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Große Sprachmodelle (Large Language Models, kurz LLMs) können Programmcode erzeugen, komplexe Aufgaben analysieren und technische Probleme lösen. Ein Sprachmodell allein kann jedoch normalerweise weder Dateien auf unserem Computer verändern noch Programme ausführen oder Softwaretests durchführen. Erst durch eine geeignete Ausführungsumgebung
Wer Anwendungen mit Docker betreibt, stößt früher oder später auf Dateien wie compose.yaml, Dockerfile und .env. Diese drei Dateien übernehmen unterschiedliche Aufgaben und bilden häufig die Grundlage für eine übersichtliche, reproduzierbare und wartbare Container-Umgebung. Doch welche Datei ist wofür zuständig?
Wer Software entwickelt, kennt den klassischen Ablauf: Code ändern, Projekt kompilieren, Tests durchführen und anschließend die neue Version auf einen Server übertragen. Solange ein Projekt klein ist, kann man diese Schritte problemlos manuell durchführen. Mit zunehmender Größe und häufigeren Änderungen
GitHub ist längst mehr als nur ein Ort, an dem Quellcode gespeichert wird. Mit GitHub Actions lassen sich viele Arbeitsschritte rund um ein Softwareprojekt automatisieren. Das Herzstück davon sind sogenannte Workflows. Mit einem Workflow kann GitHub zum Beispiel automatisch: Gerade
Wer ein .NET-Projekt mit Visual Studio entwickelt und zusätzlich Codex für Änderungen am Quellcode verwendet, arbeitet schnell mit mehreren Werkzeugen gleichzeitig. Dabei stellen sich einige praktische Fragen: Die gute Nachricht: Visual Studio, Git und Codex lassen sich problemlos parallel verwenden.
Einrichten von PyTorch unter Windows 1. Phyton installierien Den Windows installer für Python 3 gibt es hier: https://www.python.org/downloads/windows/ 2. PyTorch installieren Installtion von PyThorch geht einfach über CMD mittels pip: pip3 install torch torchvision torchaudio Es empfiehlt sich torchvision
Scrum und Kanban sind zwei beliebte agile Methoden, die in der Softwareentwicklung (und darüber hinaus) eingesetzt werden. Obwohl sie ähnliche Ziele haben, gibt es einige Unterschiede zwischen ihnen. Hier sind die Hauptunterschiede zwischen Scrum und Kanban: 1. Planung und Iterationen:
Kanban ist ein agiles Framework für die Organisation und Visualisierung von Arbeit, das ursprünglich in der Produktion entwickelt wurde und nun auch in der Softwareentwicklung weit verbreitet ist. Der Name „Kanban“ stammt aus dem Japanischen und bedeutet „Karte“ oder „Tafel“.
Scrum ist ein agiles Framework für die iterative und inkrementelle Entwicklung von Softwareprojekten. Es bietet eine strukturierte Methode, um komplexe Projekte in kleinere, leichter verwaltbare Einheiten aufzuteilen und den Fortschritt transparent zu machen. Scrum basiert auf einer engen Zusammenarbeit innerhalb
Ein Vergleich zwischen agilen und klassischen Entwicklungsansätzen: Agile Entwicklung: 1. Flexibilität: Agile Ansätze wie Scrum oder Kanban betonen Flexibilität und Anpassungsfähigkeit. Änderungen in den Anforderungen können während des Entwicklungsprozesses berücksichtigt werden, und es besteht die Möglichkeit, den Kurs basierend auf