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Wie kann das Debugging von Software effizient durchgeführt werden? Was sind die häufigsten Fehlerquellen beim Debugging von Programmen?
Das Debugging von Software kann effizient durchgeführt werden, indem man systematisch vorgeht, den Code gründlich überprüft und gezielte Tests durchführt. Häufige Fehlerquellen beim Debugging sind unzureichende Tests, unklare Anforderungen und unerwartete Seiteneffekte im Code. Es ist wichtig, diese Fehlerquellen zu identifizieren und zu beheben, um effektiv debuggen zu können. **
Was ist ADB Debugging?
ADB-Debugging steht für Android Debug Bridge und ist ein Befehlszeilen-Tool, das es ermöglicht, eine Verbindung zwischen einem Android-Gerät und einem Computer herzustellen. Mit ADB-Debugging können Entwickler verschiedene Aufgaben ausführen, wie zum Beispiel das Installieren und Deinstallieren von Apps, das Übertragen von Dateien, das Ausführen von Shell-Befehlen und das Debuggen von Anwendungen. Es ist ein wichtiges Werkzeug für Entwickler, um Probleme zu identifizieren und zu beheben, während sie an Android-Apps arbeiten. ADB-Debugging erfordert in der Regel, dass das Android-Gerät über USB mit dem Computer verbunden ist und die Entwickleroptionen auf dem Gerät aktiviert sind. **
Ähnliche Suchbegriffe für Debugging
Produkte zum Begriff Debugging:
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Sandler, Nora: Writing a C Compiler
Writing a C Compiler , A hands-on, example-filled guide to the theory and practice of writing a C compiler: a computer program that translates code written by programmers into code the computer can read. Compilers are at the heart of everything programmers do, yet even experienced developers find them intimidating. For those eager to truly grasp how compilers work, Writing a C Compiler dispels the mystery. This book guides you through a fun and engaging project where you’ll learn what it takes to compile a real-world programming language to actual assembly code. Writing a C Compiler will take you step by step through the process of building your own compiler for a significant subset of C—no prior experience with compiler construction or assembly code needed. Once you’ve built a working compiler for the simplest C program, you’ll add new features chapter by chapter. The algorithms in the book are all in pseudocode, so you can implement your compiler in whatever language you like. Along the way, you’ll explore key concepts like: Lexing and parsing: Learn how to write a lexer and recursive descent parser that transform C code into an abstract syntax tree. Program analysis: Discover how to analyze a program to understand its behavior and detect errors. Code generation: Learn how to translate C language constructs like arithmetic operations, function calls, and control-flow statements into x64 assembly code. Optimization techniques: Improve performance with methods like constant folding, dead store elimination, and register allocation. Compilers aren’t terrifying beasts—and with help from this hands-on, accessible guide, you might even turn them into your friends for life. , >
Preis: 51.35 € | Versand*: 0 € -
Bhargava, Aditya Y: Algorithmen kapieren
Algorithmen kapieren , Visuelle Erläuterungen mit über 400 anschaulichen Illustrationen Mit einfachen Beispielen aus dem Alltag und zahlreichen Übungen Ausführlich kommentierter Beispielcode in Python Algorithmen kapieren ohne graue Theorie Ab sofort sind Algorithmen nicht mehr langweilig und trocken! Mit diesem Buch wird es dir leichtfallen, ihre Funktionsweise zu verstehen. Alle Algorithmen werden mithilfe von Beispielen aus dem täglichen Leben erläutert, z.B. der Unterschied zwischen Arrays und verketteten Listen anhand der Aufgabe, freie Plätze in einem Kinosaal zu finden. Für den Einsatz in der Praxis Du lernst die wichtigsten Algorithmen kennen, die dir dabei helfen, deine Programme zu beschleunigen, deinen Code zu vereinfachen und die gängigsten Aufgaben bei der Programmierung zu lösen. Dabei beginnst du mit einfachen Aufgaben wie Sortieren und Suchen. Mit diesen Grundlagen gerüstet kannst du auch schwierigere Aufgaben wie Datenkomprimierung oder künstliche Intelligenz in Angriff nehmen. Visuell und praxisnah Zu allen Erläuterungen findest du anschauliche Illustrationen und Diagramme sowie ausführlich kommentierten Beispielcode in Python. Übungsaufgaben mit Lösungen für jedes Kapitel helfen dir, dein Wissen zu testen und zu festigen. Aus dem Inhalt: Such-, Sortier- und Graphenalgorithmen Performance von Algorithmen analysieren (Landau-Notation) Arrays, verkettete Listen und Hashtabellen Bäume und balancierte Bäume Rekursion und Stacks Quicksort und das Teile-und-herrsche-Verfahren Dijkstra-Algorithmus für die Ermittlung des kürzesten Pfads Approximationsalgorithmen und NP-vollständige Probleme Greedy-Algorithmen Dynamische Programmierung Klassifikation und Regression mit dem k-Nächste-Nachbarn-Algorithmus Stimmen zum Buch »Das Buch schafft das Unmögliche: Mathe macht Spaß und ist einfach.« (- Sander Rossel, COAS Software Systems) »Algorithmen sind nicht langweilig! Die Lektüre des Buchs hat mir und meinen Studenten Spaß gemacht und war lehrreich.« (- Christopher Haupt, Mobirobo, Inc.) »Heutzutage gibt es praktisch keinen Aspekt des Lebens, der nicht durch einen Algorithmus optimiert wird. Dieses Buch sollte Ihre erste Wahl sein, wenn Sie eine gut erklärte Einführung in dieses Thema suchen.« (- Amit Lamba, Tech Overture, LLC) , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 29.99 € | Versand*: 0 € -
Steinkamp, Veit: Mathematische Algorithmen mit Python
Mathematische Algorithmen mit Python , Tauchen Sie ein in die Welt der Algorithmen und erforschen Sie die Verbindung zwischen Programmierung und Mathematik. Dr. Veit Steinkamp löst mit Ihnen Aufgaben aus verschiedenen Bereichen und zeigt, wie Rechnungen in Code umgesetzt werden. Sie lernen die grundlegenden Programm- und Datenstrukturen Pythons kennen und erfahren, welche Module Ihnen viel Arbeit abnehmen. Rasch programmieren Sie Algorithmen zum Lösen von Gleichungssystemen nach, automatisieren Kurvendiskussionen und berechnen Integrale. Abstrakte Zusammenhänge werden so deutlich, und ganz nebenbei verbessern Sie Ihre Python-Fähigkeiten und programmieren geschickter und gekonnter. Aus dem Inhalt: Python installieren und anwenden Daten- und Programmstrukturen Module: NumPy, SymPy, SciPy, Matplotlib Zahlen Gleichungssysteme Folgen und Reihen Funktionen Differenzial- und Integralrechnung Differenzialgleichungen Ausgleichsrechnungen Statistik Fraktale Geometrie Die Fachpresse zur Vorauflage: iX - Magazin für professionelle Informationstechnik: »Der Titel verspricht nicht zu viel. Man lernt nicht nur Mathematik, sondern spielend auch die Umsetzung von mathematischen Konzepten in ein Programm und damit die praktische Anwendung von Python.« c't: »Überhaupt beweist der Autor ein gutes didaktisches Händchen. Mit Hintergrundinformationen lockert er seinen Text auf; hinzu kommen zahlreiche Abbildungen mit Funktionsplots sowie gut gewählte Übungen.« , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 34.90 € | Versand*: 0 € -
Röttger, Nils: Basiswissen KI-Testen
Basiswissen KI-Testen , Qualitätssicherung in KI-basierten System - damit KI-Projekte nicht scheitern Zahlreiche Beispiele aus verschiedenen Branchen Viele praktische Übungen mit Beispiellösungen Mit Exkursen auf Basis industrieller Projekterfahrungen Umfragen in der Industrie zeigen deutlich: KI-Projekte scheitern häufiger als angenommen. Eine kontinuierliche Qualitätssicherung für KI-basierte Systeme ist daher unabdingbar. Das Autorenteam bietet einen fundierten Überblick und einen praxisnahen Einstieg in die Konzepte, Best Practices, Problemstellungen und Lösungsansätze rund um die Qualitätssicherung von und mit KI-basierten Systemen. Im Einzelnen werden behandelt: Einführung in KI Qualitätsmerkmale KI-basierter Systeme Maschinelles Lernen (ML) ML-Daten Funktionale Leistungsmetriken Neuronale Netze und Testen Testen KI-basierter Systeme Testen KI-spezifischer Qualitätsmerkmale Methoden und Verfahren für das Testen KI-basierter Systeme Testumgebungen für KI-basierte Systeme Einsatz von KI beim Testen Das Buch enthält mehrere Exkurse, z.B. »ChatGPT als Teammitglied?«, Praxisbeispiele und zu vielen Kapiteln auch praktische Übungen, wobei die Lerninhalte durch Codebeispiele und Programmierübungen in Python veranschaulicht werden. Die Aufgaben und Lösungen sind als Jupyter Notebooks auf GitHub verfügbar. Das Buch orientiert sich am ISTQB®-Syllabus »Certified Tester AI Testing« (CT-AI) und eignet sich daher nicht nur bestens zur Prüfungsvorbereitung, sondern dient gleichzeitig als kompaktes Grundlagenwerk zu diesen Themen in der Praxis und an Hochschulen. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 34.90 € | Versand*: 0 €
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Was ist externes Debugging?
Was ist externes Debugging? Externes Debugging bezieht sich auf den Prozess des Identifizierens und Behebens von Fehlern in einem Programm oder einer Anwendung, die nicht auf dem lokalen Computer ausgeführt werden. Dies kann auf einem entfernten Server, einem anderen Gerät oder in einer virtuellen Umgebung stattfinden. Externes Debugging ermöglicht es Entwicklern, Probleme in komplexen Systemen zu diagnostizieren und zu lösen, ohne physisch Zugriff auf die Hardware zu haben, auf der die Anwendung läuft. Tools wie Remote-Debugging-Software und Protokollierungstechniken werden häufig verwendet, um externes Debugging durchzuführen. **
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Was ist Debugging aktivieren?
Was ist Debugging aktivieren? Debugging aktivieren ist ein Prozess, bei dem Entwickler spezielle Tools und Techniken verwenden, um Fehler in ihrem Code zu identifizieren und zu beheben. Durch das Aktivieren des Debuggings können Entwickler Schritt für Schritt durch ihren Code navigieren, Variablen überwachen und den Programmfluss verfolgen, um Probleme zu diagnostizieren. Dieser Prozess ermöglicht es Entwicklern, effizient Fehler zu finden und zu beheben, um sicherzustellen, dass ihre Software reibungslos funktioniert. Debugging aktivieren ist ein wesentlicher Bestandteil des Entwicklungsprozesses, um die Qualität und Zuverlässigkeit von Softwareprodukten zu gewährleisten. **
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Was sind die gängigsten Methoden zum Debugging von Software?
Die gängigsten Methoden zum Debugging von Software sind das Hinzufügen von Log-Ausgaben, das Durchführen von Code-Inspektionen und das Verwenden von Debugging-Tools wie Breakpoints und Watches. Außerdem kann das Testen von verschiedenen Eingabewerten und Randfällen helfen, Fehler zu identifizieren und zu beheben. Letztendlich ist eine systematische Vorgehensweise beim Debugging entscheidend, um effizient und effektiv Fehler zu finden und zu korrigieren. **
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Was sind die häufigsten Fehlerquellen beim Debugging von Software?
Die häufigsten Fehlerquellen beim Debugging von Software sind unvollständige oder falsche Annahmen über den Code, unzureichende Kenntnisse über die Programmiersprache oder das Framework und ungenaue oder unvollständige Fehlermeldungen. Es ist wichtig, systematisch vorzugehen, alle möglichen Ursachen zu überprüfen und gegebenenfalls externe Tools oder Ressourcen zu nutzen, um den Fehler zu identifizieren und zu beheben. **
Was sind die häufigsten Fehlerquellen beim Debugging von Software?
Die häufigsten Fehlerquellen beim Debugging von Software sind unvollständige oder ungenaue Informationen über den Fehler, unzureichende Testszenarien und unerwartete Interaktionen zwischen verschiedenen Teilen des Codes. Es ist wichtig, systematisch vorzugehen, alle möglichen Ursachen zu überprüfen und sich nicht zu sehr auf eine vermeintliche Lösung zu versteifen. Zudem kann unzureichendes Verständnis des Codes oder der Programmiersprache zu Fehlinterpretationen und falschen Annahmen führen. **
Wie können Entwickler effektiv Debugging-Tools verwenden, um Fehler in ihrem Code zu identifizieren und zu beheben? Was sind gängige Methoden und Strategien, um effektiv Debugging in der Software-Entwicklung durchzuführen?
Entwickler können effektiv Debugging-Tools verwenden, indem sie Breakpoints setzen, Variablen überwachen und Stack Traces analysieren. Sie können auch Logging und Unit Tests nutzen, um Fehler zu identifizieren und zu beheben. Durch systematisches Vorgehen, klare Fehlermeldungen und regelmäßiges Refactoring können Entwickler effektiv Debugging in der Software-Entwicklung durchführen. **
Produkte zum Begriff Debugging:
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Schneider Electric STBSPU1000 Advantys STB, Konfigurations- und Debugging-Software, 1-Lizenz (1 Station)
Modicon STB. Konfigurations- und Parametriersoftware. Advantys STB, Konfigurations- und Debugging-Software, 1-Lizenz (1 Station). Konfigurations- und Parametriersoftware für die dezentralen E/A-Systeme Modicon STB, OTB, FTB und FTM. Die Software ist mehrsprachig aufgebaut und verfügt über Online-Hilfe in 5 Sprachen (Deutsch, Englisch, Französisch, Spanisch, Italienisch). Lauffähig unter Windows XP, Windows Vista und Windows 7 32/64 Bit. Die Software läuft unlizensiert 21 Tage lang auch mit Online-Funktionen. Nach 21 Tagen stehen ohne Lizensierung nur noch die Offline-Funktionen (z.B. Ressourcenanalyse, erstellen der Stückliste) zur Verfügung.
Preis: 148.24 € | Versand*: 6.90 € -
Waveshare RP2040-GEEK Entwicklungsboard: 1.14 Zoll 65K Color LCD Display, USB-Debugging
Waveshare RP2040-GEEK Entwicklungsboard: 1.14 Zoll 65K Color LCD Display, USB-Debugging
Preis: 12.90 € | Versand*: 4.95 € -
Sandler, Nora: Writing a C Compiler
Writing a C Compiler , A hands-on, example-filled guide to the theory and practice of writing a C compiler: a computer program that translates code written by programmers into code the computer can read. Compilers are at the heart of everything programmers do, yet even experienced developers find them intimidating. For those eager to truly grasp how compilers work, Writing a C Compiler dispels the mystery. This book guides you through a fun and engaging project where you’ll learn what it takes to compile a real-world programming language to actual assembly code. Writing a C Compiler will take you step by step through the process of building your own compiler for a significant subset of C—no prior experience with compiler construction or assembly code needed. Once you’ve built a working compiler for the simplest C program, you’ll add new features chapter by chapter. The algorithms in the book are all in pseudocode, so you can implement your compiler in whatever language you like. Along the way, you’ll explore key concepts like: Lexing and parsing: Learn how to write a lexer and recursive descent parser that transform C code into an abstract syntax tree. Program analysis: Discover how to analyze a program to understand its behavior and detect errors. Code generation: Learn how to translate C language constructs like arithmetic operations, function calls, and control-flow statements into x64 assembly code. Optimization techniques: Improve performance with methods like constant folding, dead store elimination, and register allocation. Compilers aren’t terrifying beasts—and with help from this hands-on, accessible guide, you might even turn them into your friends for life. , >
Preis: 51.35 € | Versand*: 0 € -
Bhargava, Aditya Y: Algorithmen kapieren
Algorithmen kapieren , Visuelle Erläuterungen mit über 400 anschaulichen Illustrationen Mit einfachen Beispielen aus dem Alltag und zahlreichen Übungen Ausführlich kommentierter Beispielcode in Python Algorithmen kapieren ohne graue Theorie Ab sofort sind Algorithmen nicht mehr langweilig und trocken! Mit diesem Buch wird es dir leichtfallen, ihre Funktionsweise zu verstehen. Alle Algorithmen werden mithilfe von Beispielen aus dem täglichen Leben erläutert, z.B. der Unterschied zwischen Arrays und verketteten Listen anhand der Aufgabe, freie Plätze in einem Kinosaal zu finden. Für den Einsatz in der Praxis Du lernst die wichtigsten Algorithmen kennen, die dir dabei helfen, deine Programme zu beschleunigen, deinen Code zu vereinfachen und die gängigsten Aufgaben bei der Programmierung zu lösen. Dabei beginnst du mit einfachen Aufgaben wie Sortieren und Suchen. Mit diesen Grundlagen gerüstet kannst du auch schwierigere Aufgaben wie Datenkomprimierung oder künstliche Intelligenz in Angriff nehmen. Visuell und praxisnah Zu allen Erläuterungen findest du anschauliche Illustrationen und Diagramme sowie ausführlich kommentierten Beispielcode in Python. Übungsaufgaben mit Lösungen für jedes Kapitel helfen dir, dein Wissen zu testen und zu festigen. Aus dem Inhalt: Such-, Sortier- und Graphenalgorithmen Performance von Algorithmen analysieren (Landau-Notation) Arrays, verkettete Listen und Hashtabellen Bäume und balancierte Bäume Rekursion und Stacks Quicksort und das Teile-und-herrsche-Verfahren Dijkstra-Algorithmus für die Ermittlung des kürzesten Pfads Approximationsalgorithmen und NP-vollständige Probleme Greedy-Algorithmen Dynamische Programmierung Klassifikation und Regression mit dem k-Nächste-Nachbarn-Algorithmus Stimmen zum Buch »Das Buch schafft das Unmögliche: Mathe macht Spaß und ist einfach.« (- Sander Rossel, COAS Software Systems) »Algorithmen sind nicht langweilig! Die Lektüre des Buchs hat mir und meinen Studenten Spaß gemacht und war lehrreich.« (- Christopher Haupt, Mobirobo, Inc.) »Heutzutage gibt es praktisch keinen Aspekt des Lebens, der nicht durch einen Algorithmus optimiert wird. Dieses Buch sollte Ihre erste Wahl sein, wenn Sie eine gut erklärte Einführung in dieses Thema suchen.« (- Amit Lamba, Tech Overture, LLC) , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 29.99 € | Versand*: 0 €
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Wie kann das Debugging von Software effizient durchgeführt werden? Was sind die häufigsten Fehlerquellen beim Debugging von Programmen?
Das Debugging von Software kann effizient durchgeführt werden, indem man systematisch vorgeht, den Code gründlich überprüft und gezielte Tests durchführt. Häufige Fehlerquellen beim Debugging sind unzureichende Tests, unklare Anforderungen und unerwartete Seiteneffekte im Code. Es ist wichtig, diese Fehlerquellen zu identifizieren und zu beheben, um effektiv debuggen zu können. **
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Was ist ADB Debugging?
ADB-Debugging steht für Android Debug Bridge und ist ein Befehlszeilen-Tool, das es ermöglicht, eine Verbindung zwischen einem Android-Gerät und einem Computer herzustellen. Mit ADB-Debugging können Entwickler verschiedene Aufgaben ausführen, wie zum Beispiel das Installieren und Deinstallieren von Apps, das Übertragen von Dateien, das Ausführen von Shell-Befehlen und das Debuggen von Anwendungen. Es ist ein wichtiges Werkzeug für Entwickler, um Probleme zu identifizieren und zu beheben, während sie an Android-Apps arbeiten. ADB-Debugging erfordert in der Regel, dass das Android-Gerät über USB mit dem Computer verbunden ist und die Entwickleroptionen auf dem Gerät aktiviert sind. **
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Was ist externes Debugging?
Was ist externes Debugging? Externes Debugging bezieht sich auf den Prozess des Identifizierens und Behebens von Fehlern in einem Programm oder einer Anwendung, die nicht auf dem lokalen Computer ausgeführt werden. Dies kann auf einem entfernten Server, einem anderen Gerät oder in einer virtuellen Umgebung stattfinden. Externes Debugging ermöglicht es Entwicklern, Probleme in komplexen Systemen zu diagnostizieren und zu lösen, ohne physisch Zugriff auf die Hardware zu haben, auf der die Anwendung läuft. Tools wie Remote-Debugging-Software und Protokollierungstechniken werden häufig verwendet, um externes Debugging durchzuführen. **
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Was ist Debugging aktivieren?
Was ist Debugging aktivieren? Debugging aktivieren ist ein Prozess, bei dem Entwickler spezielle Tools und Techniken verwenden, um Fehler in ihrem Code zu identifizieren und zu beheben. Durch das Aktivieren des Debuggings können Entwickler Schritt für Schritt durch ihren Code navigieren, Variablen überwachen und den Programmfluss verfolgen, um Probleme zu diagnostizieren. Dieser Prozess ermöglicht es Entwicklern, effizient Fehler zu finden und zu beheben, um sicherzustellen, dass ihre Software reibungslos funktioniert. Debugging aktivieren ist ein wesentlicher Bestandteil des Entwicklungsprozesses, um die Qualität und Zuverlässigkeit von Softwareprodukten zu gewährleisten. **
Ähnliche Suchbegriffe für Debugging
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Steinkamp, Veit: Mathematische Algorithmen mit Python
Mathematische Algorithmen mit Python , Tauchen Sie ein in die Welt der Algorithmen und erforschen Sie die Verbindung zwischen Programmierung und Mathematik. Dr. Veit Steinkamp löst mit Ihnen Aufgaben aus verschiedenen Bereichen und zeigt, wie Rechnungen in Code umgesetzt werden. Sie lernen die grundlegenden Programm- und Datenstrukturen Pythons kennen und erfahren, welche Module Ihnen viel Arbeit abnehmen. Rasch programmieren Sie Algorithmen zum Lösen von Gleichungssystemen nach, automatisieren Kurvendiskussionen und berechnen Integrale. Abstrakte Zusammenhänge werden so deutlich, und ganz nebenbei verbessern Sie Ihre Python-Fähigkeiten und programmieren geschickter und gekonnter. Aus dem Inhalt: Python installieren und anwenden Daten- und Programmstrukturen Module: NumPy, SymPy, SciPy, Matplotlib Zahlen Gleichungssysteme Folgen und Reihen Funktionen Differenzial- und Integralrechnung Differenzialgleichungen Ausgleichsrechnungen Statistik Fraktale Geometrie Die Fachpresse zur Vorauflage: iX - Magazin für professionelle Informationstechnik: »Der Titel verspricht nicht zu viel. Man lernt nicht nur Mathematik, sondern spielend auch die Umsetzung von mathematischen Konzepten in ein Programm und damit die praktische Anwendung von Python.« c't: »Überhaupt beweist der Autor ein gutes didaktisches Händchen. Mit Hintergrundinformationen lockert er seinen Text auf; hinzu kommen zahlreiche Abbildungen mit Funktionsplots sowie gut gewählte Übungen.« , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 34.90 € | Versand*: 0 € -
Röttger, Nils: Basiswissen KI-Testen
Basiswissen KI-Testen , Qualitätssicherung in KI-basierten System - damit KI-Projekte nicht scheitern Zahlreiche Beispiele aus verschiedenen Branchen Viele praktische Übungen mit Beispiellösungen Mit Exkursen auf Basis industrieller Projekterfahrungen Umfragen in der Industrie zeigen deutlich: KI-Projekte scheitern häufiger als angenommen. Eine kontinuierliche Qualitätssicherung für KI-basierte Systeme ist daher unabdingbar. Das Autorenteam bietet einen fundierten Überblick und einen praxisnahen Einstieg in die Konzepte, Best Practices, Problemstellungen und Lösungsansätze rund um die Qualitätssicherung von und mit KI-basierten Systemen. Im Einzelnen werden behandelt: Einführung in KI Qualitätsmerkmale KI-basierter Systeme Maschinelles Lernen (ML) ML-Daten Funktionale Leistungsmetriken Neuronale Netze und Testen Testen KI-basierter Systeme Testen KI-spezifischer Qualitätsmerkmale Methoden und Verfahren für das Testen KI-basierter Systeme Testumgebungen für KI-basierte Systeme Einsatz von KI beim Testen Das Buch enthält mehrere Exkurse, z.B. »ChatGPT als Teammitglied?«, Praxisbeispiele und zu vielen Kapiteln auch praktische Übungen, wobei die Lerninhalte durch Codebeispiele und Programmierübungen in Python veranschaulicht werden. Die Aufgaben und Lösungen sind als Jupyter Notebooks auf GitHub verfügbar. Das Buch orientiert sich am ISTQB®-Syllabus »Certified Tester AI Testing« (CT-AI) und eignet sich daher nicht nur bestens zur Prüfungsvorbereitung, sondern dient gleichzeitig als kompaktes Grundlagenwerk zu diesen Themen in der Praxis und an Hochschulen. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 34.90 € | Versand*: 0 € -
Siemens 7KN27200CE002YC1 Lizenz zum Freischalten der erweiterten Testfunktion in der Software SENTRON powerconfig zum Testen der Schutzfunktionen der
Lizenz zum Freischalten der erweiterten Testfunktion in der Software SENTRON powerconfig zum Testen der Schutzfunktionen der SENTRON Leistungsschalter. Lizenz zeitlich auf 365 Tage begrenzt
Preis: 1453.22 € | Versand*: 9.96 € -
Algorithmen und Datenstrukturen (Saake, Gunter~Sattler, Kai-Uwe)
Algorithmen und Datenstrukturen , Algorithmen und Datenstrukturen von Grund auf verstehen Fundierte Einführung mit klarem didaktischen Aufbau Mit konkreten Anwendungsbeispielen Eine reichhaltige Fundgrube für Lehre und Selbststudium Kenntnisse von Algorithmen und Datenstrukturen sind ein Grundbaustein des Studiums der Informatik und verwandter Fachrichtungen. Das Buch behandelt diese Thematik in Verbindung mit der Programmiersprache Java und schlägt so eine Brücke zwischen den klassischen Lehrbüchern zur Theorie von Algorithmen und Datenstrukturen und den praktischen Einführungen in eine konkrete Programmiersprache. Die konkreten Algorithmen und deren Realisierung in Java werden umfassend dargestellt. Daneben werden die theoretischen Grundlagen vermittelt, die in Programmiersprachen-Kursen oft zu kurz kommen: abstrakte Maschinenmodelle, Berechenbarkeit, Algorithmenparadigmen sowie parallele und verteilte Abläufe. Einen weiteren Schwerpunkt bilden Datenstrukturen wie Listen, Bäume, Graphen und Hashtabellen sowie deren objektorientierte Implementierung mit modernen Methoden der Softwareentwicklung. Die 6. Auflage führt neue Datenstrukturen und Algorithmen (z.B. Skip-Listen, weitere Hashverfahren und Graphalgorithmen) ein und berücksichtigt relevante Neuerungen der aktuellen Java-Versionen. Das Buch richtet sich an Studierende im Grundstudium an Universitäten und Fachhochschulen sowie an alle, die die Grundlagen der praktischen Informatik strukturiert erlernen wollen. Sie erwerben damit die Basis für die theoretischen und praktischen Vertiefungen im Hauptstudium und lernen gleichzeitig die Umsetzung in den »Alltag« der Softwareentwicklung kennen. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Auflage: 6., überarbeitete und erweiterte Auflage, Erscheinungsjahr: 202011, Produktform: Leinen, Autoren: Saake, Gunter~Sattler, Kai-Uwe, Auflage: 21006, Auflage/Ausgabe: 6., überarbeitete und erweiterte Auflage, Themenüberschrift: COMPUTERS / Programming / Algorithms, Fachschema: Algorithmus~EDV / Theorie / Programmieren / Datenstrukturen~Informatik~Java (EDV)~Programmiersprachen, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein~Informatik, Bildungszweck: für die Hochschule, Warengruppe: HC/Informatik, Fachkategorie: Algorithmen und Datenstrukturen, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Seitenanzahl: XIX, Seitenanzahl: 588, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: "dpunkt.verlag GmbH", Länge: 246, Breite: 175, Höhe: 40, Gewicht: 1217, Produktform: Gebunden, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Vorgänger EAN: 9783864901362 9783898646635 9783898643856 9783898642552 9783898641227, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0002, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 498657
Preis: 44.90 € | Versand*: 0 €
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Was sind die gängigsten Methoden zum Debugging von Software?
Die gängigsten Methoden zum Debugging von Software sind das Hinzufügen von Log-Ausgaben, das Durchführen von Code-Inspektionen und das Verwenden von Debugging-Tools wie Breakpoints und Watches. Außerdem kann das Testen von verschiedenen Eingabewerten und Randfällen helfen, Fehler zu identifizieren und zu beheben. Letztendlich ist eine systematische Vorgehensweise beim Debugging entscheidend, um effizient und effektiv Fehler zu finden und zu korrigieren. **
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Was sind die häufigsten Fehlerquellen beim Debugging von Software?
Die häufigsten Fehlerquellen beim Debugging von Software sind unvollständige oder falsche Annahmen über den Code, unzureichende Kenntnisse über die Programmiersprache oder das Framework und ungenaue oder unvollständige Fehlermeldungen. Es ist wichtig, systematisch vorzugehen, alle möglichen Ursachen zu überprüfen und gegebenenfalls externe Tools oder Ressourcen zu nutzen, um den Fehler zu identifizieren und zu beheben. **
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Was sind die häufigsten Fehlerquellen beim Debugging von Software?
Die häufigsten Fehlerquellen beim Debugging von Software sind unvollständige oder ungenaue Informationen über den Fehler, unzureichende Testszenarien und unerwartete Interaktionen zwischen verschiedenen Teilen des Codes. Es ist wichtig, systematisch vorzugehen, alle möglichen Ursachen zu überprüfen und sich nicht zu sehr auf eine vermeintliche Lösung zu versteifen. Zudem kann unzureichendes Verständnis des Codes oder der Programmiersprache zu Fehlinterpretationen und falschen Annahmen führen. **
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Wie können Entwickler effektiv Debugging-Tools verwenden, um Fehler in ihrem Code zu identifizieren und zu beheben? Was sind gängige Methoden und Strategien, um effektiv Debugging in der Software-Entwicklung durchzuführen?
Entwickler können effektiv Debugging-Tools verwenden, indem sie Breakpoints setzen, Variablen überwachen und Stack Traces analysieren. Sie können auch Logging und Unit Tests nutzen, um Fehler zu identifizieren und zu beheben. Durch systematisches Vorgehen, klare Fehlermeldungen und regelmäßiges Refactoring können Entwickler effektiv Debugging in der Software-Entwicklung durchführen. **
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