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19. August 2026

  • 13:0813:08, 19. Aug. 2026 Entwicklung mit Git, Visual Studio und Codex (Versionen | bearbeiten) [7.662 Bytes] PhilKa (Diskussion | Beiträge) (Die Seite wurde neu angelegt: „= Git, Visual Studio und Codex = Diese Seite beschreibt die wichtigsten Git-Funktionen in Visual Studio sowie den empfohlenen Workflow bei der parallelen Verwendung von Visual Studio und Codex für .NET-Projekte. == Git-Funktionen in Visual Studio == Im Fenster '''Git-Änderungen''' stellt Visual Studio verschiedene Funktionen zur Synchronisation mit einem Remote-Repository wie GitHub bereit. === Fetch === '''Fetch''' lädt Informationen über neue C…“)

4. Juni 2026

  • 12:2712:27, 4. Jun. 2026 Git (Versionen | bearbeiten) [22.684 Bytes] PhilKa (Diskussion | Beiträge) (Die Seite wurde neu angelegt: „= Git = '''Git''' ist ein verteiltes Versionsverwaltungssystem, das zur Verwaltung von Änderungen an Dateien und Quellcode eingesetzt wird. Es ermöglicht, verschiedene Versionen eines Projekts zu speichern, Änderungen nachzuvollziehen, ältere Zustände wiederherzustellen und gemeinsam an Softwareprojekten zu arbeiten. Git wird besonders häufig in der Softwareentwicklung verwendet, eignet sich aber grundsätzlich für alle textbasierten Dateien,…“)

30. Mai 2026

19. Mai 2026

30. April 2026

  • 12:1612:16, 30. Apr. 2026 Automatentheorie (Versionen | bearbeiten) [31.561 Bytes] PhilKa (Diskussion | Beiträge) (Die Seite wurde neu angelegt: „{{Infobox Fachgebiet | Name = Automatentheorie | Gebiet = Theoretische Informatik | Zentrale Objekte = Automaten, Zustände, Übergänge, formale Sprachen | Wichtige Modelle = Endliche Automaten, Kellerautomaten, Turingmaschinen, linear beschränkte Automaten | Verwandte Themen = Formale Sprachen, Berechenbarkeitstheorie, Komplexitätstheorie, Compilerbau }} '''Automatentheorie''' ist ein Teilgebiet der [[Theoretische Informatik|theoretischen Informatik]…“)
  • 12:0512:05, 30. Apr. 2026 Grundlagen der Theoretischen Informatik (Versionen | bearbeiten) [30.056 Bytes] PhilKa (Diskussion | Beiträge) (Die Seite wurde neu angelegt: „{{Infobox Fachgebiet | Name = Grundlagen der Theoretischen Informatik | Gebiet = Informatik | Teilgebiete = Automatentheorie, Formale Sprachen, Berechenbarkeitstheorie, Komplexitätstheorie, Logik | Zentrale Fragen = Was ist berechenbar? Wie effizient ist ein Problem lösbar? Wie lassen sich Sprachen, Automaten und Algorithmen formal beschreiben? }} '''Theoretische Informatik''' ist ein Teilgebiet der Informatik, das sich mit den mathematischen Grundlage…“)
  • 11:5811:58, 30. Apr. 2026 P, NP, NP-schwer, NP-vollständig und P vs. NP (Versionen | bearbeiten) [5.897 Bytes] PhilKa (Diskussion | Beiträge) (Die Seite wurde neu angelegt: „= P, NP, NP-schwer, NP-vollständig und P vs. NP = == Überblick == Die Begriffe '''P''', '''NP''', '''NP-schwer''' und '''NP-vollständig''' stammen aus der theoretischen Informatik und dienen dazu, Probleme nach ihrer algorithmischen Schwierigkeit einzuordnen. Sie beschreiben nicht einzelne Programme, sondern Klassen von Problemen. Besonders wichtig sind diese Begriffe bei Optimierungsproblemen, da viele praktische Probleme nicht effizient exakt lös…“)

16. April 2026

  • 17:2617:26, 16. Apr. 2026 Optimierungsverfahren Glossar (Versionen | bearbeiten) [3.873 Bytes] PhilKa (Diskussion | Beiträge) (Die Seite wurde neu angelegt: „==Branch-and-Bound== '''Branch-and-Bound''' ist ein exaktes Optimierungsverfahren, bei dem der Lösungsraum rekursiv in Teilräume zerlegt und durch Schrankenbewertungen systematisch reduziert wird, um optimale Lösungen effizienter zu bestimmen. Sie werden insbesondere eingesetzt, wenn ein vollständiges Durchprobieren aller Möglichkeiten zu aufwendig wäre. Typischer Einsatz bei: * Traveling Salesman Problem * Knapsack Problem * Integer Linear Program…“)

14. April 2026

  • 15:1615:16, 14. Apr. 2026 Grundbegriffe der Optimierung (Versionen | bearbeiten) [5.567 Bytes] PhilKa (Diskussion | Beiträge) (Die Seite wurde neu angelegt: „= Grundbegriffe der Optimierung = Die '''Optimierung''' beschäftigt sich mit der systematischen Suche nach einer Lösung, welche eine gegebene Zielfunktion unter bestimmten Randbedingungen bestmöglich erfüllt. In der Informatik, Mathematik und im Operations Research bildet sie die Grundlage zahlreicher Verfahren zur Entscheidungsunterstützung, Planung und Steuerung technischer sowie wirtschaftlicher Systeme. == Globales und lokales Optimum == Ein '…“)

4. April 2026

  • 13:1513:15, 4. Apr. 2026 SyntaxHighlight (Versionen | bearbeiten) [409 Bytes] PhilKa (Diskussion | Beiträge) (Die Seite wurde neu angelegt: „'''Anfang''' <source><syntaxhighlight lang="python" line='line'> <syntaxhighlight lang="csharp" line='line'> <syntaxhighlight lang="csharp"> <syntaxhighlight lang="vb"> </source> '''Ende''' <source></syntaxhighlight></source> '''Ergebnis''' <syntaxhighlight lang="python" line='line'> def quickSort(arr): less = [] pivotList = [] more = [] if len(arr) <= 1: return arr else: pass </syntaxhighlight>“)

28. Februar 2026

  • 12:0812:08, 28. Feb. 2026 Random Forest (Versionen | bearbeiten) [3.937 Bytes] PhilKa (Diskussion | Beiträge) (Die Seite wurde neu angelegt: „= Random Forest = == Definition == Der '''Random Forest''' ist ein Ensemble-Lernverfahren des maschinellen Lernens, das aus einer Vielzahl von Entscheidungsbäumen besteht. Die einzelnen Bäume werden auf zufällig ausgewählten Teilmengen der Trainingsdaten und Merkmale trainiert, und ihre Ergebnisse werden kombiniert, um eine robuste und genaue Vorhersage zu erhalten. --- == Grundlagen == === Ensemble Learning === Random Forest gehört zur Klasse de…“)
  • 12:0712:07, 28. Feb. 2026 Lineare Programmierung (Versionen | bearbeiten) [3.586 Bytes] PhilKa (Diskussion | Beiträge) (Die Seite wurde neu angelegt: „= Lineare Programmierung = == Definition == Die '''Lineare Programmierung''' (engl. ''Linear Programming, LP'') ist ein mathematisches Optimierungsverfahren zur Maximierung oder Minimierung einer linearen Zielfunktion unter linearen Nebenbedingungen. --- == Grundlagen == === Zielfunktion === Die Zielfunktion ist eine lineare Funktion der Entscheidungsvariablen: : max / min z = c₁x₁ + c₂x₂ + ... + cₙxₙ Beispiel: : Maximierung des Gewinns…“)
  • 12:0612:06, 28. Feb. 2026 Pareto-Optimierung (Versionen | bearbeiten) [4.291 Bytes] PhilKa (Diskussion | Beiträge) (Die Seite wurde neu angelegt: „= Pareto-Optimierung = == Definition == Die '''Pareto-Optimierung''' ist ein Konzept der Mehrzieloptimierung, bei dem nicht eine einzelne optimale Lösung gesucht wird, sondern eine Menge von Lösungen, die sogenannte '''Pareto-Front'''. Diese enthält alle Lösungen, bei denen keine Verbesserung eines Ziels möglich ist, ohne gleichzeitig ein anderes Ziel zu verschlechtern. --- == Grundlagen == === Mehrzielprobleme === Pareto-Optimierung wird bei Pro…“)
  • 12:0512:05, 28. Feb. 2026 Multi-Objective Optimization (Versionen | bearbeiten) [4.022 Bytes] PhilKa (Diskussion | Beiträge) (Die Seite wurde neu angelegt: „= Multi-Objective Optimization = == Definition == '''Multi-Objective Optimization''' (Mehrzieloptimierung) bezeichnet Optimierungsverfahren, bei denen mehrere Zielfunktionen gleichzeitig berücksichtigt werden. Diese Ziele stehen häufig in Konflikt zueinander, sodass in der Regel keine einzelne optimale Lösung existiert, sondern eine Menge von Kompromisslösungen. --- == Grundlagen == === Zielfunktionen === Im Gegensatz zur Single-Objective Optimier…“)
  • 12:0312:03, 28. Feb. 2026 Single Objective Rankings (Versionen | bearbeiten) [4.222 Bytes] PhilKa (Diskussion | Beiträge) (Die Seite wurde neu angelegt: „= Single Objective Rankings = == Definition == Ein '''Single Objective Ranking''' ist eine eindeutige Rangfolge von Lösungen, die auf der Bewertung durch genau eine Zielfunktion basiert. Jede Lösung erhält dabei einen skalaren Wert, sodass alle Lösungen vollständig vergleichbar und sortierbar sind. --- == Grundlagen == === Zielfunktion === Die Zielfunktion f(x) ordnet jeder möglichen Lösung x einen numerischen Wert zu. Beispiele: * Minimierung…“)
  • 11:5911:59, 28. Feb. 2026 Optimierungsverfahren (Versionen | bearbeiten) [4.432 Bytes] PhilKa (Diskussion | Beiträge) (Die Seite wurde neu angelegt: „= Optimierungsverfahren = == Definition == Optimierungsverfahren sind mathematische und algorithmische Methoden zur Bestimmung einer optimalen Lösung aus einer Menge möglicher Lösungen unter gegebenen Nebenbedingungen. Ziel ist es, eine Zielfunktion zu minimieren oder zu maximieren. == Grundlagen == === Zielfunktion === Die Zielfunktion beschreibt das Kriterium, das optimiert werden soll. Beispiele: * Minimierung von Kosten * Maximierung von Gewinn…“)
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