der Programmiersprache Q# helfen und stehen als Open-Source-Projekt bei GitHub zur Verfügung.

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Entwickler mit Erfahrung in Sachen Künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) sind gesucht, die Einsatzszenarien breit gefächert.

Die passende Machine Learning IDE finden

Integrierte Entwicklungsumgebungen, kurz IDEs, bieten Funktionen wie Syntax Highlighting, Code Completion, Debugging-Möglichkeiten, Variableneditoren oder Paketmanagement. Damit Entwickler davon auch im Machine-Learning-Umfeld profitieren, müssen sie aber zunächst die passende IDE finden.

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Das Arbeiten im Team ist auch beim Extreme Programming eine essenzielle Voraussetzung für agile Entwicklung.

Extreme Programming – diese Skills sind gefragt

Extreme Programming oder kurz XP bricht – ganz so, wie man es sich in der agilen Software-Entwicklung wünscht – konservative Development-Prozesse auf und setzt sie als fortlaufende Iteration in kürzeren Zyklen wieder zusammen. Das verlangt manchen Entwicklern ein Umdenken ab. Welche Skills müssen sie für Extreme Programming mitbringen?

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Die Integration von TensorFlow Enterprise mit allen gängigen Google Cloud Managed Services ermöglicht einen durchgängigen Workflow.

Google startet TensorFlow Enterprise

Google macht das KI- und Machine-Learning-Framework Tensorflow Enterprise-fähig. Große Unternehmen können bei der Entwicklung von KI-Anwendungen somit von Langzeit-Support, Leistung auf Cloud-Niveau und verwalteten Diensten profitieren.

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DevOps ist keine Technologie, sondern ein Konzept zur intensiven Zusammenarbeit und zum kollaborativen Denken.

DevOps in der Industrie 4.0

Im Umfeld von Industrie 4.0 bieten DevOps-Maßnahmen erstaunliche Optionen. Agile Methoden entstammen ohnehin der Automobilindustrie. Insofern besteht die Verbindung zwischen Fertigung und DevOps schon lange – und sie wird genutzt, um Geschäftsprozesse zu optimieren.

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Das Machine-Learning-Kit von Google bietet unter anderem Gesichts- und Bilderkennung an.

Google präsentiert Machine Learning Kit

Google hat auf der I/O-Konferenz die Betaversion des ML Kit vorgestellt. Das SDK soll Googles Machine-Learning-Expertise auch Mobile-Entwicklern zugänglich machen. Daher wird es als Paket für die Entwicklungsplattform Firebase zur Verfügung gestellt.

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