Pecha-Kucha- Session - java-forum-stuttgart.de · 78 Kosten Klassisch vs ML Kosten Klassisch • Entwickler, die Regeln programmieren • Experten, die Zusammenhänge erforschen •

Clean Code Challenge (Oliver Böhm)New Features in JDK 9 and 10 (Simon Ritter)

GDRP / DSGVO in 20 Folien (Philipp Krenn)ML: Faszination und Realität (Jonas Grundler)

Ist das Softwarearchitektur oder kann das weg? (Johannes Dienst)

Pecha-Kucha-Session

Clean CodeChallenge(Oliver Böhm)

Clean Code Challenge

[email protected]

CLEAN_CODE_CHALLENGE

function unspiral (i, j) { const n = Math.max(Math.abs(i), Math.abs(j)) return 4*n*n+(j>i?-1:1)*(2*n-i-j)}

*** [email protected]

Clean Code Challengefunction unspiral (i, j) { const n = Math.max(Math.abs(i), Math.abs(j)) return 4*n*n+(j>i?-1:1)*(2*n-i-j)}

i,j -3 -2 -1 0 1 2 3-3 48 25 26 27 28 29 30-2 47 24 9 10 11 12 31-1 46 23 8 1 2 13 320 45 22 7 0 3 14 331 44 21 6 5 4 15 342 43 20 19 18 17 16 353 42 41 40 39 38 37 36

6https://www.softwerkskammer.org/groups/stuttgart

7https://www.meetup.com/de-DE/JUGStuttgart/polls/1248352/

8

WTF

WTF

WTFWhowWTFWTF

https://www.pexels.com/photo/black-and-white-decision-doors-opportunity-277017/https://www.pexels.com/photo/black-and-white-decision-doors-opportunity-277017/

10https://www.pexels.com/de/foto/armband-baby-hand-haut-266013/https://www.pexels.com/de/foto/armband-baby-hand-haut-266013/

110. Grad

1. Grad

2. Grad

3. Grad

4. Grad

5. Grad

6. Grad

12https://www.pexels.com/photo/bald-blur-boy-buddhism-236302/https://www.pexels.com/photo/bald-blur-boy-buddhism-236302/

13https://www.flickr.com/photos/j_ortner/40723908515/

14https://www.flickr.com/photos/joiseyshowaa/8150681666/https://www.flickr.com/photos/joiseyshowaa/8150681666/

15

PairProgramming

16https://www.flickr.com/photos/telwink/3797070188/

17

Wo bleibt der Test?

18

Man muß die Dinge so einfach wie möglich machen. Aber nicht einfacher.(Albert Einstein)

https://www.pexels.com/photo/pencil-on-white-paper-159752/

19https://www.pexels.com/de/foto/menschen-festival-sitzung-orange-50709/https://www.pexels.com/de/foto/menschen-festival-sitzung-orange-50709/

20https://www.pexels.com/de/foto/architektur-ausserorts-baume-berge-910368/https://www.pexels.com/de/foto/architektur-ausserorts-baume-berge-910368/

21

WTF

Whow WTFOmm

https://www.pexels.com/photo/black-and-white-decision-doors-opportunity-277017/https://www.pexels.com/photo/black-and-white-decision-doors-opportunity-277017/

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CLEAN_CODE_CHALLENGE

public void unWTF (Code bad) { S19: practice(); practice(); practice(); goto S19;}

*** [email protected]

New Features inJDK 9 and 10

(Simon Ritter)

© Copyright Azul Systems 2018


@speakjavaazul.com

New Features InJDK 9 and JDK 10

Simon RitterDeputy CTO, Azul Systems

24


JDK 9: Java Platform Modularity The core Java libraries are now a set of modules

– 97 modules 28 Java SE 8 JavaFX 59 JDK 2 Oracle

No more rt.jar or tools.jar

25


JDK 9: Internal API Encapsulation Most internal APIs now encapsulated

– Override with --illegal-access --add-exports --add-opens

JEP 260 enables access to some via jdk.unsupported– sun.misc.Unsafe

26


JDK 9: jlink

27

Modular run-time image

…confbin

jlink

lib


JDK 9: Collection Factory Methods

28

Set set = new HashSet();set.add("a");set.add("b");set.add("c");set = Collections.unmodifiableSet(set);

Set set = Set.of("a", "b", "c");

Old

New


JDK 9: Stream Enhancements dropWhile() and takeWhile()

– Like skip() and limit()– Uses Predicate rather than fixed value

29


JDK 9: jshell Read-Eval-Print Loop

30


JDK 9: Small Language Changes No more single underscore as a variable name

Private methods in interfaces

Effectively final variables in try-with-resources

31


JDK 9: Variable Handles Replacement for parts of sun.misc.Unsafe

VarHandle– compareAndExchange(), compareAndSet()– getAndAdd(), getAndSet()– acquireFence(), releaseFence()

32


JDK 9: AOT Compilation Experimental feature

Only java.base at the moment

Faster start-up, no interpreted mode– Platform specific

33


JDK 10: Local Variable Type Inference

Java gets var!

34

var list = new ArrayList(); // infers ArrayListvar stream = list.stream(); // infers Stream


JDK 10: Application Class Data Sharing Share application classes between JVMs

– Reduces resources used

-XX:+UseAppCDS -XX:SharedArchiveFile=archive.jsa

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JDK 10: Experimental JIT Extend use of Graal to JIT compilation

– From AOT

Part of Project Metropolis

-XX:+UnlockExperimentalVMOptions -XX:+UseJVMCICompiler

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JDK 10: Alternative Heap Devices Some Non-Volatile RAM now as fast as DRAM

-XX:AllocateHeapAt=

37


JDK 10: New Collections APIs– Create unmodifiable copies of collections

List.copyOf(Collection) Set.copyOf(Collection) Map.copyOf(Collection)

38


JDK 10: New Collectors For Streams Collectors

– toUnmodifiableList– toUnmodifiableMap– toUnmodifiableSet

39


JDK 10: Container Support JVM now properly CGroup aware

Initial values correctly calculated– Heap sizing– Thread pooling

40


JDK Release Cadence New JDK release every six months

– No more waiting years

May include features that break compatibility

More agile development

41


JDK Updates Oracle Long Term Support Release (LTS)

– Every three years– JDK 8, JDK 11, JDK 17...

Not free for commercial use

Only six-months for OpenJDK binaries

42


Zulu JDK Azul build of OpenJDK

– Passes all TCK tests

Free!

Commercial support if you want it

43

www.azul.com/downloads/zulu

GDRP / DSGVOin 20 Folien

(Philipp Krenn)

ML:Faszination und

Realität(Jonas Grundler)

ML: Faszination

[email protected]: [email protected]

…und Realität

powered by

67

Bald lernt sie zu denken.

Eine Maschine, die heute lernt, lernt morgen doppelt so schnell.

68

… übernimmt unsere Arbeit,

unser Denken,unsere Philosophie,

…

Faszination Machine Learning

steckt noch Arbeit dahinter! In Realität

69

Einiges ist schon machbar – mit wirtschaftlichem Aufwand, zuhause und produktiv:• Deep Video Portraits• Spracherkennung• Videospiel-Gegner• Bildstabilisatoren• …

70

Chat-Bots beantworten Fragen, stochern aber noch oft im Nebel.Trotzdem werden sie schon wirtschaftlich entwickelt und eingesetzt.

71

Aber meine Tochter verstand sie anfangs nicht. Mittlerweile aber schon. Und kann Hörbücher

abspielen.

Extract Features

Train

Labels

TrainedModel

Evaluate

Predict

Black Box Naive Bayes SVMs Deep Learning

NeueDaten

Labels

Extract Features

Realität: Es gibt konkrete VorgehensweisenBeispiel Supervised Learning

Roh-daten

Roh-daten

Roh-daten

Roh-daten

Roh-daten

74

Problem: Gefahren bspw. auf Oktoberfest erkennen

75

Klassisch: Bekannte Gefahren werden erkannt

… dazu muss die Erkennung aber

auch „programmiert“ werden: If-then-else.

76

ML:

kan

n äh

nlic

he

Situ

atio

nen

erke

nnen

.

77

Kosten Klassisch vs MLKosten Klassisch• Entwickler, die Regeln programmieren• Experten, die Zusammenhänge erforschen• Experten, die Strukturen erkennen und Algorithmen finden €

78

Kosten Klassisch vs MLKosten Klassisch• Entwickler, die Regeln programmieren• Experten, die Zusammenhänge erforschen• Experten, die Strukturen erkennen und Algorithmen finden

Kosten ML• Menschen (bspw. crowd), die Beispiele finden und generieren

– Positivbeispiele und Negativbeispiele

• Maschinen, die lernen• Menschen (bspw. crowd) validieren €

€

80

Klassisch vs ML in Scatterblogs: Das ist neu!

• Unüberwachtes Lernen erkennt Ereignisse

• Streaming X-Means lernt dynamischesClustering von Ereignissen.

• Klassische Methoden scheiternbei 15 Mio Tweets/Tag

81

Führerscheinerkennung

• Fotografischer Nachweis eines Führerscheins

• Bisher war für Erkennung ein Mensch nötig.

82

Bildverständnis Klassifikation FührerscheinJa/Nein

Vortrainierte Netze können zeitauf- wändiges Lernen reduzieren.

Einsparung menschlicher Arbeitszeit

83

…neuro al rNetze)

… genau d s hilft,Ist ab r auch hnderlich.

Unsr Auge(unter demGeschtspnkt…

… ist vortrainrt undvoreingnmmen …

84

• Die meisten Data Scientists verwenden tatsächlich Java Python.

• Eine Integration mit Hadoop, Kafka, …. und das ganze in der Cloud ist möglich. MIT JAVA.

85

ML: Das ist

Faszination

…und Realität! [email protected]: [email protected]

Hinweis:Für externe Präsentationen bitte immer eine Titelfolie mit der Ressort-Farbe verwenden.

Ist das Architektur oder kann das weg?Johannes Dienst

Struktur ist wichtig

87 DB Systel GmbH | Johannes Dienst | T.IPI 42 | @JohannesDienst https://resources.sei.cmu.edu/asset_files/FactSheet/2010_010_001_513810.pdf

Wie es früher war

88 DB Systel GmbH | Johannes Dienst | T.IPI 42 | @JohannesDienst

Irrglaube


Wie es sein sollte


Einfluss


FunktionaleAnforderungen

Die Wahrheit liegt im Wein Code?


Nicht funktionale Anforderungen


Functional

SuitabilitySoftware Product

Quality

Usability

Security

Performance

Efficiency

Maintainability

Compatibility Reliability

Portability

Randbedingungen


Angemessenheit


Risikomanagement


Anforderungsflüsterer


Szenariobasierte Anforderungen


Mess-kriteriumArtefakt

Umgebung

Quelle

Stimulus Antwort

Architekturvision


Systemkontext am wichtigsten


Entscheidungen, Entscheidungen, Entscheidungen


„Erklärungen gibt es und hat es seit ewigen Zeiten gegeben; stets weiß man für jedes menschliche Problem eine Lösung — sauber, einleuchtend, und falsch.“

Henry Louis Mencken

Ich sehe Muster! Ganz viele Muster!


Soft Skills


Das wichtigste Ziel


Hinweis:„Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit“ kann auch durch ein anderes Abschlusszitat oder eine Botschaft ersetzt werden.

„Software architecture is what software architects do“Kent Beck

DB Systel GmbH | Johannes Dienst | T.IPI 42 | @JohannesDienst

Clean Code Challenge(Oliver Böhm)

New Fetures in JDK 9 and 10(Simon Ritter)

GDRP / DSGVO in 20 Folien(Phillip Krenn)

ML: Faszination und Realität(Jonas Grundler)

Ist das Softwarearchitektur oder kann das weg?(Johannes Dienst)

???

Slide 1Slide 2Slide 3Slide 4Slide 5Slide 6Slide 7Slide 8Slide 9Slide 10Slide 11Slide 12Slide 13Slide 14Slide 15Slide 16Slide 17Slide 18Slide 19Slide 20Slide 21Slide 22Slide 23Slide 24JDK 9: Java Platform ModularityJDK 9: Internal API EncapsulationJDK 9: jlinkJDK 9: Collection Factory MethodsJDK 9: Stream EnhancementsJDK 9: jshellJDK 9: Small Language ChangesJDK 9: Variable HandlesJDK 9: AOT CompilationJDK 10: Local Variable Type InferenceJDK 10: Application Class Data SharingJDK 10: Experimental JITJDK 10: Alternative Heap DevicesJDK 10: New Collections APIsJDK 10: New Collectors For StreamsJDK 10: Container SupportJDK Release CadenceJDK UpdatesZulu JDKSlide 44Slide 45Slide 46Slide 47Slide 48Slide 49Slide 50Slide 51Slide 52Slide 53Slide 54Slide 55Slide 56Slide 57Slide 58Slide 59Slide 60Slide 61Slide 62Slide 63Slide 64Slide 65Slide 66Slide 67page4page5page6page7Slide 72Slide 73Problem: Gefahren bspw. auf Oktoberfest erkennenKlassisch: Bekannte Gefahren werden erkanntML: kann ähnliche Situationen erkennen.Kosten Klassisch vs ML_clipboard0Kosten Klassisch vs MLSlide21Klassisch vs ML in Scatterblogs: Das ist neu!Führerscheinerkennungpage16Slide29page15Slide 85Slide 86Struktur ist wichtigWie es früher warIrrglaubeWie es sein sollteEinflussDie Wahrheit liegt im Wein Code?Nicht funktionale AnforderungenRandbedingungenAngemessenheitRisikomanagementAnforderungsflüstererSzenariobasierte AnforderungenArchitekturvisionSystemkontext am wichtigstenEntscheidungen, Entscheidungen, EntscheidungenIch sehe Muster! Ganz viele Muster!Soft SkillsSoft SkillsDas wichtigste ZielSlide 106Slide 107

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