Neural Networks in the Browser

Neural networks are the basis of some pretty impressive recent advances in machine learning. From greatly improved translation to automatic transfer of painting styles and from expert-level Go to Super Smash Bros, neural networks seem to to conquer various fields previously dominated by human performance. The on-going progress in different algorithms and techniques allows the application of neural networks in more and more use cases. Combined with the continuous maturing of the web as an application platform (see progressive web apps) this begs the question whether neural network applications can be deployed as web apps with all the advantages that come along with them. Weiterlesen

7 Checkpoints für einen guten Feedback Loop

Da Daten ohne Kosten verteilt und kopiert werden können, ist es mitunter schwierig, ein Alleinstellungsmerkmal für einen Online-Dienst oder eine Webseite zu finden. Die Nutzung von Daten, die während des Gebrauchs einer Website oder eines Dienstes anfallen, die Interaktionsdaten, können ein Alleinstellungsmerkmal für das Produkt erzeugen. Dies ist sowohl aus geschäftlicher Sicht als auch aus technischer Sicht sinnvoll, wie ich in meinem letzten Artikel über den Feedback Loop verdeutlicht habe. Heute werde ich meiner Ankündigung gerecht, eine Checkliste mit den wichtigsten Aspekten für die Erstellung eines Feedback Loops zu präsentieren. Weiterlesen

Re-usable Web Interfaces with client-side Frameworks and Web Components (Part 2)

In the first part of our series we elaborated on the common use of Web Components and web frameworks taking Angular and Polymer as examples. We ended the article with the statement that both suffer from essential compatibility issues which aren’t fixed so far. So now we will illustrate solutions for these problems and thus enable applications with Angular and Polymer running side by side. Weiterlesen

Mehrwerte von Cloud Services in hybriden DWH-Architekturen

Die Gründe, IT-Infrastruktur aus dem eigenen Rechenzentrum in eine (Public) Cloud zu verschieben, sind vielfältig und einleuchtend: Niedrigere Kosten, schnellere Time-to-market und Effizienz des Kapitaleinsatzes, um nur die Wichtigsten zu nennen. Die komplette Verlagerung eines Corporate Data Warehouse in die Cloud ist allerdings bislang eher die Ausnahme. Abgesehen von der gerade in Deutschland sehr ernsthaft geführten Datenschutz-Diskussion würde es viel Aufwand und Kosten bedeuten, die Daten aller relevanten Quellsysteme mit der Cloud zu synchronisieren oder alle Systeme des Unternehmens dorthin umzuziehen. Ein Zwischenweg stellen hybride DWH-Architekturen dar, welche selektiv Cloud-Dienste nutzen und dabei die On-Premises und Cloud-Datenbestände intelligent integrieren. Die Vorteile dieser Services für Data-Management- und Analytics-Aufgaben werden in den folgenden Abschnitten dargestellt. Im Anschluss werden einige typische Szenarien aus der Praxis vorgestellt. Weiterlesen

Declarative Thinking and Programming

Before we actually dive into this topic, imagine the following: You just moved to a new place and the time is ripe for a little house-warming dinner with your best friends Alice and Bob. Since Alice is really tech-savvy you just send her a digital invitation with date, time and of course your new address that she can add to her calendar with a single click. With good old Bob is a bit more difficult, he is having a real struggle with modern IT. That’s why you decide to send him an e-mail not only including the time and location but also a suggestion which train to take to your city, details about the trams, stops, the right street and so. Weiterlesen

Anomaly Detection: (Dis-)advantages of k-means clustering

In the previous post we talked about network anomaly detection in general and introduced a clustering approach using the very popular k-means algorithm. In this blog post we will show you some of the advantages and disadvantages of using k-means. Furthermore we will give a general overview about techniques other than clustering which can be used for anomaly detection. Weiterlesen

Migrating an embedded Android setup: Porting the Kernel Driver (Part 2)

After getting the display up and running, we’ll have a look at the kernel drivers. It would be way too much work describing each kernel driver in detail, so I will concentrate on the changes needed to port them to the newer kernel version, 3.14 to be exact. A more thorough introduction to the sensor driver and the whole sensor integration can be found here. Of course I learned a lot since I wrote my previous series of articles so I improved the driver quite a bit. Both devices are connected to the Wandboard via the I2C-bus, so they are working really similar at this level. Just controlling it, reading data and sleep management differs for each device.
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