Prototyping Wiki Archive - Rock the Prototype - Softwareentwicklung & Prototyping

DDoS – Distributed Denial of Service

Sascha Block2023-11-02T15:55:14+01:00Tags: Angriffe auf Anwendungsebene, Bandbreite, Botnets, Cyberangriff, Datenverkehr, Datenzentren, DDoS, DDoS-Schutzdienste, Dienstunterbrechung, Distributed Denial of Service, Geschäftseinnahmen, Internetverkehr, Mehrfachquellen, Netzwerk, Protokollangriffe, Redundanz, Ressourcenüberlastung, Server, Trojaner, Verkehrsüberwachung, Volumetrische Angriffe, WAFs, Web Application Firewalls, Wiederherstellungskosten|

DDoS-Angriffe sind eine wachsende Bedrohung im digitalen Zeitalter. Eine Distributed Denial of Service Attacke kann erheblichen Schaden anrichten und ist oft schwer abzuwehren. Jetzt erfahren, wie Du bestens gewappnet bist und welche Gegenmaßnahmen wirksamen Schutz bietet

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Deep Learning Frameworks

Sascha Block2025-02-01T16:56:19+01:00Tags: Activation Functions, AI Deployment in der Cloud, AI ethics, AI Frameworks, AI für autonome Systeme, AI für Bilderkennung, AI für Empfehlungssysteme, AI für Sprachmodelle, AI für Textverarbeitung, AI für Unternehmen, AI Performance, AI Pipeline, AI Research, AI Toolkits, AI-Benchmarking, AI-Infrastruktur, AI-Optimierung, AI-Training, Algorithmische Fairness, Algorithmische Optimierung, Autoencoder, AutoML, Backpropagation, Batch Normalization, BERT, Bias in KI, Big Data, Bildklassifikation, Caffe, Cloud-basierte KI, Clustering, CNTK, Computer Vision, Convolutional Neural Networks, Cross Validation, Data Augmentation, Data Parallelism, Data Science, Deep Learning, Deep Reinforcement Learning, DeepMind, Deployment von KI-Modellen, Deployment-Strategien, Dropout, Edge AI, Edge Computing, Explainable AI, Feature engineering, Federated Learning, Few-Shot Learning, FPGAs, Generative Adversarial Networks, GPT, GPU-Beschleunigung, Gradient Descent, Graph Neural Networks, Hardware-Beschleunigung für KI, High-Performance Computing, Hyperparameter-Optimierung, Hyperparameter-Tuning, Industrieanwendungen für KI, Inference, Interpretierbarkeit von Modellen, JAX, Keras, KI für Robotik, KI in der Automobilindustrie, KI in der Fertigung, KI in der Finanzbranche, KI in der Medizin, Künstliche Intelligenz, Künstliche neuronale Netze, Loss Function, LSTM, Machine Learning Operations, maschinelles Lernen, MobileNet, Model Parallelism, Model Quantization, Model Serving, Modellkompatibilität, Modellkompression, Modellvalidierung, Modellverwaltung, MXNet, natural language processing, neuronale Architektur, neuronale Netzwerke, NVIDIA CUDA, Objekterkennung, ONNX, Open Source, OpenAI, OpenAI Gym, Optimierung, PyTorch, Recurrent Neural Networks, Regularization, Reinforcement Learning, ResNet, Skalierbarkeit, Sprachverarbeitung, TensorFlow, Theano, TPUs, Training Pipelines, Training von Modellen, Transfer Learning, Transformer-Modelle, VGG, Zero-Shot Learning|

Was sind Deep Learning Frameworks? Deep Learning Frameworks sind

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Design Pattern

Sascha Block2023-12-06T14:22:45+01:00Tags: Design Pattern, Entwurfsmuster, Programmieren, Programmierung, Software Architektur, Software Design, Softwarearchitektur, Softwaredesign|

Ein Design Pattern ist ein Entwurfsmuster für Software als eine abstrakte Beschreibung. In der Programmierung sind Design Patterns meist objektorientierte Code-Entwürfe. Design Pattern lösen eine Klasse von Problemen.

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Design Pattern

Sascha Block2023-12-02T08:41:10+01:00

A design pattern is a design pattern for software as an abstract description. In programming, design patterns are usually object-oriented code drafts. Design patterns solve a class of problems.

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Divide and Conquer Algorithmus

Sascha Block2023-10-25T07:59:48+02:00Tags: Algorithmus, Effizienz, Mergesort, Parallelisierung, Rekursion, Speicher, Strassen's Algorithmus, Zeitkomplexität|

Von klassischer Algorithmik bis zur Spitze der künstlichen Intelligenz: Entdecke die transformative Kraft des Divide-and-Conquer-Ansatzes. Dieser Blick hinter die Kulissen enthüllt, wie dieser zeitlose Algorithmus die Grundlage für die fortschrittlichsten Technologien unserer Zeit bildet.

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Domain Driven Design (DDD)

Sascha Block2025-02-06T09:35:14+01:00Tags: .NET DDD, Aggregat-Root, Aggregates, Anticorruption Layer, API-Design, API-Kopplung, Application Services, Architekturentscheidungen, Architekturprinzipien, Bounded Context, Business Logik, Context Mapping, CQRS, DDD, DDD Best Practices, DDD Frameworks, DDD Implementierung, DDD Patterns, DDD und Microservices, Dependency Injection, Domain Events, Domain Logik, Domain Model, Domain Services, Domain-Driven Design, Entities, Eric Evans, Event Sourcing, Event Storming, Event-driven Architecture, Factories, Hexagonale Architektur, Kommunikation zwischen Kontexten, Komplexitätsreduktion, Kontextgrenzen, Legacy-Systeme, Microservices, Modellierungstechniken, Modularisierung, Open Host Service, Persistenzschicht, Published Language, Refactoring, Repositories, Schnittstellen, Separated Ways, Shared Kernel, Software-Komponenten, Softwarearchitektur, Softwareentwicklung, Softwaremodellierung, Spring Boot DDD, Strategic Design, System Design, Taktisches Design, technische Schulden, Ubiquitous Language, Value Objects|

Domain-Driven Design (DDD) ist ein strategischer Ansatz zur Softwareentwicklung, der sich darauf konzentriert, die fachliche Domäne eines Systems in den Mittelpunkt der Architektur zu stellen. Anstatt sich primär an technischen Aspekten wie Datenbanken, Frameworks oder Infrastruktur zu orientieren, setzt DDD auf eine enge Verzahnung zwischen Entwicklern und Domänenexperten.

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Dynamische Programmierung

Sascha Block2023-10-24T16:11:36+02:00

Mit dynamischer Programmierung kannst Du komplexe Probleme effizient lösen! Was ist Dynamische Programmierung? Wir erklären Grundprinzipien, zeigen Anwendungsbeispiele zur Dynamischen Programmierung - Leicht verständlich - Jetzt mehr wissen...

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