Projekte

Einrichten von WordPress mit Docker auf dem Raspberry Pi

Dieser Blog läuft seit dem 09. April 2019 auf einem Raspberry Pi und ist seitdem erstaunlicherweise sehr stabil. WordPress nutzt auch nicht allzu viele Ressourcen, insbesondere für meinen Anwendungsfall, da ich nicht hunderte von Zugriffen pro Tag erwarte, sodass freie Kapazitäten für andere Anwendungen möglich sind.

Das jetzige Setup beinhaltet eine out-of-the-box WordPress Installation mit docker-compose und einem Backup Skript welches die Daten in die private Dropbox cloud laden. In dieser Blog Serie würde ich gerne einen kleinen EInblick in meine Installation geben und euch zeigen, wie ihr euch dies selbst einrichten könnt.

Objekterkennung – Ein Überblick zur Mean Average Precision (mAP)

Die Welt der Objekterkennung ist ein faszinierendes Gebiet in welches ich innerhalb einer Projektarbeit einen kurzen Einblick erhaschen konnte. Eines der Kernmetriken, um die Güte eines Objekterkennungsmodelles zu beschreiben, ist die mean Average Precision (mAP). Ich empfand es als sehr hilfreich, dass viele hilfreiche Lernresourcen in Form von Blog Beiträgen im Internet bereits vorhanden sind. Die Grundkonzepte wurden einfach und verständlich erklärt, allerdings ist die Berechnung der mAP vereinzelt sehr unterschiedlich ekrlärt worden. In diesem Beitrag möchte ich gerne meine Befunde teilen und etwas mehr Klarheit schaffen.

SQL Notizen

Eigene Sammlung von SQL Snippets, die eigentlich ganz hilfreich sind, jedoch viel zu selten Anwendung finden, sodass sie im Bedarfsfall entschlüpfen.

Bisherigen Erfahrungen und Projekte

Mit Ausnahme von einigen Pausen in denen ich im Auslandssemester oder im Praktikum in Hamburg war, bin ich nun seit 2016 als Werkstudent in einer Business Intelligence Abteilung angestellt. Einige meiner hier erworbenen praktischen Erfahrungen beinhalten:

  • Arbeit an einem bestehenden Datawarehouses (Analyse/Betrieb & Projekt/Weiterentwicklung) im Kontext der Logistik
  • Hauptentwickler und Architekt bei der Erstellung eines neuen Datawarehouse-Frameworks auf Basis von Open Source Tools
  • Aktuell: Einarbeitung in Machine Learning (Anomalie Erkennung in Streamingdaten)

Im Rahmen meines Studiums konnte ich auch an einigen interessanten Projekten mitwirken:

  • Objekterkennung mit der Tensorflow API in der Microsoft Azure Umgebung
  • Erweiterung einer Datastreaming Pipeline in Flink zur Echtzeitdatenverarbeitung
  • Literaturrecherche zum Thema “Einsatzmöglichkeiten maschinellen Lernens im industriellen Störungsmanagement” (insbesondere Produktionsmaschinen)

Einige relevante buzzwords sind unter anderem: Data Vault Modeling 2.0, Airflow, Superset, Postgres, Python, pytorch, SQL, OCI, Docker, Kubernetes, Terraform, Shell Scripting, git, MSSQL, SSIS, Talend

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