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Auf dem Weg zu PhpStorm 2017.2

 Es ist soweit: Mit PhpStorm 2017.2 ist das zweite große Update des Jahres für die IDE aus dem Hause JetBrains erschienen. Jetzt geht es an die Maintenance-Updates: PhpStorm 2017.2.4 steht zur Verfügung.

Auf dem Weg zu WebStorm 2017.2

 Mit WebStorm 2017.2 geht die beliebte IDE aus dem Hause JetBrains in eine neue Runde. Aktuell steht zudem mit WebStorm 2017.2.4 das nächste Maintenance-Update mit einigen Verbesserungen zur Verfügung.

Rider 2017.2 EAP ab sofort verfügbar

 Jetbrains hat das Rider 2017.2 Early Access Program (EAP) geöffnet. An Bord sind unter anderem voller Support für .NET Core 2.0, MSTest, diverse NuGet-Verbesserungen, ein neues Debugger-Tool-Window und zwei neue Refactorings.

Rider 2017.1 RTM ist verfügbar

 Let’s ride! Die Cross-Plattform .NET-IDE Rider hat ihren bisher größten Meilenstein erreicht. Ab sofort steht Rider 2017.1 RTM aus dem Hause JetBrains zum Download bereit.

Rider Release Candidate verfügbar

 Langsam aber sicher rückt das erste Release von Rider näher. Aktuell steht ein erster Release Candidate der neuen .NET-IDE aus dem Hause JetBrains zum Testen bereit.

WebStorm 2017.1 – Alles zur neuen WebStorm-Version

 WebStorm 2017.x geht in die erste Runde. Mit WebStorm 2017.1 ist das erste Major-Update für die beliebte IDE aus dem Hause JetBrains im Jahr 2017 erschienen – und das kann sich in Sachen Features sehen lassen! Ebenso steht ab sofort mit WebStorm 2017.1.4 das nächste Maintenance-Release bereit.

PhpStorm 2017.1 – Alles zur neuen PhpStorm-Version

 Es ist soweit: Nach zahlreichen Early-Access-Preview-Builds, einer Public Preview und einem RC steht jetzt mit PhpStorm 2017.1 die erste PhpStorm-Version des Jahres mit vielen neuen Features und Verbesserungen zur Verfügung. Aktuell steht mit PhpStorm 2017.1.4 das vierte Maintenance-Update zur Verfügung.

Federated Learning: Machine Learning auf dem Mobile Device

 Bekannte Machine-Learning-Ansätze benötigen eine Zentralisierung der Trainingsdaten auf einer Maschine oder in einem Datencenter. Google selbst hat dafür eine Cloud-Infrastruktur geschaffen, um diese Daten zu verarbeiten. Jetzt stellt das Unternehmen für Modelle, die über Nutzer-Interaktionen mit mobilen Geräten trainiert werden, einen neuen Ansatz vor: Federated Learning.

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