Juli 2019

Band 35, Nummer 7

.NET erneut vereint: Microsofts Pläne für .NET 5

[C#]

.NET erneut vereint: Microsofts Pläne für .NET 5

Mark Michaelis

Mark Michaelis beschäftigt sich in diesem Monat mit .NET 5, dem versprochenen universellen Framework, das die parallelen Threads von .NET Framework, Xamarin/Mono und .NET Core zu einem einzigen, universellen Ziel für Desktop-, Web-, Cloud- und Geräteentwickler vereint.

Naked-Programmierung: Naked-NetzwerkeKolumne

[Programmiererpraxis]

Naked-Programmierung: Naked-Netzwerke

Ted Neward

Ted Neward schließt seine Serie über das Naked Objects Framework mit einem Blick auf NOF Restful-API-Netzwerke ab und zeigt, wie der gesamte Zustand der Netzwerkinteraktion in einem Hypermediadokument gespeichert wird, das vom Client und vom Server gemeinsam verwendet wird.

Grundlegendes zu KI-Diensten von Azure

[Azure ML]

Grundlegendes zu KI-Diensten von Azure

Ashish Sahu

Künstliche Intelligenz und Machine Learning-Dienste sind zugänglicher denn je, doch Entwickler und Data Scientists stehen vor der wachsenden Herausforderung, unter ihnen zu wählen. In dieser praktischen Untersuchung führt Ashish Sahu durch ein End-to-End-KI-Szenario und untersucht, wie die verschiedenen KI-Dienste von Microsoft Azure in jeder Phase angewendet werden können.

ASP.NET Core: gRPC-DiensteKolumne

[Cutting Edge]

ASP.NET Core: gRPC-Dienste

Dino Esposito

gRPC ist ein Remoteprozeduraufruf-Framework, das ein binäres Protokoll über HTTP/2 verwendet, um Clients und Remotedienste zu verbinden. Dino Esposito zeigt, wie gRPC mit ASP.NET Core und .NET Core 3.0 verwendet wird.

Einschränken des Zugangs zum Standort mit KI-gesteuerten Autorisierungsrichtlinien in ASP.NET Core

[ASP.NET Core 3.0]

Einschränken des Zugangs zum Standort mit KI-gesteuerten Autorisierungsrichtlinien in ASP.NET Core

Stefano Tempesta

Stefano Tempesta setzt seine Untersuchung eines biometrischen Sicherheitssystems fort und zeigt dabei das Erfassen von Gesichtsinformationen mithilfe von Kameras, die als IoT-Geräte registriert sind und Daten an einen IoT Hub in Azure streamen. Die Lösung nutzt einen Machine Learning-Dienst, der jede Zugangsanforderung anhand eines historischen Datasets analysiert, um unbefugten Zutritt zu verhindern.

Was machen sie heute?Kolumne

[Fangen Sie bitte nicht mit diesem Thema an]

Was machen sie heute?

David S. Platt

Nach fast einem Jahrzehnt als Kolumnist bei MSDN Magazine nimmt sich David Platt einen Moment Zeit, um zurückzublicken und einige der Themen seiner vergangenen Kolumnen aufzuarbeiten.

Erstellen eines Machine Learning-Vorhersagesystems mit AutoML

[Machine Learning]

Erstellen eines Machine Learning-Vorhersagesystems mit AutoML

James McCaffrey

Microsoft ML.NET ist eine große Open-Source-Bibliothek mit Machine Learning-Funktionen, mit denen Sie ein Vorhersagemodell mit einem C#-Sprachprogramm erstellen können. Das Schreiben eines solchen Programms ist nicht einfach. James McCaffrey zeigt jedoch, wie das AutoML-System das ML.NET CLI-Tool (Command-Line Interface, Befehlszeilenschnittstelle) verwendet, um ein Vorhersagemodell für Sie zu erstellen. Es generiert außerdem anpassbaren Beispielcode, der das Modell verwendet.

VereinheitlichungstheorieKolumne

[Anmerkung des Herausgebers]

Vereinheitlichungstheorie

Michael Desmond

.NET 5 vereint .NET Framework, .NET Core sowie Xamarin und Mono in einem einzigen Framework. Was bedeutet .NET 5 für Ihre zukünftigen Entwicklungsarbeiten?

The Working Programmer - An Introduction to Python