Search
Write a publication
Pull to refresh
0
0

Пользователь

Send message

Подготовка к Spring Professional Certification. Spring REST

Reading time5 min
Views45K

Сегодняшняя статья рассмотрит основные вопросы про REST в Spring. Она будет особенно полезна для начинающих программистов.


Официальный гид от Pivotal, в котором написано про темы для подготовки.



Оглавление
  1. Внедрение зависимостей, контейнер, IoC, бины
  2. AOP (аспектно-ориентированное программирование)
  3. JDBC, транзакции, JPA, Spring Data
  4. Spring Boot
  5. Spring MVC
  6. Spring Security
  7. REST
  8. Тестирование


Читать дальше →

Groovy за 15 минут – краткий обзор

Reading time8 min
Views407K
Groovy — объектно-ориентированный язык программирования разработанный для платформы Java как альтернатива языку Java с возможностями Python, Ruby и Smalltalk.

Groovy использует Java-подобный синтаксис с динамической компиляцией в JVM байт-код и напрямую работает с другим Java кодом и библиотеками. Язык может использоваться в любом Java проекте или как скриптовый язык.

Возможности Groovy (отличающие его от Java):

— Статическая и динамическая типизация
— Встроенный синтаксис для списков, ассоциативных массивов, массивов и регулярных выражений
— Замыкания
— Перегрузка операций

[http://ru.wikipedia.org/wiki/Groovy]

Более того, почти всегда java-код — это валидный groovy-код.
Читать дальше →

Топ 20 навигационных фич в IntelliJ IDEA. Часть 2

Reading time5 min
Views39K
Перевод статьи подготовлен специально для студентов курса «Android-разработчик. Продвинутый курс». И хотя в данном материале речь пойдет преимущественно о Java, материал будет полезен Android-разработчикам




Первая часть тут
Читать дальше →

Подготовка к Spring Professional Certification. Контейнер, IoC, бины

Reading time10 min
Views118K

Доброго времени суток, Хабр.


Сегодня я решил представить вам перевод цикла статей для подготовки к Spring Professional Certification.


Это перевод только первой статьи, если он зайдет аудитории, я продолжу выпуск переводов.  


Зачем я это делаю, ведь уже есть куча профильных материалов?
  1. Часто в них информация не структурирована, не собрана, или не актуальна
  2. Молодые разработчики могут не знать английский. Этот цикл можно использовать не только для сертификации, но и для самообучения/повторения материалов.
  3. Этими материалами можно пользоваться при подготовке к собеседованию, т.к. они выстроены в виде вопросов и ответов.
  4. Важное, и самое главное преимущество — этот QA сделан из вопросов из  официального Study Guide от Pivotal. 

  • Некоторые вопросы, которые казались мне лишними или которых не было в гиде я осознанно упустил.

Оглавление
  1. Внедрение зависимостей, контейнер, IoC, бины
  2. AOP (аспектно-ориентированное программирование)
  3. JDBC, транзакции, JPA, Spring Data
  4. Spring Boot
  5. Spring MVC
  6. Spring Security
  7. REST
  8. Тестирование

Читать дальше →

Подготовка к Spring Professional Certification. Вопросы по Spring MVC

Reading time5 min
Views18K

Приветствую всех.


Это уже 5 статья из цикла статей для подготовки с Spring Professional Certification.


Оглавление
  1. Внедрение зависимостей, контейнер, IoC, бины
  2. AOP (аспектно-ориентированное программирование)
  3. JDBC, транзакции, JPA, Spring Data
  4. Spring Boot
  5. Spring MVC
  6. Spring Security
  7. REST
  8. Тестирование

Напомню, что эти статьи — это ответы на вопросы из официального гида от Pivotal для подготовки к сертификации.




Читать дальше →

Подготовка к Spring Professional Certification. Spring Security

Reading time5 min
Views17K

Эта статья является переводом статьи по подготовке к Spring Professional Certification.


В ней будет рассмотрена тема Spring Security и основные вопросы по ней.


Ее также можно использовать для подготовки к собеседованию.


↓ Остальные статьи доступны по ссылкам в оглавлении ↓


Оглавление
  1. Внедрение зависимостей, контейнер, IoC, бины
  2. AOP (аспектно-ориентированное программирование)
  3. JDBC, транзакции, JPA, Spring Data
  4. Spring Boot
  5. Spring MVC
  6. Spring Security
  7. REST
  8. Тестирование



Читать дальше →

Инициализация и работа интерпретатора байткода в JVM HotSpot под x86

Reading time21 min
Views6.6K

Почти каждый Java разработчик знает, что программы, написанные на языке Java изначально компилируются в JVM-байткод и хранятся в виде class-файлов стандартизованного формата. После попадания таких class-файлов внутрь виртуальной машины и пока до них еще не успел добраться компилятор, JVM интерпретирует байткод, содержащийся в этих class-файлах. Данная статься содержит обзор принципов работы интерпретатора применительно к OpenJDK JVM HotSpot.

Читать дальше →

Топ 20 навигационных фич в IntelliJ IDEA. Часть 1

Reading time5 min
Views59K
Перевод статьи подготовлен специально для студентов курса «Android-разработчик. Продвинутый курс». И хотя в данном материале речь пойдет преимущественно о Java, материал будет полезен Android-разработчикам




Продолжая серию статей, в которых я освещаю основные фичи IntelliJ IDEA (ранее я писал об основных возможностях дополнения и рефакторинга кода), я хотел бы поговорить о навигации, которая является еще одной возможностью повышения производительности IDE, которая экономит вам много времени, при условии, конечно, что вы используете ее правильно.
Читать дальше →

Внутренности JVM, Часть 1 — Загрузчик классов

Reading time5 min
Views44K
Перевод статьи подготовлен специально для студентов курса «Разработчик Java».




В этой серии статей я расскажу о том, как работает Java Virtual Machine. Сегодня мы рассмотрим механизм загрузки классов в JVM.
Читать дальше →

C/C++ из Python (C API)

Reading time7 min
Views29K
main

Продолжаем тему как вызывать C/C++ из Python3. Теперь используем C API для создания модуля, на этом примере мы сможем разобраться как работает cffi и прочие библиотеки упрощающие нам жизнь. Потому что на мой взгляд это самый трудный способ.

Читать дальше →

Дискретная производная или Коротко о том, как суммировать ряды

Reading time3 min
Views20K

Вступление


Бывало когда-нибудь такое, что вы хотите просуммировать какой-то бесконечный ряд, но не можете подобрать частичную сумму ряда? Вы все ещё не пользовались дискретной производной? Тогда мы идём к вам!

Определение


Дискретной производной последовательности $a_n$ назовем такую последовательность $\Delta a_n$, что для любых натуральных $n>1$ выполняется:

$\Delta a_n = a_n - a_{n-1}$



Рассмотрим примеры:

  • $a_n = 1\\ \Delta a_n = a_n - a_{n-1} = 1 - 1 = 0$

  • $a_n = n\\ \Delta a_n = a_n - a_{n-1} = n - (n - 1) = 1$

  • $a_n = n^2\\ a_n = n^2 - (n - 1)^2 = n^2 - (n^2 - 2n + 1) = 2n-1$

  • $a_n = n^3\\ \Delta{a_n} = n^3 - (n - 1)^3 = 3n^2 - 3n + 1$

  • $a_n = k^n\\ \Delta{a_n} = k^n - k^{n-1} = k^{n-1}(k-1)$


Ну, суть вы поняли. Чем-то напоминает производную функции, правда? Мы поняли как вычислять дискретные производные «простейших» последовательностей. Кхм, но что делать с суммой, разностью, произведением и частным последовательностей? У «обычной» производной есть некоторые правила дифференцирования. Давайте-ка придумаем для дискретной!
Читать дальше →

50 оттенков matplotlib — The Master Plots (с полным кодом на Python)

Reading time39 min
Views430K
Те, кто работает с данными, отлично знают, что не в нейросетке счастье — а в том, как правильно обработать данные. Но чтобы их обработать, необходимо сначала проанализировать корреляции, выбрать нужные данные, выкинуть ненужные и так далее. Для подобных целей часто используется визуализация с помощью библиотеки matplotlib.



Встретимся «внутри»!
Читать дальше →

Как я не стал программистом в 35 лет

Reading time15 min
Views155K

С самого начала сентября широким потоком хлынули на Хабр публикации об успешном успехе на тему «Детство программиста», «Как стать программистом после N лет», «Как я ушёл в IT из другой профессии», «Путь в программирование» и так далее. Подобные статьи пишут постоянно, но вот сейчас они пошли как-то особенно кучно. Каждый день пишут то психологи, то студенты, то ещё кто-нибудь.

И в каждой статье звучит знакомая песня: главное, что советуют авторы — «стараться», «не сдаваться», «не бояться» и «идти к своей мечте»; а в комментариях очень часто можно встретить мнение, что ежели ты с самого детства любил компьютеры, то работа с ними в итоге неудивительна. Я хотел бы на примере своей биографии подвести читателей к мысли о том, что начальные условия могут быть важнее, чем приложенные усилия. Вера в справедливый мир способствует психологическому комфорту, но не очень-то корректно отражает реальность.
Читать дальше →

Must-have алгоритмы машинного обучения

Reading time5 min
Views31K
Хабр, привет.

Меня зовут Рушан, и я автор Telegram‑канала Нейрон. Не забудьте поделиться с коллегами или просто с теми, кому интересны такие статьи. Этот пост — краткий обзор общих алгоритмов машинного обучения. К каждому прилагается краткое описание, гайды и полезные ссылки.

Метод главных компонент (PCA)/SVD


Это один из основных алгоритмов машинного обучения. Позволяет уменьшить размерность данных, потеряв наименьшее количество информации. Применяется во многих областях, таких как распознавание объектов, компьютерное зрение, сжатие данных и т. п. Вычисление главных компонент сводится к вычислению собственных векторов и собственных значений ковариационной матрицы исходных данных или к сингулярному разложению матрицы данных.

image

SVD — это способ вычисления упорядоченных компонентов.

Полезные ссылки:


Вводный гайд:

Читать дальше →

Что скрывается за постоянной Фейгенбаума

Reading time25 min
Views53K

Некролог: Митчелл Фейгенбаум, (1944‑2019), 4.66920160910299067185320382…


Статья из блога Стивена Вольфрама



Она называется постоянная Фейгенбаума и равняется примерно 4,6692016. И она с завидной периодичностью возникает в определённых видах математических – и физических – систем, способных демонстрировать хаотичное поведение.

Митчелл Фейгенбаум, ушедший от нас 30 июня в возрасте 74 лет, был открывшим её человеком – в 1975 году, и сделал это, занимаясь экспериментальной математикой на карманном калькуляторе.

Это открытие стало определяющим в теории хаоса. Но когда её обнаружили впервые, этот результат был неожиданным, причудливым, не связанным ни с чем из того, что изучалось ранее. Однако некоторым образом тот факт, что её открыл именно Митчелл Фейгенбаум – с которым я был знаком почти 40 лет – кажется подобающим.
Читать дальше →

Cron в Linux: история, использование и устройство

Reading time13 min
Views102K

Классик писал, что счастливые часов не наблюдают. В те дикие времена ещё не было ни программистов, ни Unix, но в наши дни программисты знают твёрдо: вместо них за временем проследит cron.


Утилиты командной строки для меня одновременно слабость и рутина. sed, awk, wc, cut и другие старые программы запускаются скриптами на наших серверах ежедневно. Многие из них оформлены в виде задач для cron, планировщика родом из 70-х.


Я долго пользовался cron поверхностно, не вникая в детали, но однажды, столкнувшись с ошибкой при запуске скрипта, решил разобраться основательно. Так появилась эта статья, при написании которой я ознакомился с POSIX crontab, основными вариантами cron в популярных дистрибутивах Linux и устройством некоторых из них.


Используете Linux и запускаете задачи в cron? Вам интересна архитектура системных приложений в Unix? Тогда нам по пути!

Читать дальше →

Задача: извлечь ключевые выражения из текста на русском языке. NLP на Python

Reading time6 min
Views41K
Что было нужно в самом начале:

  • программа, «выуживающая» из сырого текста на русском языке уникальные названия продукции по определенной отрасли. Сырой текст — текст, который писал человек, просто излагая свои мысли и не заботясь о формировании или выделении какого-либо списка слов;
  • автоматически получаемый список слов;
  • минимальная ручная или автоматизированная обработка для преобразования списка в набор хештегов или ключевых слов к тексту.

Полагаю, что неявно с проблемой многие сталкиваются ежедневно, после написания или анализа статьи, поста, комментария, заметки, отчета и т.д. Вот и мне по роду деятельности приходилось сталкиваться с данной проблемой по многу раз в день. Поэтому, можно сказать, к идее автоматизации меня привела «лень», в хорошем смысле этого слова.

Сейчас, когда я пишу эту статью, сохранилась идея, но набор данных конечного результата сильно изменился:

  • выбираются не слова, а ключевые выражения и в том числе слова;
  • список ключевых выражений размечен 16-ю различными маркерами;
  • все слова текста (в том числе и не ключевые) лемматизированы – приведены в начальную форму или унифицированы под выведенный формат;
  • каждое слово в тексте имеет дополнительную аналитику, относящуюся к положению по тексту и числу повторений.

Результаты работы ПО nrlpk (Natural Russian Language Processing by the Keys) подготавливают данные для:

  • анализа текстов неограниченного круга тематик и отраслей (разработка и тестирование проводилось по материалам тематики промышленности и ВПК — Военно-Промышленного Комплекса);
  • автоматической рубрикации, классификации, каталогизации, предметизации материалов (online площадки);
  • контроля и фильтрации по содержимому с настройками реакции системы (службам и системам безопасности в замкнутых контурах или online);
  • многослойной разметки текстов (ИИ).

Качество

Открыть полный текст

Уязвимости GeekBrains: Зачем платить деньги за курсы если их можно просто скачать?

Reading time2 min
Views60K


Небольшой сказ о маленькой погрешности, с помощью которой был получен доступ ко всем платным курсам и домашним заданиям на ресурсах. А так же немного о других найденных уязвимостях.

Читать дальше →

Как создать Python wrapper и не сойти с ума

Reading time5 min
Views14K

Недавно на Хабре прочитал статью про очень полезный инструмент, и так как я уже давно искал какой-то проект, чтобы начать контрибьютить, решил посмотреть, что там есть на гитхабе и чем можно помочь. Одно из issue было на счет создания обертки (дальше буду использовать wrapper) для Cи-шной библиотеки. В тот момент я подумал "О, что-то интересное, уверен, это займет не больше часа". Как же сильно я ошибался.


В этой статье я решил показать не один путь для решения подобной задачи, а несколько разных вариантов. Я покажу варианты создания модулей на Pythonс компиляцией в С, использование маленькой самописной библиотеки С в Python и – последний вариант – использование большой C библиотеки в Python без боли и pxd файлов.

Читать дальше →

Information

Rating
Does not participate
Location
Россия
Date of birth
Registered
Activity