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Ein detaillierter Einblick in Algorithmen zur Ratenbegrenzung wie Token Bucket, Sliding Window und Leaky Bucket, mit verteilten Implementierungen über Redis und praxisnahen Middleware-Mustern.
Eine praktische Einführung in Empfehlungssysteme – von Collaborative Filtering über Content-based Filtering bis zu hybriden Ansätzen, mit TypeScript-Implementierungen, die Entwickler verstehen und anpassen können.
Eine praxisnahe Einführung in die Konzepte des Reinforcement Learning — Agenten, Umgebungen, Belohnungen und Strategien — mit TypeScript-Beispielen, die RL-Konzepte mit Problemen verknüpfen, die Entwickler bereits kennen.
Wie Volltext-Suchmaschinen intern funktionieren — Tokenisierung, invertierte Indizes, TF-IDF-Bewertung und der schrittweise Aufbau einer funktionierenden Suchmaschine in TypeScript.
Ein detaillierter Einblick in Algorithmen zur Ratenbegrenzung mit Implementierungen, Abwägungen und einer Anleitung, wie du für deine API den richtigen Ansatz auswählst.