arbeitet als IT-Leiter bei Sportnavi.de GmbH. Darüber hinaus ist er Gründer im Bereich der digitalen Bildung. Seine Schwerpunkte sind generative KI, Low- und No-Code sowie die digitale Unterstützung von Lehrenden und Lernenden. Daneben ist er als freier Autor, Dozent und Softwareentwickler im .NET- und Web-Umfeld tätig.
Erst bei Datenbanken, Caches und externen APIs zeigt sich, wie belastbar ein Health Check wirklich ist. Von einfachen Statusmeldungen ausgehend erweitern wir die Möglichkeiten bis hin zu Prüfungen, die Abhängigkeiten sichtbar machen und damit helfen, Ausfälle besser einzuordnen.
Ein einfacher Statuscode sagt wenig darüber aus, ob eine Anwendung wirklich betriebsbereit ist. ASP.NET bietet dafür mehr Möglichkeiten, als viele /health-Endpunkte vermuten lassen. Genau dort beginnt der Unterschied zwischen Erreichbarkeit und echter Diagnose.
Um spezifischere Anforderungen zu erfüllen, brauchen Sprachmodelle etwas „Nachhilfe“. Zwei Methoden hierfür sind Fine-Tuning und Retrieval-Augmented Generation (RAG).
Spike Prime ist eine moderne Robotikplattform für kreatives Lernen, die mit visueller und textbasierter Programmierung eine Fülle von Anwendungsmöglichkeiten bietet.
Große Sprachmodelle bieten zahlreiche Möglichkeiten, um bei der Migration von Daten zu unterstützen und damit die Funktionalität von Sprachen wie Python zu erweitern.
Python bietet zahlreiche Möglichkeiten und Bibliotheken, um bei Datenmigrationen zu unterstützen. Mit Sprachmodellen lassen sich diese Fähigkeiten zusätzlich erweitern.
Nach 34 Jahren wurde Tetris durch einen Kill-Screen geschlagen. 157 Level hat es gebraucht, um die Anwendung in die Knie zu zwingen. Der Artikel zeigt, was hinter dieser Leistung steckt.
