SABO BLOG

Im ersten Teil haben wir uns mit der Einrichtung der Entwicklungsumgebung zum Schreiben von .NET MAUI-Anwendungen für die Wear OS-Plattform befasst. Nach der Einführung in die Plattform und dem Ausführen unserer ersten Emulation können wir uns nun kurze Tipps zur geräteübergreifenden Kommunikation, zum Abhören von Ereignissen sowie zur Lösung einiger aufgetretener Verteilungsprobleme ansehen.

Heutzutage spielt die Containerisierung eine Schlüsselrolle bei der schnellen und effizienten Bereitstellung von Anwendungen. Mit diesem wachsenden Trend kommen neue Herausforderungen, und eine davon ist die effiziente Überwachung und Protokollierung von Docker-Containern. In diesem Blogbeitrag konzentrieren wir uns auf eine der bekanntesten Lösungen für das Logging in Containern - das Loki-Plugin für Docker.

Als Softwareentwickler sind wir mit den Anforderungen einer neuen Generation von Nutzern konfrontiert, die nicht mehr nur vor dem Computerbildschirm sitzen, sondern unsere Apps auf mobilen Geräten nutzen und zunehmend auch andere Geräte tragen. Dazu gehören Smart Watches, Kopfhörer und in Zukunft vielleicht auch andere Gerätetypen wie Smart Glasses, persönliche Sensoren etc. Dieser Artikel beschreibt unsere Erfahrungen mit einem solchen Projekt. Wir haben eine plattformübergreifende dotnet MAUI-Anwendung für Android und iOS geschrieben und beschlossen, sie um eine weitere Schnittstelle - Android-Uhren - zu erweitern.

In einer Welt, in der Technologie ständig im Wandel ist, stoßen wir auf faszinierende Herausforderungen, die oft einen kreativen Ansatz erfordern. Ein solches Beispiel ist das Bestreben, den RAM-Speicher in Docker-Containern effizient zu überwachen. Was passiert, wenn menschliche Gedanken mit künstlicher Intelligenz zusammenarbeiten, um eine innovative Lösung für diese Aufgabe zu finden?

Wir hatten die Gelegenheit, unsere Produkte und Dienstleistungen auf der traditionell in Nürnberg stattfindenden SPS-Messe zu präsentieren. Eine der beliebtesten Präsentationen war der intelligente Roboter NAO, der mit den Besuchern interagierte. Dieser Blogbeitrag beleuchtet einige technische Aspekte dieser Lösung.

Ein sprachgesteuerte Benutzeroberfläche (Voice-UI) ist eine Technologie, die es Benutzern ermöglicht, mit einer Maschine oder Gerät durch gesprochene Befehle oder natürliche Sprache zu interagieren. Anstatt Tasten, Touchscreens oder Tastaturen zu verwenden, stützt sich eine Voice-UI auf Spracherkennungssoftware und Algorithmen zur Verarbeitung von natürlicher Sprache, um Benutzeranfragen zu interpretieren und zu beantworten.

Die Machine Learning Prague 2023 fand am Wochenende des 3. und 4. Juni in der O2 Arena in Prag statt und zog eine große Gruppe von Experten und Enthusiasten aus der ganzen Welt an. Die dreitägige Veranstaltung, der am Freitag, dem 2. Juni, aufschlussreiche Workshops vorausgingen, bot spannende Vorträge von Branchenführern, Forschern und Praktikern, die ihr Wissen und ihre Erkenntnisse über die neuesten Entwicklungen im Bereich des maschinellen Lernens (ML) und der künstlichen Intelligenz (KI) weitergaben. In diesem Blogbeitrag fassen wir einige der interessantesten und zum Nachdenken anregenden Vorträge und Workshops der Konferenz zusammen.

Jeder, der sich mit Web-3D-Technologien beschäftigt hat, hat bestimmt schon von Three.js gehört. Three.js ist ein Tool, mit dem man bequem die ganze Leistungsfähigkeit von WebGL nutzen kann, so dass eine 3D-Szene nicht nur gut aussieht, sondern auch sauber und für jeden Entwickler gut lesbar geschrieben ist. Bekannterweise werden 3D-Inhalte im WebGL-Kontext gerendert, der vom canvas DOM-Element bereitgestellt wird. Der WebGL-Kontext hat eine empirische API, während eine der beliebtesten JS UI-Bibliotheken, React, einen funktionalen, deklarativen Ansatz propagiert. Man wird sich also fragen: Kann ich auch deklarativ mit WebGL arbeiten? Seien wir keine Spielverderber - das sollte man nicht!

Mit der kürzlichen Ankündigung von OpenAIs GPT-4 fragt sich die ganze Welt, wie dessen tatsächliche Fähigkeiten sind. Derzeit ist es nur über die prompt-basierte Weboberfläche von OpenAI für zahlende Nutzer verfügbar. Während diejenigen, die kein kostenpflichtiges Abonnement bei OpenAI haben, immer noch keinen Zugang dazu haben, haben öffentlich zugängliche Demos die Fähigkeiten recht gut aufgezeigt.

Seitdem wir Deck.gl verwenden (ein vielseitiges und zuverlässiges Visualisierungs-Framework für große Datensätze auf WebGL-Basis), wollten wir uns selbst herausfordern. Wir versuchten einen Weg zu finden um die gerenderten Maps, welche dem Nutzer zur Verfügung gestellt werden, zu testen und sehen ob die Daten unseren Erwartungen entsprechen. Da Cypress so ziemlich das ideale Tool für diese Art von End-to-End-Tests ist, haben wir zunächst analysiert, was bereits an Anwendung vorhanden ist, wo die Grenzen (leider gibt es einige) dieser Anwendungen liegen und ob es vielversprechend ist (lange Rede, kurzer Sinn: das ist es definitiv!).