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+119 -81

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+7 -11

starlight/package.json

reviewed

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+3 -3

starlight/src/components/CustomPagination.astro

reviewed

··· 1 1 --- 2 2 - import Pagination from "starlight-sidebar-topics-dropdown/overrides/Pagination.astro"; 2 2 + import Pagination from "@astrojs/starlight/components/Pagination.astro"; 3 3 import FeedbackComponent from "./FeedbackComponent.astro"; 4 4 5 5 - const { entry } = Astro.props; 5 5 + const { entry } = Astro.locals.starlightRoute; 6 6 --- 7 7 8 8 <> 9 9 { !entry.data.hero && <FeedbackComponent /> } 10 10 - <Pagination {...Astro.props as any} /> 10 10 + <Pagination /> 11 11 </>

+11

starlight/src/content.config.ts

reviewed

··· 1 1 + import { defineCollection } from "astro:content"; 2 2 + import { docsLoader } from "@astrojs/starlight/loaders"; 3 3 + import { docsSchema } from "@astrojs/starlight/schema"; 4 4 + import { topicSchema } from "starlight-sidebar-topics-dropdown/schema"; 5 5 + 6 6 + export const collections = { 7 7 + docs: defineCollection({ 8 8 + loader: docsLoader(), 9 9 + schema: docsSchema({ extend: topicSchema }), 10 10 + }), 11 11 + };

-7

starlight/src/content/config.ts

reviewed

··· 1 1 - import { defineCollection } from "astro:content"; 2 2 - import { docsLoader } from "@astrojs/starlight/loaders"; 3 3 - import { docsSchema } from "@astrojs/starlight/schema"; 4 4 - 5 5 - export const collections = { 6 6 - docs: defineCollection({ loader: docsLoader(), schema: docsSchema() }), 7 7 - };

+178 -178

starlight/src/content/docs/de/artificial-intelligence/pandas.mdx

reviewed

··· 63 63 64 64 Ein DataFrame kann ähnlich wie eine Series erstellt werden. Dabei kann man eine Vielzahl an verschiedenen Objekttypen übergeben. 65 65 66 66 - - **Dictionary** 67 67 - In diesem Fall hat der Input für das DataFrame den Typen `Dictionary`, dessen Schlüssel ein String und dessen Wert eine Liste ist. 66 66 + - **Dictionary** 67 67 + In diesem Fall hat der Input für das DataFrame den Typen `Dictionary`, dessen Schlüssel ein String und dessen Wert eine Liste ist. 68 68 69 69 - ```python 70 70 - data = { 71 71 - 'A': [1, 2, 3, 4], 72 72 - 'B': [5, 6, 7, 8], 73 73 - 'C': [9, 10, 11, 12] 74 74 - } 75 75 - df = pd.DataFrame(data, index=["I","II","III","IV"]) 76 76 - ``` 69 69 + ```python 70 70 + data = { 71 71 + 'A': [1, 2, 3, 4], 72 72 + 'B': [5, 6, 7, 8], 73 73 + 'C': [9, 10, 11, 12] 74 74 + } 75 75 + df = pd.DataFrame(data, index=["I","II","III","IV"]) 76 76 + ``` 77 77 78 78 - - **Liste** 79 79 - In diesem Fall hat der Input für das DataFrame den Typen einer Liste, in welcher sich mehrere Dictionaries befinden. 78 78 + - **Liste** 79 79 + In diesem Fall hat der Input für das DataFrame den Typen einer Liste, in welcher sich mehrere Dictionaries befinden. 80 80 81 81 - ```python 82 82 - data = [{'A': 1, 'B': 5, 'C': 9}, 83 83 - {'A': 2, 'B': 6, 'C': 10}, 84 84 - {'A': 3, 'B': 7, 'C': 11}, 85 85 - {'A': 4, 'B': 8, 'C': 12}] 86 86 - df = pd.DataFrame(data, index=["I","II","III","IV"]) 87 87 - ``` 81 81 + ```python 82 82 + data = [{'A': 1, 'B': 5, 'C': 9}, 83 83 + {'A': 2, 'B': 6, 'C': 10}, 84 84 + {'A': 3, 'B': 7, 'C': 11}, 85 85 + {'A': 4, 'B': 8, 'C': 12}] 86 86 + df = pd.DataFrame(data, index=["I","II","III","IV"]) 87 87 + ``` 88 88 89 89 - - **Tuple** 90 90 - In diesem Fall hat der Input für das DataFrame den Typen einer Liste, mit mehreren Tuples darin. Man beachte, dass die Spaltennamen beim instantiieren des DataFrames angegeben werden müssen, da `data` selbst keine Informationen darüber enthält. 89 89 + - **Tuple** 90 90 + In diesem Fall hat der Input für das DataFrame den Typen einer Liste, mit mehreren Tuples darin. Man beachte, dass die Spaltennamen beim instantiieren des DataFrames angegeben werden müssen, da `data` selbst keine Informationen darüber enthält. 91 91 92 92 - ```python 93 93 - data = [(1, 5, 9), 94 94 - (2, 6, 10), 95 95 - (3, 7, 11), 96 96 - (4, 8, 12)] 97 97 - df = pd.DataFrame(data, columns=['A', 'B', 'C'], index=["I","II","III","IV"]) 98 98 - ``` 92 92 + ```python 93 93 + data = [(1, 5, 9), 94 94 + (2, 6, 10), 95 95 + (3, 7, 11), 96 96 + (4, 8, 12)] 97 97 + df = pd.DataFrame(data, columns=['A', 'B', 'C'], index=["I","II","III","IV"]) 98 98 + ``` 99 99 100 100 - - **NumPy** 101 101 - Man kann ein DataFrame auch mithilfe von einem Numpy-`Array` erstellen. 100 100 + - **NumPy** 101 101 + Man kann ein DataFrame auch mithilfe von einem Numpy-`Array` erstellen. 102 102 103 103 - ```python 104 104 - import numpy as np 105 105 - data = np.array([[1, 5, 9], 106 106 - [2, 6, 10], 107 107 - [3, 7, 11], 108 108 - [4, 8, 12]]) 109 109 - df = pd.DataFrame(data, columns=['A', 'B', 'C'], index=["I","II","III","IV"]) 110 110 - ``` 103 103 + ```python 104 104 + import numpy as np 105 105 + data = np.array([[1, 5, 9], 106 106 + [2, 6, 10], 107 107 + [3, 7, 11], 108 108 + [4, 8, 12]]) 109 109 + df = pd.DataFrame(data, columns=['A', 'B', 'C'], index=["I","II","III","IV"]) 110 110 + ``` 111 111 112 112 - - **CSV** 113 113 - Man kann ein DataFrame auch mithilfe einer CSV-Datei erstellen. Dies kommt in der Praxis sehr häufig vor, da CSV-Dateien häufig als Eingabe für Analyseprogramme verwendet werden. Hierbei kann man auch angeben, dass eine Bestimmte Spalte Informationen bezüglich der Indizes enthält. 112 112 + - **CSV** 113 113 + Man kann ein DataFrame auch mithilfe einer CSV-Datei erstellen. Dies kommt in der Praxis sehr häufig vor, da CSV-Dateien häufig als Eingabe für Analyseprogramme verwendet werden. Hierbei kann man auch angeben, dass eine Bestimmte Spalte Informationen bezüglich der Indizes enthält. 114 114 115 115 - ```csv 116 116 - //file.csv 117 117 - ,A,B,C 118 118 - I,1,5,9 119 119 - II,2,6,10 120 120 - III,3,7,11 121 121 - IV,4,8,12 122 122 - ``` 115 115 + ```csv 116 116 + //file.csv 117 117 + ,A,B,C 118 118 + I,1,5,9 119 119 + II,2,6,10 120 120 + III,3,7,11 121 121 + IV,4,8,12 122 122 + ``` 123 123 124 124 - ```python 125 125 - df = pd.read_csv('file.csv', index_col=0) # Beispiel für das Lesen aus einer CSV-Datei 126 126 - ``` 124 124 + ```python 125 125 + df = pd.read_csv('file.csv', index_col=0) # Beispiel für das Lesen aus einer CSV-Datei 126 126 + ``` 127 127 128 128 - - **JSON** 129 129 - Natürlich kann das Datenformat auch JSON sein: 128 128 + - **JSON** 129 129 + Natürlich kann das Datenformat auch JSON sein: 130 130 131 131 - ```json 132 132 - //file.json 133 133 - { 134 134 - "A": { "I": 1, "II": 2, "III": 3, "IV": 4 }, 135 135 - "B": { "I": 5, "II": 6, "III": 7, "IV": 8 }, 136 136 - "C": { "I": 9, "II": 10, "III": 11, "IV": 12 } 137 137 - } 138 138 - ``` 131 131 + ```json 132 132 + //file.json 133 133 + { 134 134 + "A": { "I": 1, "II": 2, "III": 3, "IV": 4 }, 135 135 + "B": { "I": 5, "II": 6, "III": 7, "IV": 8 }, 136 136 + "C": { "I": 9, "II": 10, "III": 11, "IV": 12 } 137 137 + } 138 138 + ``` 139 139 140 140 - ```python 141 141 - df = pd.read_json('file.json') # Beispiel für das Lesen aus einer JSON-Datei 142 142 - ``` 140 140 + ```python 141 141 + df = pd.read_json('file.json') # Beispiel für das Lesen aus einer JSON-Datei 142 142 + ``` 143 143 144 144 - - **SQL-Datenbank** 145 145 - Man kann auch direkt aus einer SQL-Datenbank lesen. In diesem Fall muss man zunächst eine Verbindung mit der Datenbank herstellen. 144 144 + - **SQL-Datenbank** 145 145 + Man kann auch direkt aus einer SQL-Datenbank lesen. In diesem Fall muss man zunächst eine Verbindung mit der Datenbank herstellen. 146 146 147 147 - ```bash title="Installing sqlite3" 148 148 - pip install pysqlite3 149 149 - ``` 147 147 + ```bash title="Installing sqlite3" 148 148 + pip install pysqlite3 149 149 + ``` 150 150 151 151 - ```python 152 152 - import sqlite3 153 153 - con = sqlite3.connect("database.db") 151 151 + ```python 152 152 + import sqlite3 153 153 + con = sqlite3.connect("database.db") 154 154 155 155 - df = pd.read_sql_query("SELECT * FROM examples", con) 156 156 - ``` 155 155 + df = pd.read_sql_query("SELECT * FROM examples", con) 156 156 + ``` 157 157 158 158 In allen Fällen sieht das DataFrame in diesem Beispiel zum Schluss so aus: 159 159 ··· 170 170 171 171 Um ein DataFrame persistieren zu können, kann man die Daten in eine Datei oder Datenbank speichern. Dabei werden die Formate `CSV` und `JSON` am häufigsten verwendet, weswegen die Integration mit Pandas einfacher denn je ist. 172 172 173 173 - - **CSV** 173 173 + - **CSV** 174 174 175 175 - ```python 176 176 - df.to_csv('example.csv') 177 177 - ``` 175 175 + ```python 176 176 + df.to_csv('example.csv') 177 177 + ``` 178 178 179 179 - - **JSON** 179 179 + - **JSON** 180 180 181 181 - ```python 182 182 - df.to_json('example.json') 183 183 - ``` 181 181 + ```python 182 182 + df.to_json('example.json') 183 183 + ``` 184 184 185 185 - - **SQL** 186 186 - ```python 187 187 - df.to_sql('example.sql', con) 188 188 - ``` 185 185 + - **SQL** 186 186 + ```python 187 187 + df.to_sql('example.sql', con) 188 188 + ``` 189 189 190 190 #### Zugriff auf Daten 191 191 192 192 Bei einem DataFrame ist der Zugriff auf die Daten nun ein wenig anders, da ein DataFrame quasi eine Liste von Series ist. 193 193 194 194 - - Zugriff auf bestimmte **Spalten** 195 195 - Um auf eine Spalte zuzugreifen, können diese Möglichkeiten verwendet werden: 194 194 + - Zugriff auf bestimmte **Spalten** 195 195 + Um auf eine Spalte zuzugreifen, können diese Möglichkeiten verwendet werden: 196 196 197 197 - ```python 198 198 - print(df.A) # Property A 199 199 - print(df['A']) # Spalte A 200 200 - print(df.loc[:, 'A']) # Spalte A; alle Zeilen 201 201 - print(df.iloc[:, 0]) # Spalte Index 0; alle Zeilen 202 202 - ``` 197 197 + ```python 198 198 + print(df.A) # Property A 199 199 + print(df['A']) # Spalte A 200 200 + print(df.loc[:, 'A']) # Spalte A; alle Zeilen 201 201 + print(df.iloc[:, 0]) # Spalte Index 0; alle Zeilen 202 202 + ``` 203 203 204 204 - Um auf mehrere Spalten zuzugreifen, können diese Möglichkeiten verwendet werden: 204 204 + Um auf mehrere Spalten zuzugreifen, können diese Möglichkeiten verwendet werden: 205 205 206 206 - ```python 207 207 - print(df[['A', 'B']]) # Spalten A & B 208 208 - print(df.loc[:, ['A', 'B']]) # Spalten A & B; alle Zeilen 209 209 - print(df.iloc[:, [0, 1]]) # Spalten Indizes 0 & 1; alle Zeilen 210 210 - print(df.iloc[:, 0:2]) # Spalten Indizes 0 bis 1; alle Zeilen 211 211 - print(df.iloc[:, :2]) # Spalten Indizes bis 1; alle Zeilen 212 212 - print(df.iloc[:, :-1]) # Spalten Indizes bis vorletzte Spalte; alle Zeilen 213 213 - ``` 206 206 + ```python 207 207 + print(df[['A', 'B']]) # Spalten A & B 208 208 + print(df.loc[:, ['A', 'B']]) # Spalten A & B; alle Zeilen 209 209 + print(df.iloc[:, [0, 1]]) # Spalten Indizes 0 & 1; alle Zeilen 210 210 + print(df.iloc[:, 0:2]) # Spalten Indizes 0 bis 1; alle Zeilen 211 211 + print(df.iloc[:, :2]) # Spalten Indizes bis 1; alle Zeilen 212 212 + print(df.iloc[:, :-1]) # Spalten Indizes bis vorletzte Spalte; alle Zeilen 213 213 + ``` 214 214 215 215 - - Zugriff auf bestimmte **Zeilen** 216 216 - Um auf eine Zeile zuzugreifen, können diese Möglichkeiten verwendet werden: 215 215 + - Zugriff auf bestimmte **Zeilen** 216 216 + Um auf eine Zeile zuzugreifen, können diese Möglichkeiten verwendet werden: 217 217 218 218 - ```python 219 219 - print(df.loc["I"]) # Zeile I 220 220 - print(df.iloc[0]) # Zeile Index 0 221 221 - ``` 218 218 + ```python 219 219 + print(df.loc["I"]) # Zeile I 220 220 + print(df.iloc[0]) # Zeile Index 0 221 221 + ``` 222 222 223 223 - Um auf mehrere Zeilen zuzugreifen, können diese Möglichkeiten verwendet werden: 223 223 + Um auf mehrere Zeilen zuzugreifen, können diese Möglichkeiten verwendet werden: 224 224 225 225 - ```python 226 226 - print(df.loc[["I", "II"]]) # Zeilen I & II 227 227 - print(df.iloc[[0, 1]]) # Zeilen Indizes 0 & 1 228 228 - print(df.iloc[0:2]) # Zeilen Indizes 0 bis 1 229 229 - print(df.iloc[:2]) # Zeilen Indizes bis 1 230 230 - print(df.iloc[:-2]) # Zeilen Indizes bis vorvorletzte Zeile 231 231 - ``` 225 225 + ```python 226 226 + print(df.loc[["I", "II"]]) # Zeilen I & II 227 227 + print(df.iloc[[0, 1]]) # Zeilen Indizes 0 & 1 228 228 + print(df.iloc[0:2]) # Zeilen Indizes 0 bis 1 229 229 + print(df.iloc[:2]) # Zeilen Indizes bis 1 230 230 + print(df.iloc[:-2]) # Zeilen Indizes bis vorvorletzte Zeile 231 231 + ``` 232 232 233 233 - - Zugriff auf bestimmte **Zellen** 234 234 - Um auf eine Zelle zuzugreifen, können diese Möglichkeiten verwendet werden: 233 233 + - Zugriff auf bestimmte **Zellen** 234 234 + Um auf eine Zelle zuzugreifen, können diese Möglichkeiten verwendet werden: 235 235 236 236 - ```python 237 237 - print(df.loc["I", 'A']) # Zeile I; Spalte A 238 238 - print(df.iloc[0, 0]) # Zeile Index 0; Spalte Index 0 239 239 - ``` 236 236 + ```python 237 237 + print(df.loc["I", 'A']) # Zeile I; Spalte A 238 238 + print(df.iloc[0, 0]) # Zeile Index 0; Spalte Index 0 239 239 + ``` 240 240 241 241 - Um auf mehrere Zellen zuzugreifen, können diese Möglichkeiten verwendet werden (bei `iloc()` sind die Angaben jeweils `inklusiv:exklusiv`): 241 241 + Um auf mehrere Zellen zuzugreifen, können diese Möglichkeiten verwendet werden (bei `iloc()` sind die Angaben jeweils `inklusiv:exklusiv`): 242 242 243 243 - ```python 244 244 - print(df.loc[["I","II","III"], ['A','B']]) # Zeilen I, II & III; Spalten A & B 245 245 - print(df.loc["I":"III", 'A':'B']) # Zeilen I bis III; Spalten A bis B 246 246 - print(df.iloc[0:3, 0:2]) # Zeilen Indizes 0 bis 2; Spalten Indizes 0 bis 1 247 247 - print(df.iloc[:3, :2]) # Zeilen Indizes bis 2; Spalten Indizes bis 1 248 248 - print(df.iloc[:-1, :-1]) # Zeilen Indizes bis vorletzte Zeile; Spalten Indizes bis vorletzte Spalte 249 249 - ``` 243 243 + ```python 244 244 + print(df.loc[["I","II","III"], ['A','B']]) # Zeilen I, II & III; Spalten A & B 245 245 + print(df.loc["I":"III", 'A':'B']) # Zeilen I bis III; Spalten A bis B 246 246 + print(df.iloc[0:3, 0:2]) # Zeilen Indizes 0 bis 2; Spalten Indizes 0 bis 1 247 247 + print(df.iloc[:3, :2]) # Zeilen Indizes bis 2; Spalten Indizes bis 1 248 248 + print(df.iloc[:-1, :-1]) # Zeilen Indizes bis vorletzte Zeile; Spalten Indizes bis vorletzte Spalte 249 249 + ``` 250 250 251 251 - - Zugriff mittels **Bedingungen** 252 252 - Die Daten eines DataFrames können mithilfe von Bedingungen auch gefiltert werden: 251 251 + - Zugriff mittels **Bedingungen** 252 252 + Die Daten eines DataFrames können mithilfe von Bedingungen auch gefiltert werden: 253 253 254 254 - ```python 255 255 - # Alle Zeilen, dessen Wert in Spalte 'A' größer 2 ist 256 256 - print(df[df['A'] > 2]) 254 254 + ```python 255 255 + # Alle Zeilen, dessen Wert in Spalte 'A' größer 2 ist 256 256 + print(df[df['A'] > 2]) 257 257 258 258 - """ 259 259 - A B C 260 260 - III 3 7 11 261 261 - IV 4 8 12 262 262 - """ 263 263 - ``` 258 258 + """ 259 259 + A B C 260 260 + III 3 7 11 261 261 + IV 4 8 12 262 262 + """ 263 263 + ``` 264 264 265 265 - ```python 266 266 - # Alle Series 'A', dessen Wert größer 2 ist 267 267 - print(df.loc[df['A'] > 2, 'A']) 265 265 + ```python 266 266 + # Alle Series 'A', dessen Wert größer 2 ist 267 267 + print(df.loc[df['A'] > 2, 'A']) 268 268 269 269 - """ 270 270 - III 3 271 271 - IV 4 272 272 - """ 273 273 - ``` 269 269 + """ 270 270 + III 3 271 271 + IV 4 272 272 + """ 273 273 + ``` 274 274 275 275 - Diese Bedingungen funktieren nur, weil die Bedingung eine Series selbst ist und somit die Berechnung pro Zeile durchgeführt werden. 275 275 + Diese Bedingungen funktieren nur, weil die Bedingung eine Series selbst ist und somit die Berechnung pro Zeile durchgeführt werden. 276 276 277 277 - ```python 278 278 - df['A'] > 2 277 277 + ```python 278 278 + df['A'] > 2 279 279 280 280 - """ 281 281 - I False 282 282 - II False 283 283 - III True 284 284 - IV True 285 285 - Name: A, dtype: bool 286 286 - """ 287 287 - ``` 280 280 + """ 281 281 + I False 282 282 + II False 283 283 + III True 284 284 + IV True 285 285 + Name: A, dtype: bool 286 286 + """ 287 287 + ``` 288 288 289 289 ## Operationen und Methoden 290 290 291 291 Pandas bietet eine Vielzahl von Methoden und Operationen zur Datenanalyse und -manipulation. Alle Methoden, welche die Daten des DataFrames verändern, verfügen über zwei Möglichkeiten, die Änderungen zu speichern: 292 292 293 293 - - **Überschreiben** 294 294 - Einerseits kann man die alten Daten einfach überschreiben, indem man das DataFrame auf die neuen Daten setzt: 293 293 + - **Überschreiben** 294 294 + Einerseits kann man die alten Daten einfach überschreiben, indem man das DataFrame auf die neuen Daten setzt: 295 295 296 296 - ```python 297 297 - df = df.dropna() 298 298 - ``` 296 296 + ```python 297 297 + df = df.dropna() 298 298 + ``` 299 299 300 300 - Im Hintergrund wird der Parameter `inplace` der Methode auf `False` gesetzt und die neuen Daten werden einfach returniert. 300 300 + Im Hintergrund wird der Parameter `inplace` der Methode auf `False` gesetzt und die neuen Daten werden einfach returniert. 301 301 302 302 - ```python 303 303 - df.dropna(inplace=False) # dieser Aufruf gibt das DataFrame zurück 304 304 - ``` 302 302 + ```python 303 303 + df.dropna(inplace=False) # dieser Aufruf gibt das DataFrame zurück 304 304 + ``` 305 305 306 306 - - **Inplace** 307 307 - Die elegantere Variante ist jedoch die Verwendung der `inplace`-Option, welche die Änderungen direkt in dem DataFrame speichert: 306 306 + - **Inplace** 307 307 + Die elegantere Variante ist jedoch die Verwendung der `inplace`-Option, welche die Änderungen direkt in dem DataFrame speichert: 308 308 309 309 - ```python 310 310 - df.dropna(inplace=True) 311 311 - ``` 309 309 + ```python 310 310 + df.dropna(inplace=True) 311 311 + ``` 312 312 313 313 - Wichtig zu beachten ist, dass beim positiven Setzen des `inplace`-Parameters kein DataFrame mehr zurückgegeben wird. Stattdessen returniert dieser Aufruf nun `None`. 313 313 + Wichtig zu beachten ist, dass beim positiven Setzen des `inplace`-Parameters kein DataFrame mehr zurückgegeben wird. Stattdessen returniert dieser Aufruf nun `None`. 314 314 315 315 ### `head()` 316 316 ··· 356 356 357 357 Dabei ist die Reihenfolge der Anzahl an Dimensionen gleich der aufsteigenden Achsenzahl. In unserem Beispiel bedeutet das, wir haben vier Zeilen und drei Spalten, weil Achse 0 die Zeilen sind und Achse 1 die Spalten. 358 358 359 359 - Die erste Zahl ist in den meisten Fällen der künstlichen Intelligenz die Anzahl an Beispielen. In unserem Fall gibt uns die zweite Zahl Auskunft über die Anzahl an Features (Eigenschaften) jedes Beispiels. Beim [`Supervised Learning`](#supervised-learning) ist die letzte Spalte meistens die Antwort des Beispiels, weshalb es auch nur zwei Features sein könnten. 359 359 + Die erste Zahl ist in den meisten Fällen der künstlichen Intelligenz die Anzahl an Beispielen. In unserem Fall gibt uns die zweite Zahl Auskunft über die Anzahl an Features (Eigenschaften) jedes Beispiels. Beim [`Supervised Learning`](/de/artificial-intelligence/supervised-learning) ist die letzte Spalte meistens die Antwort des Beispiels, weshalb es auch nur zwei Features sein könnten. 360 360 361 361 ### `columns` 362 362 ··· 469 469 470 470 ### `isnull()` 471 471 472 472 - Die Methode `isnull` gibt ein DataFrame mit boolischen Werte zurück, welche Auskunft über die fehlenden Werte eines DataFrames geben. Mithilfe der [`sum`-Methode](#aggregationsfunktionen) kann man dadurch wichtige Informationen des DataFrames extrahieren. 472 472 + Die Methode `isnull` gibt ein DataFrame mit boolischen Werte zurück, welche Auskunft über die fehlenden Werte eines DataFrames geben. Mithilfe der [`sum`-Methode](/de/artificial-intelligence/numpy#aggregationsfunktionen) kann man dadurch wichtige Informationen des DataFrames extrahieren. 473 473 474 474 ```python ins="‎NaN" 475 475 """

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starlight/src/content/docs/de/artificial-intelligence/supervised-learning.mdx

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··· 57 57 58 58 ### Vektorisieren 59 59 60 60 - Beim maschinellen Lernens wird die Vektorisierung der Daten als wichtiger Schritt betrachtet. Die Vektorisierung ist ein Prozess, bei dem die Daten in Form von Vektoren umgewandelt werden. In diesem Beispiel werden die Textdaten mittels [BoW](#bag-of-words-bow) vektorisiert. 60 60 + Beim maschinellen Lernens wird die Vektorisierung der Daten als wichtiger Schritt betrachtet. Die Vektorisierung ist ein Prozess, bei dem die Daten in Form von Vektoren umgewandelt werden. In diesem Beispiel werden die Textdaten mittels [BoW](/de/artificial-intelligence/natural-language-processing#bag-of-words-bow) vektorisiert. 61 61 62 62 ```python 63 63 from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer ··· 107 107 In der folgenden Abbildung sieht man ein Beispiel eines Entscheidungsbaums, welcher feststellen soll, ob eine Frucht `essbar` oder `nicht essbar` ist. Dieser Baum verfügt über einen Wurzelknoten, zwei innere Knoten und vier Blattknoten. 108 108 109 109 <img 110 110 - src="/images/artificial_intelligence/rfc_tree_lm.png" 111 111 - alt="Entscheidungsbaum" 112 112 - class="light-only" 110 110 + src="/images/artificial_intelligence/rfc_tree_lm.png" 111 111 + alt="Entscheidungsbaum" 112 112 + class="light-only" 113 113 /> 114 114 <img 115 115 - src="/images/artificial_intelligence/rfc_tree_dm.png" 116 116 - alt="Entscheidungsbaum" 117 117 - class="dark-only" 115 115 + src="/images/artificial_intelligence/rfc_tree_dm.png" 116 116 + alt="Entscheidungsbaum" 117 117 + class="dark-only" 118 118 /> 119 119 120 120 #### Ensemble-Lernen ··· 124 124 Im folgenden Bild sieht man anhand eines Beispiels, wie die Genauigkeit des gesamten Waldes aufgrund des unterschiedlichen Aufbaus der Bäume insgesamt steigt, da sich Fehler gegenseitig automatisch aufheben. Dieses Phänomen nennt sich `Weisheit der Crowd`. 125 125 126 126 <img 127 127 - src="/images/artificial_intelligence/rfc_ensemble_lm.png" 128 128 - alt="Entscheidungsbaum" 129 129 - class="light-only" 127 127 + src="/images/artificial_intelligence/rfc_ensemble_lm.png" 128 128 + alt="Entscheidungsbaum" 129 129 + class="light-only" 130 130 /> 131 131 <img 132 132 - src="/images/artificial_intelligence/rfc_ensemble_dm.png" 133 133 - alt="Entscheidungsbaum" 134 134 - class="dark-only" 132 132 + src="/images/artificial_intelligence/rfc_ensemble_dm.png" 133 133 + alt="Entscheidungsbaum" 134 134 + class="dark-only" 135 135 /> 136 136 137 137 #### Codebeispiel mit Datenaufbereitung und Anwendung des RFC ··· 220 220 221 221 Neuronale Netzwerke bestehen aus einer Reihe von Schichten: 222 222 223 223 - - **Eingabeschicht:** Die erste Schicht, die die Eingabedaten empfängt. 224 224 - - **Versteckte Schichten:** Eine oder mehrere Schichten, die die Eingabedaten transformieren und komplexe Merkmale extrahieren. 225 225 - - **Ausgabeschicht:** Die letzte Schicht, die das Ergebnis der Verarbeitung liefert. 223 223 + - **Eingabeschicht:** Die erste Schicht, die die Eingabedaten empfängt. 224 224 + - **Versteckte Schichten:** Eine oder mehrere Schichten, die die Eingabedaten transformieren und komplexe Merkmale extrahieren. 225 225 + - **Ausgabeschicht:** Die letzte Schicht, die das Ergebnis der Verarbeitung liefert. 226 226 227 227 Jedes Neuron berechnet eine gewichtete Summe seiner Eingaben, wendet eine Aktivierungsfunktion an und gibt das Ergebnis an die nächste Schicht weiter. Häufig verwendete Aktivierungsfunktionen sind die Sigmoid-Funktion, die Tanh-Funktion und die ReLU-Funktion (Rectified Linear Unit). 228 228 ··· 253 253 254 254 Convolutional Neural Networks sind eine spezielle Art von neuronalen Netzwerken, die besonders gut für die Verarbeitung von Bildern und anderen grid-basierten Daten geeignet sind. Sie bestehen aus: 255 255 256 256 - - **Convolutional Layers:** Diese Schichten verwenden Filter (oder Kernel), die über das Eingabebild gleiten und lokale Merkmale extrahieren. 257 257 - - **Pooling Layers:** Diese Schichten reduzieren die Dimensionalität der Daten, indem sie lokale Bereiche zusammenfassen, z.B. durch Max-Pooling oder Average-Pooling. 258 258 - - **Fully Connected Layers:** Diese Schichten sind ähnlich wie in herkömmlichen neuronalen Netzwerken und verbinden alle Neuronen miteinander. 256 256 + - **Convolutional Layers:** Diese Schichten verwenden Filter (oder Kernel), die über das Eingabebild gleiten und lokale Merkmale extrahieren. 257 257 + - **Pooling Layers:** Diese Schichten reduzieren die Dimensionalität der Daten, indem sie lokale Bereiche zusammenfassen, z.B. durch Max-Pooling oder Average-Pooling. 258 258 + - **Fully Connected Layers:** Diese Schichten sind ähnlich wie in herkömmlichen neuronalen Netzwerken und verbinden alle Neuronen miteinander. 259 259 260 260 CNNs werden häufig in der Bild- und Videoverarbeitung, Mustererkennung und der Verarbeitung von mehrdimensionalen Daten eingesetzt. 261 261 ··· 282 282 283 283 Varianten von RNNs sind: 284 284 285 285 - - **Long Short-Term Memory (LSTM):** Eine spezielle RNN-Architektur, die entwickelt wurde, um das Problem des verschwindenden Gradienten zu lösen und langfristige Abhängigkeiten besser zu modellieren. 286 286 - - **Gated Recurrent Unit (GRU):** Eine vereinfachte Version von LSTM, die ähnliche Leistungsmerkmale aufweist. 285 285 + - **Long Short-Term Memory (LSTM):** Eine spezielle RNN-Architektur, die entwickelt wurde, um das Problem des verschwindenden Gradienten zu lösen und langfristige Abhängigkeiten besser zu modellieren. 286 286 + - **Gated Recurrent Unit (GRU):** Eine vereinfachte Version von LSTM, die ähnliche Leistungsmerkmale aufweist. 287 287 288 288 ```python 289 289 import torch ··· 328 328 329 329 Hauptmerkmale von TensorFlow sind: 330 330 331 331 - - **Tensors:** Grundlegende Datenstrukturen, die n-dimensionalen Arrays ähneln. 332 332 - - **Graphen:** Modelle werden als gerichtete Graphen dargestellt, wobei Knoten Operationen und Kanten Datenströme darstellen. 333 333 - - **Keras API:** Eine hochstufige API, die das Erstellen und Trainieren von Modellen vereinfacht. 331 331 + - **Tensors:** Grundlegende Datenstrukturen, die n-dimensionalen Arrays ähneln. 332 332 + - **Graphen:** Modelle werden als gerichtete Graphen dargestellt, wobei Knoten Operationen und Kanten Datenströme darstellen. 333 333 + - **Keras API:** Eine hochstufige API, die das Erstellen und Trainieren von Modellen vereinfacht. 334 334 335 335 TensorFlow bietet Unterstützung für verteiltes Training, ermöglicht den Einsatz auf verschiedenen Plattformen (CPUs, GPUs, TPUs) und hat eine große Community sowie umfangreiche Dokumentation. 336 336 ··· 351 351 352 352 Hauptmerkmale von PyTorch sind: 353 353 354 354 - - **Tensors:** Ähnlich wie in TensorFlow, aber mit einer einfacheren Syntax. 355 355 - - **Autograd:** Automatische Differenzierung zur Berechnung von Gradienten. 356 356 - - **TorchScript:** Ermöglicht die Konvertierung von PyTorch-Modellen in eine Form, die in einer Produktionsumgebung ausgeführt werden kann. 354 354 + - **Tensors:** Ähnlich wie in TensorFlow, aber mit einer einfacheren Syntax. 355 355 + - **Autograd:** Automatische Differenzierung zur Berechnung von Gradienten. 356 356 + - **TorchScript:** Ermöglicht die Konvertierung von PyTorch-Modellen in eine Form, die in einer Produktionsumgebung ausgeführt werden kann. 357 357 358 358 PyTorch ist besonders bei Forschern und Entwicklern beliebt, da es intuitive und pythonische APIs bietet, die das Experimentieren und Debuggen erleichtern. 359 359

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starlight/src/content/docs/de/databases/document-oriented-databases.mdx

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··· 14 14 15 15 Transaktionen sind mehrere Operationen, welche so zu einer Einheit verbunden sind, dass entweder alle oder gar kein Schritt ausgeführt wird. Sprich, Transaktionen sind atomar. Das Akronym BASE steht für folgende Eigenschaften bei dokumentenorientierte Datenbanken: 16 16 17 17 - - **B**asically **A**vailable 18 18 - Die Daten sind jederzeit zugänglich und erreichbar. 17 17 + - **B**asically **A**vailable 18 18 + Die Daten sind jederzeit zugänglich und erreichbar. 19 19 20 20 - - **S**oft State 21 21 - Es ist erlaubt, dass es Zustände im System geben kann, in welchem Daten falsch sind. 20 20 + - **S**oft State 21 21 + Es ist erlaubt, dass es Zustände im System geben kann, in welchem Daten falsch sind. 22 22 23 23 - - **E**ventual Consistency 24 24 - Es wird garantiert, dass die Daten zu irgendeinem Zeitpunkt in der Zukunft richtig sein werden. Dies muss jedoch nicht jetzt sein. Das Gegenteil wäre _Strong Consistency_, wie es bei [relationalen Datenbanken](#relationale-datenbanken) der Fall ist. 23 23 + - **E**ventual Consistency 24 24 + Es wird garantiert, dass die Daten zu irgendeinem Zeitpunkt in der Zukunft richtig sein werden. Dies muss jedoch nicht jetzt sein. Das Gegenteil wäre _Strong Consistency_, wie es bei [relationalen Datenbanken](/de/databases/relational-databases) der Fall ist. 25 25 26 26 ## Realisierungen 27 27 28 28 ### MongoDB 29 29 30 30 - ### CouchDB 30 30 + ### CouchDB

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starlight/src/content/docs/de/databases/relational-databases.mdx

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··· 6 6 7 7 ## Vorteile 8 8 9 9 - - **Einfaches Datenmodell** 10 10 - Dem relationalen Datenbankmodell liegt ein vergleichsweise einfach umsetzbares Datenmodell zugrunde. Informationen wie Kundendaten, Bestelllisten oder Kontobewegungen, die Unternehmen langfristig speichern wollen, lassen sich mit der Tabellenstruktur, die dem relationalen Datenbankmodell zugrunde liegt, ideal abbilden. 9 9 + - **Einfaches Datenmodell** 10 10 + Dem relationalen Datenbankmodell liegt ein vergleichsweise einfach umsetzbares Datenmodell zugrunde. Informationen wie Kundendaten, Bestelllisten oder Kontobewegungen, die Unternehmen langfristig speichern wollen, lassen sich mit der Tabellenstruktur, die dem relationalen Datenbankmodell zugrunde liegt, ideal abbilden. 11 11 12 12 - - **Geringe Datenredundanz** 13 13 - Das relationale Datenbankmodell legt klare Vorschriften zur Vermeidung von Redundanz durch verschiedene [Normalformen](#normalisierung) fest. Bei konsequenter Umsetzung ermöglichen relationale Datenbanksysteme eine nahezu redundanzfreie Datenhaltung. Dies erleichtert insbesondere die Pflege und Wartung von Datenbeständen, da Änderungen lediglich an einer einzigen Stelle vorgenommen werden müssen. 12 12 + - **Geringe Datenredundanz** 13 13 + Das relationale Datenbankmodell legt klare Vorschriften zur Vermeidung von Redundanz durch verschiedene [Normalformen](#normalisierung) fest. Bei konsequenter Umsetzung ermöglichen relationale Datenbanksysteme eine nahezu redundanzfreie Datenhaltung. Dies erleichtert insbesondere die Pflege und Wartung von Datenbeständen, da Änderungen lediglich an einer einzigen Stelle vorgenommen werden müssen. 14 14 15 15 - - **Hohe Datenkonsistenz** 16 16 - Normalisierte relationale Datenbanken ermöglichen eine konsistente Datenhaltung und tragen somit zur Datenkonsistenz bei. Relationale Datenbanksysteme bieten auch Funktionen, um Integritätsbedingungen zu definieren und automatisch zu überprüfen. Transaktionen, die die Datenkonsistenz gefährden könnten, sind ausgeschlossen. 15 15 + - **Hohe Datenkonsistenz** 16 16 + Normalisierte relationale Datenbanken ermöglichen eine konsistente Datenhaltung und tragen somit zur Datenkonsistenz bei. Relationale Datenbanksysteme bieten auch Funktionen, um Integritätsbedingungen zu definieren und automatisch zu überprüfen. Transaktionen, die die Datenkonsistenz gefährden könnten, sind ausgeschlossen. 17 17 18 18 - - **Mengenorientierte Datenverarbeitung** 19 19 - Das relationale Datenbanksystem basiert auf einer mengenorientierten Datenverarbeitung, bei der jede Entität in atomare Werte zerlegt wird. Dies ermöglicht die Verknüpfung verschiedener Entitäten über den Inhalt sowie komplexe Datenbankabfragen wie JOINs. 18 18 + - **Mengenorientierte Datenverarbeitung** 19 19 + Das relationale Datenbanksystem basiert auf einer mengenorientierten Datenverarbeitung, bei der jede Entität in atomare Werte zerlegt wird. Dies ermöglicht die Verknüpfung verschiedener Entitäten über den Inhalt sowie komplexe Datenbankabfragen wie JOINs. 20 20 21 21 - - **Einheitliche Abfragesprache** 22 22 - Für Abfragen relationaler Datenbanken hat sich die durch ein Gremium von ISO und IEC standardisierte Datenbanksprache SQL etabliert. Diese Standardisierung ermöglicht es, Anwendungen weitgehend unabhängig vom zugrunde liegenden Datenbank-Managementsystem zu entwickeln und auszuführen. Allerdings variiert der Support von SQL je nach DBMS nach wie vor erheblich. 21 21 + - **Einheitliche Abfragesprache** 22 22 + Für Abfragen relationaler Datenbanken hat sich die durch ein Gremium von ISO und IEC standardisierte Datenbanksprache SQL etabliert. Diese Standardisierung ermöglicht es, Anwendungen weitgehend unabhängig vom zugrunde liegenden Datenbank-Managementsystem zu entwickeln und auszuführen. Allerdings variiert der Support von SQL je nach DBMS nach wie vor erheblich. 23 23 24 24 ## Nachteile 25 25 26 26 - - **Big Data** 27 27 - Bei enormen Datenmengen zeigen sich die Grenzen relationaler Datenbanken, insbesondere in Bezug auf die Effizienz von [JOIN-Operationen](#join-operationen). In solchen Umgebungen, in denen Big Data verarbeitet wird, erweisen sich relationale Datenbanken aufgrund ihrer Performance-Belastung durch JOINs oft als weniger empfehlenswert. 26 26 + - **Big Data** 27 27 + Bei enormen Datenmengen zeigen sich die Grenzen relationaler Datenbanken, insbesondere in Bezug auf die Effizienz von [JOIN-Operationen](#join-operationen). In solchen Umgebungen, in denen Big Data verarbeitet wird, erweisen sich relationale Datenbanken aufgrund ihrer Performance-Belastung durch JOINs oft als weniger empfehlenswert. 28 28 29 29 - - **Tabellen nicht passend** 30 30 - Das scheinbar einfache tabellenbasierte Datenmodell und die Verknüpfung von Daten in relationalen Datenbanksystemen können in bestimmten Kontexten als Herausforderung erscheinen. Insbesondere die starre Struktur zweidimensionaler Tabellen stößt an ihre Grenzen, wenn es um die Abbildung komplexer Datentypen wie in Multimedia-Anwendungen und Big-Data-Szenarien geht. 29 29 + - **Tabellen nicht passend** 30 30 + Das scheinbar einfache tabellenbasierte Datenmodell und die Verknüpfung von Daten in relationalen Datenbanksystemen können in bestimmten Kontexten als Herausforderung erscheinen. Insbesondere die starre Struktur zweidimensionaler Tabellen stößt an ihre Grenzen, wenn es um die Abbildung komplexer Datentypen wie in Multimedia-Anwendungen und Big-Data-Szenarien geht. 31 31 32 32 - - **Fehlende Hierarchie in den Datenbankstrukturen** 33 33 - Ein zentrales Defizit relationaler Datenbanken im Vergleich zu Objektdatenbanken liegt in der fehlenden Möglichkeit, hierarchisch strukturierte Klassen in den Datenbankschemata umzusetzen. Die Unmöglichkeit, untergeordnete Entitäten mit den Eigenschaften ihrer übergeordneten Entitäten zu versehen, führt zu einer einheitlichen Hierarchieebene und schließt die Erstellung von Sub-Tupeln aus. 32 32 + - **Fehlende Hierarchie in den Datenbankstrukturen** 33 33 + Ein zentrales Defizit relationaler Datenbanken im Vergleich zu Objektdatenbanken liegt in der fehlenden Möglichkeit, hierarchisch strukturierte Klassen in den Datenbankschemata umzusetzen. Die Unmöglichkeit, untergeordnete Entitäten mit den Eigenschaften ihrer übergeordneten Entitäten zu versehen, führt zu einer einheitlichen Hierarchieebene und schließt die Erstellung von Sub-Tupeln aus. 34 34 35 35 - - **Segmentierung der Daten und komplexe Abfragen** 36 36 - Die fundamentale Praxis der Datensegmentierung durch Normalisierung in relationalen Datenbanksystemen kann zu einer fragmentierten Datenhaltung führen. Das Zusammenführen von thematisch zusammenhängenden Daten gestaltet sich schwieriger, was zu komplexen Abfragen über mehrere Tabellen und damit zu einer potenziellen Beeinträchtigung der Performance auf der Anwendungsebene führen kann. 35 35 + - **Segmentierung der Daten und komplexe Abfragen** 36 36 + Die fundamentale Praxis der Datensegmentierung durch Normalisierung in relationalen Datenbanksystemen kann zu einer fragmentierten Datenhaltung führen. Das Zusammenführen von thematisch zusammenhängenden Daten gestaltet sich schwieriger, was zu komplexen Abfragen über mehrere Tabellen und damit zu einer potenziellen Beeinträchtigung der Performance auf der Anwendungsebene führen kann. 37 37 38 38 ## Konzepte 39 39 ··· 49 49 50 50 Transaktionen sind mehrere Operationen, welche so zu einer Einheit verbunden sind, dass entweder alle oder gar kein Schritt ausgeführt wird. Sprich, Transaktionen sind atomar. Dies wird beim ACID-Transaktionsmodell (Akronym) erneuert ersichtlich: 51 51 52 52 - - **A**tomar 53 53 - Transaktionen sind nicht aufspaltbar. 52 52 + - **A**tomar 53 53 + Transaktionen sind nicht aufspaltbar. 54 54 55 55 - - **C**onsistent 56 56 - Relationale Datenbanken haben eine hohe Datenkonsistenz (_Strong Consistency_). Das bedeutet, dass zu jedem Zeitpunkt alle Daten richtig sein müssen. [_Eventual Consistency_](#base-transaktionen) bedeutet, dass die Datenrichtigkeit irgendwann gegeben sein wird (nicht gezwungenermaßen jetzt sofort). 55 55 + - **C**onsistent 56 56 + Relationale Datenbanken haben eine hohe Datenkonsistenz (_Strong Consistency_). Das bedeutet, dass zu jedem Zeitpunkt alle Daten richtig sein müssen. [_Eventual Consistency_](/de/databases/document-oriented-databases#base-transaktionen) bedeutet, dass die Datenrichtigkeit irgendwann gegeben sein wird (nicht gezwungenermaßen jetzt sofort). 57 57 58 58 - Bei SQL-Datenbanken wird diese hohe Datenkonsistenz mittels Constraints (`NOT NULL`, `PRIMARY KEY` / `FOREIGN KEY`, `UNIQUE`, `CHECK`, `DEFAULT`) gewährleistet. 58 58 + Bei SQL-Datenbanken wird diese hohe Datenkonsistenz mittels Constraints (`NOT NULL`, `PRIMARY KEY` / `FOREIGN KEY`, `UNIQUE`, `CHECK`, `DEFAULT`) gewährleistet. 59 59 60 60 - - **I**solated 61 61 - Sobald eine Transaktion Daten bearbeitet, werden diese Daten gesperrt, damit keine anderen Transaktionen die Daten überschreiben können. 60 60 + - **I**solated 61 61 + Sobald eine Transaktion Daten bearbeitet, werden diese Daten gesperrt, damit keine anderen Transaktionen die Daten überschreiben können. 62 62 63 63 - - **D**urable 64 64 - Die Daten werden selbst bei einem Ausfall gespeichert. Somit werden die Ergebnisse im Rahmen einer Transaktion sogar bei Ausfallzeiten fortlaufend geliefert. 63 63 + - **D**urable 64 64 + Die Daten werden selbst bei einem Ausfall gespeichert. Somit werden die Ergebnisse im Rahmen einer Transaktion sogar bei Ausfallzeiten fortlaufend geliefert. 65 65 66 66 #### Isolation verbessern 67 67 ··· 105 105 106 106 ### SQLite 107 107 108 108 - ### MariaDB 108 108 + ### MariaDB

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starlight/src/content/docs/de/decentralised-systems/azure-functions.mdx

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··· 26 26 27 27 Jede Azure Function ist eine einfache Funktion in C## oder [anderen Programmiersprachen](https://learn.microsoft.com/de-de/azure/azure-functions/supported-languages?tabs=isolated-process%2Cv4&pivots=programming-language-csharp). Dabei benötigt jede AF (Azure Function) einen Trigger, bei welchen sie ausgeführt werden soll. Es gibt viele verschiedene Arten von Triggern: 28 28 29 29 - | Azure Function Trigger | 30 30 - | ------------------------------------------------------------------------------- | 31 31 - | HTTP Trigger (Ausführung bei HTTP Request) | 32 32 - | Timer Trigger (Ausführung in Intervallen) | 33 33 - | Queue Trigger (Ausführung bei neuer Message in [Queue Storage](#queue-storage)) | 34 34 - | Blob Trigger (Ausführung bei Dateiupload in [Blob Storage](#blob-storage)) | 35 35 - | Cosmos DB Trigger | 36 36 - | Event Grid Trigger | 37 37 - | Event Hub Trigger | 38 38 - | Custom Bindings (.NET) | 29 29 + | Azure Function Trigger | 30 30 + | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | 31 31 + | HTTP Trigger (Ausführung bei HTTP Request) | 32 32 + | Timer Trigger (Ausführung in Intervallen) | 33 33 + | Queue Trigger (Ausführung bei neuer Message in [Queue Storage](/de/decentralised-systems/storage-account#queue-storage)) | 34 34 + | Blob Trigger (Ausführung bei Dateiupload in [Blob Storage](/de/decentralised-systems/storage-account#blob-storage)) | 35 35 + | Cosmos DB Trigger | 36 36 + | Event Grid Trigger | 37 37 + | Event Hub Trigger | 38 38 + | Custom Bindings (.NET) | 39 39 40 40 ### Timer Trigger 41 41

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starlight/src/content/docs/de/decentralised-systems/durable-functions.mdx

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··· 81 81 82 82 ## Activity 83 83 84 84 - Eine Activity ist eine normale Azure Function, welche vom Orchestrator ein oder mehrere Male aufgerufen werden kann. Für die Activity gelten die gleichen Regeln wie für eine [Azure Function](#azure-functions). 84 84 + Eine Activity ist eine normale Azure Function, welche vom Orchestrator ein oder mehrere Male aufgerufen werden kann. Für die Activity gelten die gleichen Regeln wie für eine [Azure Function](/de/decentralised-systems/azure-functions). 85 85 86 86 ```csharp 87 87 [FunctionName("SayHello")]

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starlight/src/content/docs/de/embedded-programming/analogue-digital-converter.mdx

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··· 69 69 70 70 #### Normal Mode 71 71 72 72 - Beim normalen Modus muss die Konvertierung von analogen auf digitales Signal jedes mal manuell gestartet werden. Sobald die Messung abgeschlossen ist, wird die entsprechende ISR aufgerufen. Meistens startet man die nächste Messung direkt nach der Absolvierung des Durchlaufs des [Interrupts](#interrupts). 72 72 + Beim normalen Modus muss die Konvertierung von analogen auf digitales Signal jedes mal manuell gestartet werden. Sobald die Messung abgeschlossen ist, wird die entsprechende ISR aufgerufen. Meistens startet man die nächste Messung direkt nach der Absolvierung des Durchlaufs des [Interrupts](/de/embedded-programming/interrupts). 73 73 74 74 ```c 75 75 int main(void) ··· 94 94 95 95 #### Free Running Mode 96 96 97 97 - Es gibt die Möglichkeit den ADC so einzustellen, dass er so schnell wie er nur kann hintereinander unendlich oft automatisch getriggert wird. Dabei entsteht die Gefahr, dass bei einer länger andauernden Ausführung des ADC [Interrupts](#interrupts) die nächste Ausführung gestartet wird, bevor die aktuell Ausführung überhaupt fertig ist. 97 97 + Es gibt die Möglichkeit den ADC so einzustellen, dass er so schnell wie er nur kann hintereinander unendlich oft automatisch getriggert wird. Dabei entsteht die Gefahr, dass bei einer länger andauernden Ausführung des ADC [Interrupts](/de/embedded-programming/interrupts) die nächste Ausführung gestartet wird, bevor die aktuell Ausführung überhaupt fertig ist. 98 98 99 99 ```c 100 100 ADCSRA |= (1<<ADATE);

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starlight/src/content/docs/de/embedded-programming/button.mdx

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··· 8 8 9 9 Grundsätzlich gibt es zwei verschiedene Arten, Tasten zu verwenden: 10 10 11 11 - - Active Low Beschaltung => Pull-Up Widerstand 12 12 - - Active High Beschaltung => Pull-Down Widerstand 11 11 + - Active Low Beschaltung => Pull-Up Widerstand 12 12 + - Active High Beschaltung => Pull-Down Widerstand 13 13 14 14 - Diese beiden Arten müssen auf [Code-Ebene](#code-1) unterschiedlich verarbeitet werden. 14 14 + Diese beiden Arten müssen auf [Code-Ebene](#code) unterschiedlich verarbeitet werden. 15 15 16 16 ### Active Low / Pull-Up 17 17 ··· 152 152 153 153 ### Mit Interrupts 154 154 155 155 - Mit Interrupts hat man den Vorteil, dass man nicht in der while-Schleife ständig eine Methode aufrufen muss, welche die Tasten abfragt. Dieses Verhalten wird bei den [Interrupts](#interrupts) noch besser erklärt. 155 155 + Mit Interrupts hat man den Vorteil, dass man nicht in der while-Schleife ständig eine Methode aufrufen muss, welche die Tasten abfragt. Dieses Verhalten wird bei den [Interrupts](/de/embedded-programming/interrupts) noch besser erklärt. 156 156 157 157 #### Direkt externe Interrupts 158 158

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starlight/src/content/docs/de/embedded-programming/pointer.mdx

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··· 35 35 Die Funktionalitäten von `*` und `&` werden in dieser Tabelle dargestellt: 36 36 37 37 <table> 38 38 - <thead> 39 39 - <tr> 40 40 - <th>Symbol</th> 41 41 - <th>Funktion</th> 42 42 - <th style="min-width: 200px;">Beispiel</th> 43 43 - </tr> 44 44 - </thead> 45 45 - <tbody> 46 46 - <tr> 47 47 - <td rowspan="2"> 48 48 - <code>*</code> 49 49 - </td> 50 50 - <td> 51 51 - Pointer erstellen 52 52 - <blockquote> 53 53 - <strong><a href="https://stackoverflow.com/questions/5590150/difference-between-int-p-and-int-p-declaration">Anmerkung</a></strong>: 54 54 - Die Position des Sternchens relativ zum 55 55 - Variablennamen macht keinen Unterschied. Jedoch gilt das Sternchen immer nur für 56 56 - die folgende Variable! In Beispiel 4 wird demnach genau wie in Beispiel 3 nur 57 57 - ein Pointer und eine normale Variable erstellt. 58 58 - </blockquote> 59 59 - </td> 60 60 - <td> 61 61 - <code>int *p;</code> 62 62 - <br /> 63 63 - <code>int* p;</code> 64 64 - <br /> 65 65 - <code>int *p, q;</code> 66 66 - <br /> 67 67 - <code>int* p, q;</code> 68 68 - </td> 69 69 - </tr> 70 70 - <tr> 71 71 - <td>den Wert des Pointers auslesen (Dereferenzierung)</td> 72 72 - <td> 73 73 - <code>int i = *p;</code> 74 74 - </td> 75 75 - </tr> 76 76 - <tr> 77 77 - <td> 78 78 - <code>&</code> 79 79 - </td> 80 80 - <td> 81 81 - Mit dem Adressoperator kann man einen Wert zu einem Pointer konvertieren (die 82 82 - Adresse des Wertes auslesen). 83 83 - </td> 84 84 - <td> 85 85 - <code>int *p = &i;</code> 86 86 - </td> 87 87 - </tr> 88 88 - </tbody> 38 38 + <thead> 39 39 + <tr> 40 40 + <th>Symbol</th> 41 41 + <th>Funktion</th> 42 42 + <th style="min-width: 200px;">Beispiel</th> 43 43 + </tr> 44 44 + </thead> 45 45 + <tbody> 46 46 + <tr> 47 47 + <td rowspan="2"> 48 48 + <code>*</code> 49 49 + </td> 50 50 + <td> 51 51 + Pointer erstellen 52 52 + <blockquote> 53 53 + <strong> 54 54 + <a href="https://stackoverflow.com/questions/5590150/difference-between-int-p-and-int-p-declaration"> 55 55 + Anmerkung 56 56 + </a> 57 57 + </strong> 58 58 + : Die Position des Sternchens relativ zum Variablennamen macht keinen 59 59 + Unterschied. Jedoch gilt das Sternchen immer nur für die folgende 60 60 + Variable! In Beispiel 4 wird demnach genau wie in Beispiel 3 nur ein 61 61 + Pointer und eine normale Variable erstellt. 62 62 + </blockquote> 63 63 + </td> 64 64 + <td> 65 65 + <code>int *p;</code> 66 66 + <br /> 67 67 + <code>int* p;</code> 68 68 + <br /> 69 69 + <code>int *p, q;</code> 70 70 + <br /> 71 71 + <code>int* p, q;</code> 72 72 + </td> 73 73 + </tr> 74 74 + <tr> 75 75 + <td>den Wert des Pointers auslesen (Dereferenzierung)</td> 76 76 + <td> 77 77 + <code>int i = *p;</code> 78 78 + </td> 79 79 + </tr> 80 80 + <tr> 81 81 + <td> 82 82 + <code>&</code> 83 83 + </td> 84 84 + <td> 85 85 + Mit dem Adressoperator kann man einen Wert zu einem Pointer konvertieren 86 86 + (die Adresse des Wertes auslesen). 87 87 + </td> 88 88 + <td> 89 89 + <code>int *p = &i;</code> 90 90 + </td> 91 91 + </tr> 92 92 + </tbody> 89 93 </table> 90 94 91 95 ## mit Arrays arbeiten ··· 134 138 } 135 139 ``` 136 140 137 137 - Bei Strings, sprich Array von Zeichen, wird beim Erstellen automatisch ein Terminierungssymbol (`\0`) nach dem Array gespeichert, sodass man untige `while`-Schleife zum Ausgeben verwenden kann. Die `while`-Schleife hört automatisch am Ende der Zeichenkette auf, da das Terminierungszeichen `\0` einer falschen Bedingung entspricht. Genau auf diese Art und Weise werden beim [USART](#daten-senden) die Zeichen einzeln hintereinander versendet. 141 141 + Bei Strings, sprich Array von Zeichen, wird beim Erstellen automatisch ein Terminierungssymbol (`\0`) nach dem Array gespeichert, sodass man untige `while`-Schleife zum Ausgeben verwenden kann. Die `while`-Schleife hört automatisch am Ende der Zeichenkette auf, da das Terminierungszeichen `\0` einer falschen Bedingung entspricht. Genau auf diese Art und Weise werden beim [USART](/de/embedded-programming/usart#daten-senden) die Zeichen einzeln hintereinander versendet. 138 142 139 143 ```c 140 144 char buffer[10] = "Hallo";

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starlight/src/content/docs/de/embedded-programming/special-function-register.mdx

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··· 7 7 Nachstehende Tabelle fasst die SFR für die drei Ports jeweils zusammen. 8 8 9 9 <table> 10 10 - <tr><th></th><th>Data Direction Register</th><th>Ausgangsregister</th><th>Eingangsregister</th></tr> 11 11 - <tr><td>B</td><td><code>DDRB</code></td><td><code>PORTB</code></td><td><code>PINB</code></td></tr> 12 12 - <tr><td>C</td><td><code>DDRC</code></td><td><code>PORTC</code></td><td><code>PINC</code></td></tr> 13 13 - <tr><td>D</td><td><code>DDRD</code></td><td><code>PORTD</code></td><td><code>PIND</code></td></tr> 14 14 - <tr><td>Beschreibung</td> 15 15 - <td>Jedes Pin kann entweder ein Eingang oder ein Ausgang sein. Diese Flussrichtung der Daten, kann mittels Data Direction Register eingestellt werden. Da standardmäßig alle <code>DDR</code> auf <code>0</code> gesetzt sind, ist auch <strong>standardmäßig alles ein Eingang</strong>. Mit dem Code unten kann man die jeweilgen Pins auf Ausgänge setzen (für LED zB).</td> 16 16 - <td>Will man intern bei dem jeweiligen Pin <code>5V</code> anlegen, so kann man dies tun, indem man das korrespondierende Ausgangsregister auf <code>1</code> setzt.</td> 17 17 - <td>Die Eingangsregister erlauben Konfigurationen, welche beim Arbeiten mit Tasten von Entscheidung sind.</td></tr> 10 10 + <tr> 11 11 + <th></th> 12 12 + <th>Data Direction Register</th> 13 13 + <th>Ausgangsregister</th> 14 14 + <th>Eingangsregister</th> 15 15 + </tr> 16 16 + <tr> 17 17 + <td>B</td> 18 18 + <td> 19 19 + <code>DDRB</code> 20 20 + </td> 21 21 + <td> 22 22 + <code>PORTB</code> 23 23 + </td> 24 24 + <td> 25 25 + <code>PINB</code> 26 26 + </td> 27 27 + </tr> 28 28 + <tr> 29 29 + <td>C</td> 30 30 + <td> 31 31 + <code>DDRC</code> 32 32 + </td> 33 33 + <td> 34 34 + <code>PORTC</code> 35 35 + </td> 36 36 + <td> 37 37 + <code>PINC</code> 38 38 + </td> 39 39 + </tr> 40 40 + <tr> 41 41 + <td>D</td> 42 42 + <td> 43 43 + <code>DDRD</code> 44 44 + </td> 45 45 + <td> 46 46 + <code>PORTD</code> 47 47 + </td> 48 48 + <td> 49 49 + <code>PIND</code> 50 50 + </td> 51 51 + </tr> 52 52 + <tr> 53 53 + <td>Beschreibung</td> 54 54 + <td> 55 55 + Jedes Pin kann entweder ein Eingang oder ein Ausgang sein. Diese 56 56 + Flussrichtung der Daten, kann mittels Data Direction Register eingestellt 57 57 + werden. Da standardmäßig alle <code>DDR</code> auf <code>0</code> gesetzt 58 58 + sind, ist auch <strong>standardmäßig alles ein Eingang</strong>. Mit dem 59 59 + Code unten kann man die jeweilgen Pins auf Ausgänge setzen (für LED zB). 60 60 + </td> 61 61 + <td> 62 62 + Will man intern bei dem jeweiligen Pin <code>5V</code> anlegen, so kann 63 63 + man dies tun, indem man das korrespondierende Ausgangsregister auf{" "} 64 64 + <code>1</code> setzt. 65 65 + </td> 66 66 + <td> 67 67 + Die Eingangsregister erlauben Konfigurationen, welche beim Arbeiten mit 68 68 + Tasten von Entscheidung sind. 69 69 + </td> 70 70 + </tr> 18 71 </table> 19 72 20 73 ## Beispiele ··· 58 111 } 59 112 ``` 60 113 61 61 - Meistens verwendet man bei der Abfrage von Tasteneingaben die [`Interne Pull-Up Widerstand`-Methode](#active-low--pull-up). Hierbei liegen 0V an, wenn die Taste gedrückt ist, was bedeutet, dass die Bedinung negiert werden muss. Um diese dann noch zu entprellen (auf Softwareebene) macht man ein Delay. 114 114 + Meistens verwendet man bei der Abfrage von Tasteneingaben die [`Interne Pull-Up Widerstand`-Methode](/de/embedded-programming/button#active-low--pull-up). Hierbei liegen 0V an, wenn die Taste gedrückt ist, was bedeutet, dass die Bedinung negiert werden muss. Um diese dann noch zu entprellen (auf Softwareebene) macht man ein Delay. 62 115 63 116 ```c del="!" 64 117 if (!(PIND & (1<<PIND1)))

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starlight/src/content/docs/de/embedded-programming/spi.mdx

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··· 10 10 11 11 Dabei muss die Kommunikation immer vom Controller aus gestartet werden. Ein Peripheral kann nur Daten senden, wenn er vom Controller dazu aufgefordert wird. 12 12 13 13 - Das SPI verwendet separate Takt- und Datenleitungen sowie eine Auswahlleitung, um das Gerät auszuwählen, mit dem Sie sprechen möchten. Dies ist auch einer der Unterschiede zum [USART](#usart---universal-synchronous-and-asynchronous-receiver-transmitter), welches keine synchrone Schnittstelle ist, da es keine Garantie gibt, dass beide Seiten mit der gleichen Taktrate laufen. Beim USART müssen sich die beiden Seiten im Vorhinein einigen, mit welcher Übertragungsgeschwindigkeit ([Baudrate](#baud-rate)) sie kommunizieren und es müssen zusätzliche Start- und Stoppbits übertragen werden. 13 13 + Das SPI verwendet separate Takt- und Datenleitungen sowie eine Auswahlleitung, um das Gerät auszuwählen, mit dem Sie sprechen möchten. Dies ist auch einer der Unterschiede zum [USART](/de/embedded-programming/usart), welches keine synchrone Schnittstelle ist, da es keine Garantie gibt, dass beide Seiten mit der gleichen Taktrate laufen. Beim USART müssen sich die beiden Seiten im Vorhinein einigen, mit welcher Übertragungsgeschwindigkeit ([Baudrate](/de/embedded-programming/usart#baud-rate)) sie kommunizieren und es müssen zusätzliche Start- und Stoppbits übertragen werden. 14 14 15 15 :::note 16 16 Einige Dokumentationen verwenden noch die veralteten Begriffe, wie `Master` oder `Slave`. Aufgrund ihrer historischen Verbindung mit Rassismus werden diese Begriffe heutzutage durch neutralere Alternativen ersetzt. Folgende Tabelle zeigt die Änderungen diesbezüglich: ··· 28 28 29 29 ### Clock 30 30 31 31 - Genau wie der [Timer](#timer--counter) benötigt das SPI einen Prescaler, um den Systemtakt anzupassen. Mithilfe dieser Tabelle ([Datenblatt](https://ww1.microchip.com/downloads/en/DeviceDoc/Atmel-7810-Automotive-Microcontrollers-ATmega328P_Datasheet.pdf#page=141)) und diesen Registern kann man den Prescaler einstellen: 31 31 + Genau wie der [Timer](/de/embedded-programming/timer) benötigt das SPI einen Prescaler, um den Systemtakt anzupassen. Mithilfe dieser Tabelle ([Datenblatt](https://ww1.microchip.com/downloads/en/DeviceDoc/Atmel-7810-Automotive-Microcontrollers-ATmega328P_Datasheet.pdf#page=141)) und diesen Registern kann man den Prescaler einstellen: 32 32 33 33 | `SPI2X` | `SPR1` | `SPR0` | `SCK` Frequency | 34 34 | ------- | ------ | ------ | --------------------- | ··· 89 89 Der Prozess dieses Ablaufs ist in diesem Diagramm nochmal dargestellt: 90 90 91 91 <img 92 92 - src="/images/embedded_programming/spi/transfer_data.png" 93 93 - alt="Data Transfer" 94 94 - class="light-only" 92 92 + src="/images/embedded_programming/spi/transfer_data.png" 93 93 + alt="Data Transfer" 94 94 + class="light-only" 95 95 /> 96 96 <img 97 97 - src="/images/embedded_programming/spi/transfer_data_dark.png" 98 98 - alt="Data Transfer" 99 99 - class="dark-only" 97 97 + src="/images/embedded_programming/spi/transfer_data_dark.png" 98 98 + alt="Data Transfer" 99 99 + class="dark-only" 100 100 /> 101 101 102 102 Und anschließend werden die berechneten Daten vom Peripheral zum Controller gesendet: ··· 111 111 ``` 112 112 113 113 <img 114 114 - src="/images/embedded_programming/spi/transfer_data_2.png" 115 115 - alt="Data Transfer" 116 116 - class="light-only" 114 114 + src="/images/embedded_programming/spi/transfer_data_2.png" 115 115 + alt="Data Transfer" 116 116 + class="light-only" 117 117 /> 118 118 <img 119 119 - src="/images/embedded_programming/spi/transfer_data_2_dark.png" 120 120 - alt="Data Transfer" 121 121 - class="dark-only" 119 119 + src="/images/embedded_programming/spi/transfer_data_2_dark.png" 120 120 + alt="Data Transfer" 121 121 + class="dark-only" 122 122 /> 123 123 124 124 ## Code

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··· 4 4 5 5 Der Timer ist ein sehr nützliches Instrument in der hardwarenahen Programmierung und eignet sich besonders gut für zeitbasierte Vorgänge, wie zum Beispiel: 6 6 7 7 - - Delay (Programmverzögerung) um bestimmte Anzahl an Sekunden 8 8 - - regelmäßig ADC triggern 9 9 - - DC-Motor drehzahlgesteuert zu betreiben 7 7 + - Delay (Programmverzögerung) um bestimmte Anzahl an Sekunden 8 8 + - regelmäßig ADC triggern 9 9 + - DC-Motor drehzahlgesteuert zu betreiben 10 10 11 11 ## Theorie 12 12 13 13 Der ATmega 328p hat 3 verschiedene Timer: 14 14 15 15 - - TC0: 8-bit 16 16 - - TC1: 16-bit 17 17 - - TC2: 8-bit; async 15 15 + - TC0: 8-bit 16 16 + - TC1: 16-bit 17 17 + - TC2: 8-bit; async 18 18 19 19 :::note 20 20 Ersetzen Sie im gesamten Artikel das `n` immer mit der jeweiligen Nummer des Timers, welchen Sie gerade verwenden (TC0: n = 0; TC1: n = 1; ...). Im ATmega328P Datenblatt, ist TC0 [Kapitel 14](https://ww1.microchip.com/downloads/en/DeviceDoc/Atmel-7810-Automotive-Microcontrollers-ATmega328P_Datasheet.pdf#page=74), TC1 [Kapitel 15](https://ww1.microchip.com/downloads/en/DeviceDoc/Atmel-7810-Automotive-Microcontrollers-ATmega328P_Datasheet.pdf#page=89) und TC2 [Kapitel 17](https://ww1.microchip.com/downloads/en/DeviceDoc/Atmel-7810-Automotive-Microcontrollers-ATmega328P_Datasheet.pdf#page=116). ··· 162 162 163 163 Für den normalen Modus beim Timer können folgende Konfigurationen getroffen werden: 164 164 165 165 - - `WGMn0`, `WGMn1` und `WGMn2` (und `WGM13`) auf 0 setzen (siehe [Table 14-8](https://ww1.microchip.com/downloads/en/DeviceDoc/Atmel-7810-Automotive-Microcontrollers-ATmega328P_Datasheet.pdf#page=86), [Table 15-5](https://ww1.microchip.com/downloads/en/DeviceDoc/Atmel-7810-Automotive-Microcontrollers-ATmega328P_Datasheet.pdf#page=109) oder [Table 17-8](https://ww1.microchip.com/downloads/en/DeviceDoc/Atmel-7810-Automotive-Microcontrollers-ATmega328P_Datasheet.pdf#page=130)) 165 165 + - `WGMn0`, `WGMn1` und `WGMn2` (und `WGM13`) auf 0 setzen (siehe [Table 14-8](https://ww1.microchip.com/downloads/en/DeviceDoc/Atmel-7810-Automotive-Microcontrollers-ATmega328P_Datasheet.pdf#page=86), [Table 15-5](https://ww1.microchip.com/downloads/en/DeviceDoc/Atmel-7810-Automotive-Microcontrollers-ATmega328P_Datasheet.pdf#page=109) oder [Table 17-8](https://ww1.microchip.com/downloads/en/DeviceDoc/Atmel-7810-Automotive-Microcontrollers-ATmega328P_Datasheet.pdf#page=130)) 166 166 167 167 - ```c 168 168 - // Timer Modus auf Normal Mode setzen 169 169 - TCCRnA &= ~((1<<WGMn0) | (1<<WGMn1)); 170 170 - TCCRnB &= ~((1<<WGMn2)); 171 171 - ``` 167 167 + ```c 168 168 + // Timer Modus auf Normal Mode setzen 169 169 + TCCRnA &= ~((1<<WGMn0) | (1<<WGMn1)); 170 170 + TCCRnB &= ~((1<<WGMn2)); 171 171 + ``` 172 172 173 173 - - `CSn0`, `CSn1` und `CSn2` einstellen (siehe [Table 14-9](https://ww1.microchip.com/downloads/en/DeviceDoc/Atmel-7810-Automotive-Microcontrollers-ATmega328P_Datasheet.pdf#page=87), [Table 15-6](https://ww1.microchip.com/downloads/en/DeviceDoc/Atmel-7810-Automotive-Microcontrollers-ATmega328P_Datasheet.pdf#page=110) oder [Table 17-9](https://ww1.microchip.com/downloads/en/DeviceDoc/Atmel-7810-Automotive-Microcontrollers-ATmega328P_Datasheet.pdf#page=131)) 173 173 + - `CSn0`, `CSn1` und `CSn2` einstellen (siehe [Table 14-9](https://ww1.microchip.com/downloads/en/DeviceDoc/Atmel-7810-Automotive-Microcontrollers-ATmega328P_Datasheet.pdf#page=87), [Table 15-6](https://ww1.microchip.com/downloads/en/DeviceDoc/Atmel-7810-Automotive-Microcontrollers-ATmega328P_Datasheet.pdf#page=110) oder [Table 17-9](https://ww1.microchip.com/downloads/en/DeviceDoc/Atmel-7810-Automotive-Microcontrollers-ATmega328P_Datasheet.pdf#page=131)) 174 174 175 175 - ```c 176 176 - // Prescaler einstellen - Beispiel 1024 177 177 - TCCRnB |= (1<<CSn0) | (1<<CSn2); 178 178 - TCCRnB &= ~(1<<CSn1); 179 179 - ``` 175 175 + ```c 176 176 + // Prescaler einstellen - Beispiel 1024 177 177 + TCCRnB |= (1<<CSn0) | (1<<CSn2); 178 178 + TCCRnB &= ~(1<<CSn1); 179 179 + ``` 180 180 181 181 - Nutzen Sie [diese](#prescaler-1) Tabelle, um herauszufinden, welcher Prescaler Wert in Ihrem Program am meisten Sinn macht. 181 181 + Nutzen Sie [diese](#prescaler) Tabelle, um herauszufinden, welcher Prescaler Wert in Ihrem Program am meisten Sinn macht. 182 182 183 183 #### `TCNTn` vorladen 184 184 ··· 220 220 221 221 Für den CTC Modus beim Timer müssen/können folgende Konfigurationen getroffen werden: 222 222 223 223 - - `WGMnx` richtig setzen (TC0 / TC2: `WGMn1`; TC1: `WGM12` (und `WGM13`)) 224 224 - (siehe [Table 14-8](https://ww1.microchip.com/downloads/en/DeviceDoc/Atmel-7810-Automotive-Microcontrollers-ATmega328P_Datasheet.pdf#page=86), [Table 15-5](https://ww1.microchip.com/downloads/en/DeviceDoc/Atmel-7810-Automotive-Microcontrollers-ATmega328P_Datasheet.pdf#page=109) oder [Table 17-8](https://ww1.microchip.com/downloads/en/DeviceDoc/Atmel-7810-Automotive-Microcontrollers-ATmega328P_Datasheet.pdf#page=130)) 223 223 + - `WGMnx` richtig setzen (TC0 / TC2: `WGMn1`; TC1: `WGM12` (und `WGM13`)) 224 224 + (siehe [Table 14-8](https://ww1.microchip.com/downloads/en/DeviceDoc/Atmel-7810-Automotive-Microcontrollers-ATmega328P_Datasheet.pdf#page=86), [Table 15-5](https://ww1.microchip.com/downloads/en/DeviceDoc/Atmel-7810-Automotive-Microcontrollers-ATmega328P_Datasheet.pdf#page=109) oder [Table 17-8](https://ww1.microchip.com/downloads/en/DeviceDoc/Atmel-7810-Automotive-Microcontrollers-ATmega328P_Datasheet.pdf#page=130)) 225 225 226 226 - - `OCIEnx` auf 1 setzen (siehe [14.9.6](https://ww1.microchip.com/downloads/en/DeviceDoc/Atmel-7810-Automotive-Microcontrollers-ATmega328P_Datasheet.pdf#page=88), [15.11.8](https://ww1.microchip.com/downloads/en/DeviceDoc/Atmel-7810-Automotive-Microcontrollers-ATmega328P_Datasheet.pdf#page=112) oder [17.11.6](https://ww1.microchip.com/downloads/en/DeviceDoc/Atmel-7810-Automotive-Microcontrollers-ATmega328P_Datasheet.pdf#page=132)) 226 226 + - `OCIEnx` auf 1 setzen (siehe [14.9.6](https://ww1.microchip.com/downloads/en/DeviceDoc/Atmel-7810-Automotive-Microcontrollers-ATmega328P_Datasheet.pdf#page=88), [15.11.8](https://ww1.microchip.com/downloads/en/DeviceDoc/Atmel-7810-Automotive-Microcontrollers-ATmega328P_Datasheet.pdf#page=112) oder [17.11.6](https://ww1.microchip.com/downloads/en/DeviceDoc/Atmel-7810-Automotive-Microcontrollers-ATmega328P_Datasheet.pdf#page=132)) 227 227 228 228 - ```c 229 229 - // Interrupts aktivieren - Beispiel Compare Match A 230 230 - TIMSKn |= (1<<OCIEnA); 231 231 - ``` 228 228 + ```c 229 229 + // Interrupts aktivieren - Beispiel Compare Match A 230 230 + TIMSKn |= (1<<OCIEnA); 231 231 + ``` 232 232 233 233 - - `CSn0`, `CSn1` und `CSn2` einstellen (siehe [Table 14-9](https://ww1.microchip.com/downloads/en/DeviceDoc/Atmel-7810-Automotive-Microcontrollers-ATmega328P_Datasheet.pdf#page=87), [Table 15-6](https://ww1.microchip.com/downloads/en/DeviceDoc/Atmel-7810-Automotive-Microcontrollers-ATmega328P_Datasheet.pdf#page=110) oder [Table 17-9](https://ww1.microchip.com/downloads/en/DeviceDoc/Atmel-7810-Automotive-Microcontrollers-ATmega328P_Datasheet.pdf#page=131)) 233 233 + - `CSn0`, `CSn1` und `CSn2` einstellen (siehe [Table 14-9](https://ww1.microchip.com/downloads/en/DeviceDoc/Atmel-7810-Automotive-Microcontrollers-ATmega328P_Datasheet.pdf#page=87), [Table 15-6](https://ww1.microchip.com/downloads/en/DeviceDoc/Atmel-7810-Automotive-Microcontrollers-ATmega328P_Datasheet.pdf#page=110) oder [Table 17-9](https://ww1.microchip.com/downloads/en/DeviceDoc/Atmel-7810-Automotive-Microcontrollers-ATmega328P_Datasheet.pdf#page=131)) 234 234 235 235 - ```c 236 236 - // Prescaler einstellen - Beispiel 256 237 237 - TCCRnB |= (1<<CSn2); 238 238 - TCCRnB &= ~((1<<CSn0) | (1<<CSn1)); 239 239 - ``` 235 235 + ```c 236 236 + // Prescaler einstellen - Beispiel 256 237 237 + TCCRnB |= (1<<CSn2); 238 238 + TCCRnB &= ~((1<<CSn0) | (1<<CSn1)); 239 239 + ``` 240 240 241 241 - Nutzen Sie [diese](#prescaler-1) Tabelle, um herauszufinden, welcher Prescaler Wert in Ihrem Program am meisten Sinn macht. 241 241 + Nutzen Sie [diese](#prescaler) Tabelle, um herauszufinden, welcher Prescaler Wert in Ihrem Program am meisten Sinn macht. 242 242 243 243 :::tip[Aufgabe] 244 244 Erstellen Sie ein Programm, bei welchem eine ISR alle **vier Millisekunden** ausgeführt wird! Nutzen Sie dafür den Timer im CTC Mode! ··· 279 279 280 280 Für den PWM Modus beim Timer müssen/können folgende Konfigurationen getroffen werden: 281 281 282 282 - - `WGMnx` richtig setzen 283 283 - (siehe [Table 14-8](https://ww1.microchip.com/downloads/en/DeviceDoc/Atmel-7810-Automotive-Microcontrollers-ATmega328P_Datasheet.pdf#page=86), [Table 15-5](https://ww1.microchip.com/downloads/en/DeviceDoc/Atmel-7810-Automotive-Microcontrollers-ATmega328P_Datasheet.pdf#page=109) oder [Table 17-8](https://ww1.microchip.com/downloads/en/DeviceDoc/Atmel-7810-Automotive-Microcontrollers-ATmega328P_Datasheet.pdf#page=130)) 282 282 + - `WGMnx` richtig setzen 283 283 + (siehe [Table 14-8](https://ww1.microchip.com/downloads/en/DeviceDoc/Atmel-7810-Automotive-Microcontrollers-ATmega328P_Datasheet.pdf#page=86), [Table 15-5](https://ww1.microchip.com/downloads/en/DeviceDoc/Atmel-7810-Automotive-Microcontrollers-ATmega328P_Datasheet.pdf#page=109) oder [Table 17-8](https://ww1.microchip.com/downloads/en/DeviceDoc/Atmel-7810-Automotive-Microcontrollers-ATmega328P_Datasheet.pdf#page=130)) 284 284 285 285 - - invertierenden / nicht-invertierenden Modus einstellen 285 285 + - invertierenden / nicht-invertierenden Modus einstellen 286 286 287 287 - - `COMnA0` und `COMnA1` (siehe [Table 14-3 und 14-4](https://ww1.microchip.com/downloads/en/DeviceDoc/Atmel-7810-Automotive-Microcontrollers-ATmega328P_Datasheet.pdf#page=84), [Table 15-3 und 15-4](https://ww1.microchip.com/downloads/en/DeviceDoc/Atmel-7810-Automotive-Microcontrollers-ATmega328P_Datasheet.pdf#page=108) oder [Table 17-3 und 17-4](https://ww1.microchip.com/downloads/en/DeviceDoc/Atmel-7810-Automotive-Microcontrollers-ATmega328P_Datasheet.pdf#page=128)) 287 287 + - `COMnA0` und `COMnA1` (siehe [Table 14-3 und 14-4](https://ww1.microchip.com/downloads/en/DeviceDoc/Atmel-7810-Automotive-Microcontrollers-ATmega328P_Datasheet.pdf#page=84), [Table 15-3 und 15-4](https://ww1.microchip.com/downloads/en/DeviceDoc/Atmel-7810-Automotive-Microcontrollers-ATmega328P_Datasheet.pdf#page=108) oder [Table 17-3 und 17-4](https://ww1.microchip.com/downloads/en/DeviceDoc/Atmel-7810-Automotive-Microcontrollers-ATmega328P_Datasheet.pdf#page=128)) 288 288 289 289 - - `COMnB0` und `COMnB1` (siehe [Table 14-6 und 14-7](https://ww1.microchip.com/downloads/en/DeviceDoc/Atmel-7810-Automotive-Microcontrollers-ATmega328P_Datasheet.pdf#page=85), [Table 15-3 und 15-4](https://ww1.microchip.com/downloads/en/DeviceDoc/Atmel-7810-Automotive-Microcontrollers-ATmega328P_Datasheet.pdf#page=108) oder [Table 17-6 und 17-7](https://ww1.microchip.com/downloads/en/DeviceDoc/Atmel-7810-Automotive-Microcontrollers-ATmega328P_Datasheet.pdf#page=129)) 289 289 + - `COMnB0` und `COMnB1` (siehe [Table 14-6 und 14-7](https://ww1.microchip.com/downloads/en/DeviceDoc/Atmel-7810-Automotive-Microcontrollers-ATmega328P_Datasheet.pdf#page=85), [Table 15-3 und 15-4](https://ww1.microchip.com/downloads/en/DeviceDoc/Atmel-7810-Automotive-Microcontrollers-ATmega328P_Datasheet.pdf#page=108) oder [Table 17-6 und 17-7](https://ww1.microchip.com/downloads/en/DeviceDoc/Atmel-7810-Automotive-Microcontrollers-ATmega328P_Datasheet.pdf#page=129)) 290 290 291 291 - - `CSn0`, `CSn1` und `CSn2` einstellen (siehe [Table 14-9](https://ww1.microchip.com/downloads/en/DeviceDoc/Atmel-7810-Automotive-Microcontrollers-ATmega328P_Datasheet.pdf#page=87), [Table 15-6](https://ww1.microchip.com/downloads/en/DeviceDoc/Atmel-7810-Automotive-Microcontrollers-ATmega328P_Datasheet.pdf#page=110) oder [Table 17-9](https://ww1.microchip.com/downloads/en/DeviceDoc/Atmel-7810-Automotive-Microcontrollers-ATmega328P_Datasheet.pdf#page=131)) 291 291 + - `CSn0`, `CSn1` und `CSn2` einstellen (siehe [Table 14-9](https://ww1.microchip.com/downloads/en/DeviceDoc/Atmel-7810-Automotive-Microcontrollers-ATmega328P_Datasheet.pdf#page=87), [Table 15-6](https://ww1.microchip.com/downloads/en/DeviceDoc/Atmel-7810-Automotive-Microcontrollers-ATmega328P_Datasheet.pdf#page=110) oder [Table 17-9](https://ww1.microchip.com/downloads/en/DeviceDoc/Atmel-7810-Automotive-Microcontrollers-ATmega328P_Datasheet.pdf#page=131)) 292 292 293 293 - ```c 294 294 - // Prescaler einstellen - Beispiel 64 295 295 - TCCRnB |= (1<<CSn0) | (1<<CSn1); 296 296 - TCCRnB &= ~(1<<CSn2); 297 297 - ``` 293 293 + ```c 294 294 + // Prescaler einstellen - Beispiel 64 295 295 + TCCRnB |= (1<<CSn0) | (1<<CSn1); 296 296 + TCCRnB &= ~(1<<CSn2); 297 297 + ``` 298 298 299 299 - Nutzen Sie [diese](#prescaler-1) Tabelle, um herauszufinden, welcher Prescaler Wert in Ihrem Program am meisten Sinn macht. 299 299 + Nutzen Sie [diese](#prescaler) Tabelle, um herauszufinden, welcher Prescaler Wert in Ihrem Program am meisten Sinn macht. 300 300 301 301 :::tip[Aufgabe] 302 302 Erstellen Sie ein Programm, bei welchem eine ISR alle **vier Millisekunden** ausgeführt wird! Nutzen Sie dafür den Timer im CTC Mode!

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starlight/src/content/docs/de/embedded-programming/usart.mdx

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··· 66 66 67 67 ### Daten senden 68 68 69 69 - Um die Implementierung zu erleichtern, verwendet man [Pointer](#pointer). Dies ist die Methode für einzelne [ASCII-Zeichen](https://www.torsten-horn.de/techdocs/ascii.htm). 69 69 + Um die Implementierung zu erleichtern, verwendet man [Pointer](/de/embedded-programming/pointer). Dies ist die Methode für einzelne [ASCII-Zeichen](https://www.torsten-horn.de/techdocs/ascii.htm). 70 70 71 71 ```c 72 72 void write_char(char str) {

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starlight/src/content/docs/de/imprint.md

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··· 2 2 title: Impressum 3 3 template: splash 4 4 sidebar: 5 5 - hidden: true 5 5 + hidden: true 6 6 --- 7 7 8 8 Angaben gemäß § 5 E-Commerce-Gesetz (ECG)

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starlight/src/content/docs/de/index.mdx

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··· 24 24 25 25 <CardGrid stagger> 26 26 <Card title="Schnuppere ins Wissen!" icon="random"> 27 27 - Du interessierst sich für technisches Wissen von einer HTL? Entdecke das Mutanuq-Universum! 27 27 + Du interessierst sich für technisches Wissen von einer HTL? Entdecke das 28 28 + Mutanuq-Universum! 28 29 </Card> 29 30 <Card title="Seie ein Mitbegründer dieser Webseite" icon="add-document"> 30 30 - Schaue einmal bei <a href="https://github.com/trueberryless-org/mutanuq">GitHub</a> vorbei und erstelle einen Pull Request! 31 31 + Schaue einmal bei{" "} 32 32 + <a href="https://github.com/trueberryless-org/mutanuq">GitHub</a> vorbei und 33 33 + erstelle einen Pull Request! 31 34 </Card> 32 35 <Card title="Unterstütze unsere Arbeit" icon="rocket"> 33 33 - Ich würde mich riesig freuen, wenn du mich unterstützen würdest mittels <a href="https://www.paypal.com/donate/?hosted_button_id=WDQ5D2VQ6SWEC">PayPal</a>, <a href="https://www.patreon.com/trueberryless">Patreon</a> oder <a href="https://ko-fi.com/trueberryless">Ko-fi</a>. 36 36 + Ich würde mich riesig freuen, wenn du mich unterstützen würdest mittels{" "} 37 37 + <a href="https://www.paypal.com/donate/?hosted_button_id=WDQ5D2VQ6SWEC"> 38 38 + PayPal 39 39 + </a> 40 40 + , <a href="https://www.patreon.com/trueberryless">Patreon</a> oder{" "} 41 41 + <a href="https://ko-fi.com/trueberryless">Ko-fi</a>. 34 42 </Card> 35 43 <Card title="Vergib einen Stern" icon="star"> 36 36 - Gib dem Projekt auf <a href="https://github.com/trueberryless-org/mutanuq">GitHub</a> einen Stern! 44 44 + Gib dem Projekt auf{" "} 45 45 + <a href="https://github.com/trueberryless-org/mutanuq">GitHub</a> einen 46 46 + Stern! 37 47 </Card> 38 48 <Card title="Verbesser gefundene Fehler" icon="pencil"> 39 39 - Wenn dir irgendwelche inhaltlichen Fehler oder Rechtschreibfehler auffallen, klicke ganz unten auf `Seite bearbeiten`, um diese auszubessern! 49 49 + Wenn dir irgendwelche inhaltlichen Fehler oder Rechtschreibfehler auffallen, 50 50 + klicke ganz unten auf `Seite bearbeiten`, um diese auszubessern! 40 51 </Card> 41 52 </CardGrid> 42 53 ··· 54 65 55 66 --- 56 67 57 57 - [Impressum](/de/imprint) 68 68 + [Impressum](/de/imprint/)

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starlight/src/content/docs/de/software-development/design-patterns/behavioral-design-patterns/command.md

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··· 2 2 title: Command 3 3 --- 4 4 5 5 - Das Command Design Pattern ist auch als Action und Transaction Pattern bekannt. 5 5 + Das Command Entwurfsmuster ist auch als Action und Transaction Pattern bekannt. 6 6 7 7 ## Problem 8 8 ··· 36 36 37 37 public override void Undo() => Robot.MoveUp(); 38 38 } 39 39 - ``` 39 39 + ```

+4 -4

starlight/src/content/docs/de/software-development/design-patterns/creational-design-patterns/singleton.md

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··· 4 4 5 5 ## Problem 6 6 7 7 - Das Singleton Design Patterns sorgt dafür, dass eine Klasse nur eine einzige Instanz haben kann. Außerdem kann auf diese eine Instanz global - im gesamten Programm - zugegriffen werden. 7 7 + Das Singleton Entwurfsmuster sorgt dafür, dass eine Klasse nur eine einzige Instanz haben kann. Außerdem kann auf diese eine Instanz global - im gesamten Programm - zugegriffen werden. 8 8 9 9 ## Lösung 10 10 ··· 14 14 15 15 ## Code 16 16 17 17 - Einfaches Singleton Design Pattern: 17 17 + Einfaches Singleton Entwurfsmuster: 18 18 19 19 ```csharp 20 20 public class Singleton ··· 27 27 } 28 28 ``` 29 29 30 30 - Threadsicheres Singleton Design Pattern mittels Double-Checked-Locking-Pattern: 30 30 + Threadsicheres Singleton Entwurfsmuster mittels Double-Checked-Locking-Pattern: 31 31 32 32 ```csharp 33 33 public class Singleton ··· 52 52 return _instance; 53 53 } 54 54 } 55 55 - ``` 55 55 + ```

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starlight/src/content/docs/de/software-development/design-patterns/index.mdx

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··· 1 1 --- 2 2 - title: Design Patterns 2 2 + title: Entwurfsmuster 3 3 --- 4 4 5 5 - In der Softwareentwicklung kommt es oft vor, dass ähnliche Problemstellungen gelöst werden müssen. Um bereits durchdachte Lösungen für diese Probleme effizienter umsetzen und entwickeln zu können, gibt es **Design Patterns**. 6 6 - 7 7 - :::note[Hinweis] 8 8 - Alle Design Patterns und Kategorien werden hier mit dem englisch Originalnamen genannt, um eine sprachliche Konsistenz zu schaffen. 9 9 - ::: 10 10 - 11 11 - import { LinkCard, CardGrid } from '@astrojs/starlight/components'; 12 12 - 13 13 - <CardGrid> 14 14 - <LinkCard title="Creational Design Patterns" href="/software-development/design-patterns/creational-design-patterns/" /> 15 15 - <LinkCard title="Structural Design Patterns" href="/software-development/design-patterns/structural-design-patterns/" /> 16 16 - <LinkCard title="Behavioral Design Patterns" href="/software-development/design-patterns/behavioral-design-patterns/" /> 17 17 - </CardGrid> 5 5 + In der Softwareentwicklung kommt es oft vor, dass ähnliche Problemstellungen gelöst werden müssen. Um bereits durchdachte Lösungen für diese Probleme effizienter umsetzen und entwickeln zu können, gibt es **Entwurfsmuster**.

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starlight/src/content/docs/en/imprint.md

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··· 2 2 title: Imprint 3 3 template: splash 4 4 sidebar: 5 5 - hidden: true 5 5 + hidden: true 6 6 --- 7 7 8 8 Information according to § 5 of the Austrian E-Commerce Act (ECG)

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starlight/src/content/docs/en/index.mdx

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··· 27 27 28 28 <CardGrid stagger> 29 29 <Card title="Sniff into the knowledge" icon="random"> 30 30 - You're interested in technical college knowledge? Explore the Mutanuq universe! 30 30 + You're interested in technical college knowledge? Explore the Mutanuq 31 31 + universe! 31 32 </Card> 32 33 <Card title="Contribute to the universe" icon="add-document"> 33 33 - Check out the project on <a href="https://github.com/trueberryless-org/mutanuq">GitHub</a> and create pull requests. 34 34 + Check out the project on{" "} 35 35 + <a href="https://github.com/trueberryless-org/mutanuq">GitHub</a> and create 36 36 + pull requests. 34 37 </Card> 35 38 <Card title="Support my work" icon="rocket"> 36 36 - I would really appreciate if you support my work, either on <a href="https://www.paypal.com/donate/?hosted_button_id=WDQ5D2VQ6SWEC">PayPal</a>, <a href="https://www.patreon.com/trueberryless">Patreon</a> or <a href="https://ko-fi.com/trueberryless">Ko-fi</a>. 39 39 + I would really appreciate if you support my work, either on{" "} 40 40 + <a href="https://www.paypal.com/donate/?hosted_button_id=WDQ5D2VQ6SWEC"> 41 41 + PayPal 42 42 + </a> 43 43 + , <a href="https://www.patreon.com/trueberryless">Patreon</a> or{" "} 44 44 + <a href="https://ko-fi.com/trueberryless">Ko-fi</a>. 37 45 </Card> 38 46 <Card title="Star the project" icon="star"> 39 39 - Give the Mutanuq project a star on <a href="https://github.com/trueberryless-org/mutanuq">GitHub</a>! 47 47 + Give the Mutanuq project a star on{" "} 48 48 + <a href="https://github.com/trueberryless-org/mutanuq">GitHub</a>! 40 49 </Card> 41 50 <Card title="Correct my mistakes" icon="pencil"> 42 42 - If you notice any errors in content or spelling mistakes, click on `Edit page` at the bottom to correct them! 51 51 + If you notice any errors in content or spelling mistakes, click on `Edit 52 52 + page` at the bottom to correct them! 43 53 </Card> 44 54 </CardGrid> 45 55 ··· 57 67 58 68 --- 59 69 60 60 - [Imprint](/en/imprint) 70 70 + [Imprint](/en/imprint/)