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Von Legacy-Systemen bis zur modernen Zielarchitektur: Strategien, Erfahrungen und Best Practices für nachhaltige Transformationen.
Schritt-für-Schritt-Erklärungen, Projektideen und verständliche Einordnungen rund um Softwareentwicklung, Tools und digitale Technik.
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
Das Prinzip der agilen Softwareentwicklung basiert auf einer iterativen und inkrementellen Vorgehensweise bei der Entwicklung von Software. Im Gegensatz zu traditionellen, sequenziellen Entwicklungsmethoden betont die agile Softwareentwicklung Flexibilität, Zusammenarbeit, ständige Anpassung und schnelle Reaktion auf Veränderungen. Die wichtigsten Prinzipien der
Design Patterns (Entwurfsmuster) sind bewährte Lösungsansätze für wiederkehrende Probleme in der Softwareentwicklung. Sie bieten einen strukturierten Ansatz zur Gestaltung von Softwarearchitekturen und können verschiedene Vorteile bieten: 1. Wiederverwendbarkeit: Design Patterns sind erprobte Lösungen für wiederkehrende Probleme. Indem sie bekannte Probleme
DevOps ist ein Begriff, der sich aus den Wörtern „Development“ (Entwicklung) und „Operations“ (Betrieb) zusammensetzt. Es handelt sich um eine Kultur, eine Reihe von Praktiken und eine Zusammenarbeitsphilosophie, die darauf abzielt, die Kommunikation, Zusammenarbeit und Effizienz zwischen Entwicklungsteams (Dev) und
PyTorchs Autograd ist ein Berechnungsmodul, das automatische Differentiation durchführt und die Berechnung von Gradienten für Tensoren in neuronalen Netzwerken ermöglicht. Es ermöglicht es dir, einfach Gradienten bezüglich der Parameter des Netzwerks während des Trainings zu berechnen. So funktioniert PyTorchs Autograd:
PyTorch ist ein populäres Open-Source-Framework für maschinelles Lernen und Deep Learning. Es wurde von Facebook AI Research entwickelt und bietet eine einfache und flexible Schnittstelle zum Entwerfen, Trainieren und Bereitstellen von neuronalen Netzwerken. Die wichtigsten Merkmale von PyTorch: 1. Tensoren
Ein künstliches neuronales Netzwerk (KNN) ist ein Modell, das von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriert ist und zur Verarbeitung von Informationen verwendet wird. Es besteht aus einer Sammlung von verbundenen Neuronen, die in Schichten angeordnet sind: eine Eingabeschicht, eine