Wen betrifft das Barrierefreiheitsstärkungsgesetz?
Durch das Barrierefreiheitsstärkungsgesetz werden Händler, Produzenten und Dienstleister dazu verpflichtet, ihre Webseiten, Onlineshops, Apps und digitalen Dokumente barrierefrei zu gestalten. Doch wen genau betrifft das Gesetz? Und wie lässt sich herausfinden, ob die eigene Internetpräsenz überarbeitet werden muss? Wir geben einen Überblick!
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Was ist Datenmapping?
Datenmapping ist ein Begriff, an dem in der Informatikwelt kaum ein Weg vorbeiführt. In diesem Beitrag erklären wir das Konzept und zeigen seinen Nutzen auf. Das Datenmapping bezeichnet einen Prozess, bei dem Daten aus einem Format in ein anderes Datenformat übertragen werden, ohne dabei die Bedeutung der Daten zu verändern. Das Verfahren wird oft eingesetzt, wenn Programme oder Systeme miteinander kommunizieren, die mit unterschiedlichen Datenstrukturen arbeiten.
Beim Datenmapping handelt es sich um den Vorgang, bei dem die Datenpunkte aus einem Datensatz in ein anderes Format oder System überführt und den Datenpunkten des anderen Datensatzes zugeordnet werden.
Was ist die O-Notation? 2. Teil
Die Informatik nutzt die O-Notation, um die Komplexität von Algorithmen in Abhängigkeit zu ihrer Eingabegröße einzuordnen. Etabliert von den deutschen Zahlentheoretikern Bachmann und Landau, beschreibt das O in der O-Notation die obere Grenze, die die Funktionen innerhalb einer Komplexitätsklasse nicht überschreiten.
In einem zweiteiligen Beitrag erklären wir die O-Notation genauer. Dabei haben wir im 1. Teil beantwortet, was genau die O-Notation ist, um welchen zentralen Aspekt es dabei geht und welche Komplexitätsklassen die O-Notation kennt.
Hier ist der 2. Teil!:
Was ist die O-Notation? 1. Teil
Angenommen, für eine Webseite soll ein Suchalgorithmus programmiert werden. Er soll so schnell wie möglich relevante Daten zum Suchbegriff liefern, und das unabhängig davon, wie alt die Textbeiträge sind und in welcher Form das Schlüsselwort in den Text eingebettet ist. Aber wie lässt sich sicherstellen, dass der Algorithmus jede Anfrage schnell genug beantwortet?
An dieser Stelle kommt die sogenannte O-Notation ins Spiel. Sie ermöglicht, die Leistung des Algorithmus einzuschätzen und so die richtige Wahl zu treffen.
In einem zweiteiligen Beitrag erklären wir, was genau es mit der O-Notation auf sich hat!:
Infos zu Listen als Datenstruktur
Neben Algorithmen können auch Datenstrukturen berechenbar sein. Ein typisches Beispiel dafür ist die verkettete Liste. In der Informatik handelt es sich bei der verketteten Liste um eine dynamische Datenstruktur, die es unterstützt, Datenelemente geordnet zu speichern. Die Anzahl der Objekte muss dabei im Vorfeld nicht bekannt sein und bleibt über die gesamte Lebensdauer der Liste offen.
In diesem Beitrag schauen wir uns Listen als Datenstruktur einmal genauer an!:
Die wichtigsten Infos rund um Suchalgorithmen, 2. Teil
Zusammen mit Datenstrukturen sind Algorithmen zentrale Konzepte in der Informatik. Sie haben großen Einfluss auf die Qualität und die Effizienz von Softwarelösungen. Während die Datenstrukturen definieren, in welcher Form Daten organisiert und gespeichert werden, liefern Algorithmen bestimmte Methoden, um ein Problem zu lösen. Bei einem Algorithmus ist wichtig, dass er genau und effizient ist.
Außerdem muss er für viele Daten funktionieren und die jeweilige Aufgabe in einer vorhersehbaren Zeit abschließen können. Suchalgorithmen sind Algorithmen, die eingesetzt werden, um bestimmte Daten oder Datenelemente innerhalb einer Datenstruktur zu finden.
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Die wichtigsten Infos rund um Suchalgorithmen, 1. Teil
Der Schlüsselbund ist wie vom Erdboden verschluckt, die Lesebrille ist einfach nicht aufzufinden oder die zweite Socke ist verschollen? In solchen Fällen wäre es praktisch, nicht selbst die ganze Wohnung durchsuchen zu müssen, sondern sich einfach anzeigen lassen zu können, wo der vermisste Gegenstand steckt. Im realen Leben klappt das so leider (noch) nicht.
Bei Daten auf dem Computer oder Laptop sieht die Sache anders aus. Hier können Suchalgorithmen nämlich die rettende Lösung sein.
Doch wie funktionieren Suchalgorithmen eigentlich? In welchen Varianten gibt es sie? Und wodurch unterscheiden sie sich voneinander?
Wir vermitteln die wichtigsten Infos rund um Suchalgorithmen!:
Bei einem Suchalgorithmus handelt es sich um ein Verfahren, das Schritt für Schritt Daten innerhalb einer Datensammlung ausfindig macht. Die Aufgabe und wesentliche Funktion eines Suchalgorithmus besteht also darin, aus einer Datenmenge bestimmte Daten herauszufiltern.
Die Funktionsweise hängt dabei vom Verfahren ab. Generell lassen sich Suchalgorithmen in einfache und heuristische Verfahren unterscheiden. Heuristische Algorithmen beachten präzisere Informationen über die Datenmenge, die sie durchsuchen.
In der Informatik gehören Suchalgorithmen zu den grundlegenden Verfahren. Ein wesentlicher Faktor ist die Schnelligkeit. Das Ziel ist, die Laufzeit möglichst kurzzuhalten.
Der Algorithmus soll die gesuchten Daten also möglichst schnell finden. Ein weiteres Unterscheidungsmerkmal ist die Art, wie Suchalgorithmen in ein System eingebunden werden können.
Wie der Name schon nahelegt, werden Suchalgorithmen eingesetzt, um einzelne Daten, Listen oder Baumstrukturen zu durchsuchen. Je nachdem, welche Anforderungen bestehen und welche Bedingungen erfüllt sein sollen, kommen verschiedene Arten von Suchalgorithmen zum Einsatz.
Die drei wesentlichen Kategorien dabei sind einfache Suchalgorithmen, heuristische Suchalgorithmen und weitere Suchverfahren.
Zu den einfachen Suchalgorithmen gehört zum Beispiel die Suche in Listen oder in Bäumen. Einer ihrer Pluspunkte ist, dass einfache Suchalgorithmen in den meisten Fällen abstrakter programmiert werden können.
Außerdem können sie bei einer Vielzahl unterschiedlicher Probleme angewendet werden.
Ein Minuspunkt ist aber, dass solche Algorithmen oft vergleichsweise lange Laufzeiten haben. Die langsame Suche senkt die Effizienz und führt zudem zu einem eher schlechten Kosten-Nutzen-Verhältnis.
Im Unterschied zu den einfachen Suchalgorithmen nutzen heuristische Algorithmen mehr und detailliertere Informationen über die Datenmenge, die sich durchsuchen. So berücksichtigen die Verfahren zum Beispiel, wie die Daten verteilt sind.
Grundsätzlich werden heuristische Suchalgorithmen hauptsächlich dann angewendet, wenn ein Suchverfahren in seiner Komplexität und der benötigten Rechenleistung reduziert werden soll.
Eine Heuristik beschreibt in diesem Zusammenhang eine Vorgehensweise, die schneller zu Lösungsstrategien für ein Problem führt.
Heuristische Suchalgorithmen lassen sich dabei in informierte und uninformierte Algorithmen unterscheiden:
Ein informierter Algorithmus durchläuft zuerst die Knoten in einem Datenbaum, die am vielversprechendsten sind. Dafür braucht der Algorithmus natürlich entsprechende Zusatzinformationen, damit er die Knotenpunkte kennt, an denen er seine Suche starten sollte.
Ein uniformierter Suchalgorithmus durchläuft die Knoten in einem Datenbaum einfach nacheinander. Umgangssprachlich wird so ein Verfahren auch blinde Suche genannt.
Neben den einfachen und den heuristischen Suchalgorithmen gibt es noch eine Reihe weiterer Suchverfahren. Beispiele dafür sind die optimierende Suche und ein Suchverfahren für Zeichenketten:
Die optimierende Suche basiert auf bestimmten Variablen, die vorher definiert wurden. Bei der Suche selbst werden die Werte dann den entsprechenden Variablen zugeordnet. Eine typische Anwendung ist beispielsweise das Backtracking.
Ein Suchverfahren für eine Zeichenkette sucht innerhalb einer Zeichenkette nach einem bestimmten Schlüssel. Solche Verfahren werden den sogenannten String-Matching-Algorithmen zugeordnet.
Suchalgorithmen nutzen verschiedene Vorgehensweisen, um die gesuchten Daten zu finden.
Die lineare Suche wird auch als sequentielle Suche bezeichnet und gehört zu den einfachen Suchalgorithmen. Sie wird in aller Regel bei Datenmengen angewendet, die nicht sortiert und nicht allzu groß sind.
Ein simples Beispiel für eine lineare Suche wäre, wenn in einer Datensammlung das kleinste Element gefunden werden soll.
Im Zuge der Suche müssten dann alle Daten durchlaufen und die einzelnen Elemente miteinander verglichen werden. Weil die notwendige Anzahl an Vergleichen dabei ebenfalls linear steigt, ist diese Form der Suche meist vergleichsweise langwierig.
Binäre Suche
Effektiver als die lineare Suche ist die binäre Suche. Allerdings setzt die binäre Suche voraus, dass die Datenmenge zuvor sortiert wurde. Die Vorgehensweise basiert dann auf dem sogenannten Teile-und-Herrsche-Prinzip.
Beim obigen Beispiel für die Suche nach dem kleinsten Element in einer sortierten Datensammlung würde eine binäre Suche so ablaufen:
Ein mittleres Element wird ausgewählt und mit dem gesuchten Element verglichen.
Ist das mittlere Element kleiner, wird die Suche in der rechten Hälfte fortgesetzt. Ist es größer, geht die Suche in der linken Hälfte weiter.
Die Hälfte, die jetzt die neue Datenmenge bildet, wird erneut halbiert. Anschließend wird das mittlere Element wieder mit dem gesuchten Element abgeglichen.
Dieses Prinzip wird so lange wiederholt, bis das gesuchte Element schließlich gefunden ist.
Eine modifizierte Variante der binären Suche ist die Interpolationssuche. Sie kennzeichnet sich dadurch, dass die Daten nicht exakt in der Mitte aufgeteilt werden, sondern die Größe der Teilmengen dynamisch festgelegt werden kann.
Das bringt den Vorteil mit sich, dass es möglich ist, die Teilmengen anhand des gesuchten Werts zu wählen. Bezieht sich die Suche zum Beispiel auf einen niedrigen Wert, kann die Datenmenge in einem entsprechend niedrigen Bereich aufgeteilt werden. Im Ergebnis müssen weniger Daten durchsucht werden, um den gesuchten Wert zu finden.
Mehr Ratgeber, Tipps und Anleitungen:
Thema: Die wichtigsten Infos rund um Suchalgorithmen, 1. Teil
KI-basierte Code-Sicherheit: Wie KI-Systeme unser digitales Leben sicherer machen
Beitrag: In unserer digitalen Welt sind wir ständig von potenziellen Sicherheitsrisiken umgeben. Für Hackerangriffe und Datendiebstahl sind viele Anwendungen und Systeme anfällig. KI-basierte Code Security Systeme sind eine mögliche Lösung für dieses Problem. Diese Systeme sind in der Lage, durch die Analyse von Code auf Schwachstellen und Sicherheitslücken potenzielle Sicherheitsrisiken zu erkennen und zu minimieren.
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3 wichtige Aufgaben von KI-Systemen im Recruiting
Das Recruiting wird zunehmend zum Schlüssel für langfristigen Unternehmenserfolg. Gelingt es einem Unternehmen, qualifizierte und motivierte Fachkräfte zu finden, für sich zu gewinnen und dauerhaft an sich zu binden, hat es auch in wirtschaftlich unsicheren Zeiten eine starke Mannschaft im Rücken. Fehlt es hingegen an passenden Mitarbeitern, wird es schwierig, die anstehenden Aufgaben zu bewältigen und zu wachsen.
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Starlink als Mittel zur Förderung von Bildung und Wissenschaft
Willkommen zum Blogbeitrag über die Möglichkeiten von Starlink als Bildungs- und Wissenschaftsförderungsinstrument. In diesem Beitrag werden wir untersuchen, wie Starlink zur Bereitstellung von Online-Kursen und Bildungsinhalten sowie zur Unterstützung von Forschungsprojekten in Bereichen wie Astronomie und Klimaforschung eingesetzt werden kann. Wir werden auch spezifische Beispiele, Daten und Erfahrungsberichte verwenden, um unsere Argumente zu untermauern.
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