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Alferink B: Programmierung mit SCL und
dem TIA Portal

Programmierung mit SCL und dem TIA Portal

Einführung in die SPS-Programmierung mit S7-1500 und S7-1200

Durch den zunehmenden Einsatz elektrohydraulischer Systeme in der industriellen Praxis müssen sich angehende Fachkräfte immer schneller fundierte Kenntnisse in der Steuerungs- und Antriebstechnik aneignen. Das Fachbuch Elektrohydraulik vermittelt Auszubildenden die grundlegenden Zusammenhänge von Hydraulik, Elektrik und elektrohydraulischen Steuerungen sowie deren praktische Anwendung in Maschinen und Anlagen. In Verbindung mit passenden Didaktik-Bausätzen wird das Erlernte schnell begreifbar und kann durch die praktische Umsetzung nachhaltig gefestigt werden. Die Komponenten und Schaltungen können so fachgerecht aufgebaut, angeschlossen und gezielt getestet werden. Im Theorieteil werden die wichtigsten Bauteile, Funktionen und Schaltungsarten detailliert beschrieben. Durch zahlreiche Übungsaufgaben werden die erworbenen Kenntnisse zusätzlich vertieft.

Unterlagen für den Ausbilder

Elektrohydraulik Ausbilder

Heart Gear

Nachdem Roue für ein Zwangsupdate benutzt worden ist, gelingt es Chrome und Rock endlich, sie zu befreien. Nur der feindliche General ist nirgends zu entdecken - da beginnt plötzlich der Boden zu beben und ein gewaltiges Maschinenwesen erscheint vor ihnen. Wodan hat ein Relikt aus der Zeit des Großen Krieges wiederbelebt und ist nur noch auf Kampf aus. Doch Chrome hat sich Rache für Roue geschworen und lässt seiner Wut freien Lauf ...

postapokalyptische Sci-Fi Action | Androide und Kampfroboter | the last girl on earth

Heart Gear – Band 4

Dieses Buch führt Sie Schritt für Schritt in die faszinierende Welt der State Machines ein und zeigt, wie Sie Hardware direkt und effizient ansteuern können - jenseits klassischer CPU-gesteuerter Ansätze.In diesem Buch lernen Sie:<ul><li>LEDs und NeoPixel kreativ steuern: Blinken, Dimmen, Farbwechsel und komplexe Animationen</li><li>Taster und Encoder zuverlässig auslesen und in Echtzeit in Ihre Projekte integrieren</li><li>Analoge Eingänge (ADC) nutzen und Signale digital steuern</li><li>Servos präzise ansteuern und Bewegungsabläufe automatisieren</li><li>SPI mit PIO umsetzen, um Displays, Sensoren und Module anzusteuern</li><li>Menüsysteme und Submenüs auf SPI-Displays realisieren, inklusive Navigation über mehrere Taster</li><li>PWM, Signalgenerierung und Frequenzsteuerung für akustische oder visuelle Effekte</li><li>Debugging-Strategien und Tipps, um Ihre PIO-Programme effizient zu entwickeln</li>
 
 </ul>Alle Beispiele sind praxisnah, sofort umsetzbar und zuverlässig. Mit klaren Anleitungen, Hintergrundwissen und fertigen Codebeispielen lernen Sie, die PIO-Fähigkeiten des Pico maximal zu nutzen - egal ob für Maker-Projekte, Prototypen oder professionelle Anwendungen.Erleben Sie, wie Sie komplexe Hardwaresteuerung elegant mit dem Pico realisieren können - schneller, flexibler und leistungsfähiger als je zuvor.

Praxisnahe Projekte, Profi-Tricks und eigene Anwendungen

PIO-Programmierung mit dem Raspberry Pi Pico

De Gruyter Studium

Die drei Teile der "Informatik - Einführung" decken alle Inhalte des kompletten Informatik-Bachelorstudiums ab. Die einzelnen Teile sind auf die Inhalte der einzelnen Semester abgestimmt. Jeder Teil liefert unabhängig die Grundlagen für die jeweiligen Themen. Durch seinen didaktischen Aufbau mit Aufgaben ist das Buch auf die Bachelorstudierenden abgestimmt. Durch seine anschauliche Darstellund sowie Beispiele aus der Praxis holt es die Einsteiger bei deren Wissensstand ab. Der erste Band der Informatik erklärt die grundlegenden Konzepte: Programmierung, Algorithmen und Datenstrukturen. Der dritte und letzte Band der Buchreihe Informatik ist der Theoretischen Informatik gewidmet. Das Buch richtet sich an alle Einsteiger, die sich ernsthaft mit Informatik beschäftigen wollen, sei es zum Selbststudium oder zur Begleitung von Vorlesungen. In den folgenden Bänden dieses Buches werden die Themen, Rechnerarchitektur, Betriebssysteme, Rechnernetze, Internet, Compilerbau und Theoretische Informatik vertieft. Prof. Dr. Heinz-Peter Gumm ist Professor für Theoretische Informatik in Marburg. Nach dem Studium in Darmstadt und Winnipeg (Kanada) von 1970 bis 1975 und der Habilitation 1981 folgten Professuren in Hawaii, Kalifornien und New York. Seine Forschungsgebiete sind Formale Methoden, Allgemeine Algebren und Coalgebren. Prof. Dr. Manfred Sommer ist emeritierter Professor für Praktische Informatik in Marburg. Nach dem Studium in Göttingen und München von 1964 bis 1969, war er Assistent am ersten Informatik-Institut in Deutschland an der TU München. Es folgten zehn Jahre bei Siemens in München und von 1984 bis 2014 war er Informatik-Professor in Marburg.

Rechnerarchitektur, Betriebssysteme, Rechnernetze und Künstliche Intelligenz

Informatik

Graduate to the next level of your software development career, learning the tools you need to successfully manage the complexity of modern software systems. Whether you are a developer at a small software company or one of many developers at a large enterprise, your success directly correlates to the ability of your development team to rapidly respond to change. In today’s world, developers face increasingly complex challenges when it comes to requirements, technology, solution hosting, support, and pace of change. This book will help you put on the lens of a software engineer. You will come away with an understanding of how to view the entire spectrum of the software development process, learn valuable concepts, and apply these principles through meaningful examples.
What You Will Learn
<ul>
<li>Move beyond being a programmer to being a professional software engineer

</li><li>Spend more time developing software; minimize time spent dealing with ineffective or inadequate processes

</li><li>Reduce errors in judgment and provide predictable outcomes while maintaining agility and responsiveness using Lean and Agile practices

</li><li>Identify and effectively manage the various types of complexity present in modern software development

</li><li>Know the steps you can take to ensure a shared understanding among stakeholders

</li><li>Discover tools to validate user experience early and often to minimize costly re-work

</li><li>Develop software designs and architectures that enable long-term business agility

</li><li>Implement patterns and processes that result in "falling into the pit of success" instead of into the "pit of failure"

</li><li>Adopt processes and patterns that will result in pervasive "institutionalized" quality

</li><li>Think differently about the responsibilities and accountabilities of essential technical leadership roles that will ensure team maturity and growth

</li><li>Understand what it means to be a professional engineer and how to take steps towards achieving true professionalism



Who This Book Is For
This book is for software developers and team leaders who have struggled to implement design and development best practices due to lack of team resources, in-depth knowledge, or experience, and want a book designed to provide the confidence and foundational skills needed to achieve success.
</li></ul>

Achieving Predictable Outcomes Through a System for Software Development

Lean Software Systems Engineering for Developers

This book is a hands-on, technical guide to building and deploying generative AI models using advanced deep learning architectures like transformers, GANs, VAEs, and diffusion models. Designed for AI engineers, data scientists, and ML practitioners, it offers a practical roadmap from data ingestion to real-world deployment and evaluation.

The book starts by guiding readers on selecting the right model architecture for their application, be it text generation, image synthesis, or multimodal tasks. It then walks through essential components of model training, including dataset handling, self-supervised learning, and core optimisation techniques such as backpropagation, gradient descent, and learning rate scheduling. It also delves into large-scale training infrastructure, covering GPU/TPU usage, distributed computing frameworks, and system-level strategies for scaling performance. Practical guidance is provided on fine-tuning models with domain-specific data and applying reinforcement learning from human feedback (RLHF), model quantisation, and pruning to improve efficiency. Key challenges in generative AI—such as overfitting, bias, hallucination, and data efficiency—are addressed through proven techniques and emerging best practices. Readers will also gain insight into model interpretability and generalisation, ensuring robust and trustworthy outputs. The book demonstrates how to build scalable, production-ready generative systems across domains like media, healthcare, scientific simulation, and design through real-world examples and applied case studies.

 

By the end, readers will gain an understanding of how to architect, optimise, and apply generative models across diverse domains such as media creation, healthcare, design, scientific simulation, and beyond.

What you will learn;

Learn how to choose and implement generative models—VAEs, GANs, transformers, and diffusion models—for specific use cases.

Master training optimization techniques such as backpropagation, gradient descent, adaptive learning rates, and regularization.

Apply best practices for large-scale training using GPUs, TPUs, and distributed computing frameworks for performance scaling.

Boost model efficiency through quantization, pruning, fine-tuning, and RLHF to enhance output quality and reduce overhead.




Who this book is for:

AI Engineers and Machine Learning Practitioners looking to build and deploy generative models in real-world applications. Data Scientists working on deep learning projects involving text, vision, audio, or multimodal generation.

A Practical Guide to Generative AI Development and Scaling

Building and Training Generative AI Models

Unterlagen für den Auszubildende

Elektrohydraulik Azubi

Elektrotechnik

Mit der Hochsprache STEP 7-SCL (Structured Control Language) lassen sich übersichtliche, gut zu wartende Programme für komplexe Automatisierungsaufgaben schreiben. SCL basiert auf der Sprache ST (Strukturierter Text) der Norm IEC 61131-3. 

In diesem Workshop werden die Grundlagen von SCL an einfachen Beispielen aus der Praxis erarbeitet. Das Wiederverwenden der Programmbausteine steht dabei im Vordergrund. Die Aufgaben und Übungen können mit STEP7 ab V12 im TIA-Portal bearbeitet, mit der PLC-Simulation PLCSIM ab V12 und mit Anlagensimulationen getestet werden. 

Dieses Buch wendet sich an PLC(SPS)-Programmierer sowie Schüler*innen und Studierende an beruflichen Gymnasien, Technikerschulen, Hochschulen, die das Programmieren mit SCL im TIA-Portal erlernen wollen. Grundkenntnisse vom Aufbau und von der Funktion einer SPS sind von Vorteil, aber nicht unbedingt notwendig.

Die 5. Auflage wurde um neue programmtechnische Möglichkeiten des TIA-Portals V21 und Programmentwurfsmethoden mit Hilfe der künstlichen Intelligenz (ChatGPT, Gemini, Claude usw.) Über den kostenlosen Onlineservice InfoClick können Vorlagen sowie Lösungen auch mit der CPU 1200 und mit Anlagensimulationen heruntergeladen werden.

CPU 1500, CPU 1200, CPU 300, CPU 1200G2 und CPU 300

SPS-Programmierung mit SCL im TIA-Portal

Get the eBook free when you register your print book at Manning. You just built something amazing in Python and you’re ready to share it with the world! But does shipping it to the web mean…learning JavaScript? With the Streamlit framework, you can build interactive web apps entirely in Python incredibly fast. By providing a collection of pre-built UI components and streamlined configurations, Streamlit turns your ideas for data tools and AI workflows into usable applications without any tedious HTML, CSS, and JavaScript. Build Python Web Apps with Streamlit follows a proven learn-by-building approach. Each chapter introduces a new hands-on project. You’ll create data dashboards, interactive checklists, and even an AI chatbot optimized with RAG and agentic patterns. You’ll also learn from intentional mistakes and real-world debugging challenges that teach you how Streamlit actually works. As you go, each project helps you master software engineering skills you might not have learned as a Python programmer—gathering requirements, persistence and database integration, user authentication, deployment, and troubleshooting. • Build interactive web apps without HTML/CSS/JavaScript • Understand Streamlit’s execution model • Work with databases and persistent data • Create and deploy production-grade architectures • Implement user authentication and authorization • Build AI-powered applications with LLMs • Develop dashboards, and visualizations • Implement security best practices About the technology With the Streamlit framework, you can build interactive web apps entirely in Python incredibly fast. By providing a collection of pre-built UI components and streamlined configurations, Streamlit turns your ideas for data tools and AI workflows into usable applications without any tedious HTML, CSS, and JavaScript. About the book Build Python Web Apps with Streamlit follows a proven learn-by-building approach. Each chapter introduces a new hands-on project. You’ll create data dashboards, interactive checklists, and even an AI chatbot optimized with RAG and agentic patterns. As you go, you’ll practice debugging, deployment, database integration and other software engineering skills. What's inside • Understand Streamlit’s execution model • Work with databases and persistent data • Implement user authentication and authorization • Build AI-powered applications About the reader For Python programmers. No web app or AI skills required. About the author Aneev Kochakadan is a software engineer at OpenAI, with prior experience at Stripe and Google. He has designed and built systems ranging from online transactional services to data pipelines and business intelligence tools. Table of Contents Part 1 1 Introduction to Streamlit 2 Getting started with Streamlit 3 Taking an app from concept to code 4 Streamlit’s execution model 5 Sharing your apps with the world Part 2 6 A dashboard fit for a CEO 7 The CEO strikes back: Supercharging the dashboard 8 Building a CRUD app with Streamlit Part 3 9 Creating an AI-powered application 10 RAG and agentic apps with LangGraph and Streamlit Part 4 11 Testing Streamlit apps 12 Packaging and deploying Streamlit apps Appendixes A Installing Python and Streamlit

Build Python Web Apps with Streamlit

- Für Einsteiger, Fortgeschrittene und Profis 
- Windows (WPF und .NET MAUI)- und Web-Programmierung (ASP.NET Core, Blazor und Co.) 
- Datenbankprogrammierung mit Entity Framework Core 10 
- Neu: Komplett aktualisiert auf .NET 10; erweitert um KI- und Azure-Themen 
- Online: Bonuskapitel u. a. zur GUI-Entwicklung mit Windows Forms sowie alle Beispiele aus dem Buch unter 
 http://plus.hanser-fachbuch.de 
- Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inklusive beim Kauf des gedruckten Buches

Dieser überarbeitete Klassiker der C#-/.NET-Programmierung bietet Ihnen Know-how und zahlreiche Rezepte, mit denen Sie häufig auftretende Probleme meistern.
 
Einsteiger erhalten ein umfangreiches Tutorial zu den Grundlagen der C# 14-Programmierung mit Visual Studio 2026, dem Profi liefert es fortgeschrittene Programmiertechniken zu allen wesentlichen Einsatzgebieten der Programmierung mit .NET 10. Zum sofortigen Ausprobieren finden Sie am Ende eines jeden Kapitels hochwertige Lösungen für nahezu jedes Problem. 

Das Buch gliedert sich in einen Grundlagenteil zur Programmierung, eine Einführung in die Desktop-Programmierung mit WPF und .NET MAUI (Multi-Platform App UI), einen Überblick zu KI-Programmierung mittels ML.NET, einen Technologieteil zu fortgeschrittenen Themen sowie einen umfangreichen Teil zur Web-Programmierung (ASP.NET Core, Web API, Blazor). 

Es ist der ideale Begleiter für Ihre tägliche Arbeit und zugleich eine unterhaltsame Lektüre, die Lust macht, Projekte auch in der Freizeit umzusetzen.
 
AUS DEM INHALT // Grundlagen der Sprache / OOP-Konzepte / Arrays, Strings, Funktionen / Einführung in LINQ / Neuerungen in C# / Einführung in WPF / WPF Controls, WPF-Datenbindung / Einführung in .NET MAUI / Asynchrone Programmierung &amp; Task Parallel Library / Debugging, Fehlersuche und -behandlung / Entity Framework Core und JSON-Serialisierung / KI-Programmierung mit ML.NET / Webanwendungen und APIs mit ASP.NET Core / Single-Page Applications (SPAs) mit Blazor

C# und .NET 10 – Grundlagen, Profiwissen und Rezepte

The Large Language Model Recipes book is a comprehensive, practical guide designed to help developers, data scientists, and AI engineers navigate the rapidly evolving landscape of Large Language Models (LLMs). Moving beyond theory, this book provides a hands-on, recipe-based approach to mastering the entire LLMs lifecycle, from selecting the right open-source model to fine-tuning it on custom data and deploying it for production at scale.
Starting with the fundamentals of setting up a robust development environment, the book guides you through the critical decisions of model selection (Llama, Mistral, Falcon) and data preparation. It offers deep dives into advanced training techniques, including full fine-tuning, instruction tuning, and parameter-efficient methods like LoRA and QLoRA that make training accessible on consumer hardware.
The book doesn't stop at training. It tackles the crucial "last mile" of AI development: deployment and optimization. You will learn how to shrink models with quantization, serve them with high-throughput engines like vLLM and TGI, and evaluate their performance using industry-standard benchmarks. Finally, it explores cutting-edge frontiers, including Retrieval-Augmented Generation (RAG) for grounding models in real-time data, building multimodal vision-language applications, and designing autonomous AI agents.
Whether you are building a specialized chatbot, a code assistant, or a complex reasoning agent, this book provides the tested recipes and code you need to develop efficient, scalable, and robust AI solutions today.
 
What you will learn:
<ul>
<li>Design production-ready LLM systems using the Feature/Training/Inference (FTI) framework 

</li><li>Apply advanced fine-tuning methods, including LoRA and QLoRA, for efficient model adaptation 

</li><li>Build and optimize RAG pipelines with effective retrieval strategies and vector databases 

</li><li>Deploy optimized LLMs using quantization techniques and scalable inference frameworks 

</li><li>Develop multimodal and agentic AI applications with vision-language models and autonomous agents 



 
Who this book is for:

This book is ideal for software developers, machine learning engineers, data scientists, and technical researchers who want to move beyond using API endpoints and start
</li></ul>

A Hands-On Guide to Fine-Tuning, Optimization, Deployment, and Real-World Applications

Large Language Model Recipes

Machine learning has become an essential component of modern business analytics -- driving insights, optimizing operations, and supporting strategic, data-informed decisions. This textbook offers a hands-on and accessible introduction to applying machine learning in business settings using R, with a strong emphasis on the tidy ecosystem. Key packages such as tidyverse, tidymodels, and tidytext provide a cohesive and efficient framework for data analysis, modeling, and communication.Balancing theoretical foundations with applied practice, the book introduces mathematical ideas in a clear, intuitive manner, always anchored in realistic business scenarios. Suitable for the classroom and independent research, readers will gain the confidence and tools to apply the tidy ecosystem effectively, from data preparation to modeling to interpretation, enabling reproducible, interpretable, and impactful analytics in dynamic business environments.Bowei Chen
 is a Professor of Business Analytics and Artificial Intelligence at the Adam Smith Business School, University of Glasgow, UK, and the Founding Programme Director of the MSc in Business Analytics programme. He received his PhD in Computer Science from the University College London. His research interests include business analytics, artificial intelligence, machine learning, and data science applications in management, finance, and the social sciences. He has published in leading academic conferences, journals, and books in these fields, and has undertaken international research collaborations and academic appointments across different institutions.
 Tianyuan Huang
 is a Lecturer of Data Science and Big Data Technologies at the School of Data Science, Zhejiang University of Finance &amp; Economics, China. He earned his PhD from Fudan University and has authored three R programming books in China. His current research mainly focuses on quantitative science studies, and he is also dedicated to leveraging data science to rapidly build domain expertise and advance scientific knowledge discovery. In addition to his publications, he supports the R community by maintaining several CRAN packages, such as akc for automated knowledge classification and tidyfst for efficient tidy data manipulation.

A Tidy Approach

Business Analytics with R

Programmierung mit SCL und dem TIA Portal

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