Если обновляешься со старой Java на LTS-версию Java 17, как разобраться сразу во всех фичах за несколько лет? Чтобы помочь с этим, мы уже публиковали расшифровку доклада tagir_valeev с нашего IT-фестиваля TechTrain. Но доклад такой подробный, что разделили его на два текста: в предыдущем была основная часть про языковые изменения, а теперь представляем вам завершающую часть про API.

И напоминаем, что следующий TechTrain состоится уже 14 мая (онлайн, бесплатно), а в июне будет много Java-докладов на JPoint (онлайн + офлайн).

Далее повествование идёт от лица спикера.

Речь пойдёт о системе записи с IP-камер Surveillance Station от Synology. Я сам уже много лет использую Synology, причём впервые познакомился с ней ещё до покупки оригинального железного сервера, установив через Xpenology фирменную операционную систему на обычный компьютер.

Xpenology является загрузчиком операционной системы от Synology, которая называется DSM (DiskStation Manager) и используется на  фирменных NAS Synology. DSM работает на пользовательской версии Linux, разработанной Synology.

Веб-приложение Surveillance Station - это система NVR (сетевой видеозаписи) для обеспечения безопасности с помощью мониторинга IP-камер. Это приложение кажется довольно удобной, хотя и проприетарной системой видеонаблюдения, которая работает прямо из коробки. По умолчанию возможно бесплатное подключение только двух камер.

Однако бразилец Фабио Белавенуто в июле 2022 выложил на гитхабе проект загрузчика Automated RedPill Loader (ARPL), который позволяет практически без использования командной строки создать загрузочную флешку и протестировать запуск Synology DSM 7.1 и Surveillance Station 9.0.1-7673 на 8 камер без какой либо дополнительной оплаты на обычном компьютере при эмуляции сетевого хранилища DVA1622.

Перевод статьи Лукаса Ф. Косты "Why your daily stand-ups don't work and how to fix them" с некоторыми размышлениями переводчика (выделены курсивом).

Ежедневные стендапы — классический пример выученной беспомощности. Мы все знаем, что они отстой. Тем не менее, мы ничего с этим не делаем. В наши дни мы проводим стендапы потому что нам так говорят, а не потому что они решают какие-то конкретные проблемы.

Я провел в изучении JMM много часов и теперь делюсь с вами знаниями в простой и понятной форме.

В этой статье мы подробно разберем Java Memory Model (JMM) и применим полученные знания на практике. Да, в интернете накопилось достаточно много информации про JMM/happens-before, и, кажется, что очередную статью про такую заезженную тему можно пропускать мимо. Однако я постараюсь дать вам намного большее и глубокое понимание JMM, чем большинство информации в интернете. После прочтения этой статьи вы будете уверенно рассуждать о таких вещах как memory ordering, data race и happens-before. JMM — сложная тема и не стоит верить мне на слово, поэтому большинство моих утверждений подтверждается цитатами из спеки, дизассемблером и jcstress тестами.

^{— Руководители проектов круче!} 

^{— Нет, продакт оунеры круче!} 

Мне, как руководителю проектного офиса, приходилось сталкиваться с тем, что продакт- и проджект-менеджеры:

— путаются в базовых терминах, таких как «проект» и «продукт»,

— не понимают, в чем отличия руководителя проектов и продакт оунера, 

— не видят разницы в проектных и продуктовых практиках, жизненных циклах и т.п. 

Поэтому я решил разобрать всё по полочкам и собрать в одном месте всю необходимую информацию. Итак, начнём с простого: постараемся разобраться, что такое «проект», а что такое «продукт». Для этого обратимся к определениям, приведенных в фреймворках, стандартах и руководствах.

Помните, как вы были студентами, и готовились к экзаменам по ночам?

Предлагаю вашему вниманию простую шпаргалку по SQL с теорией и практикой, которой вы сможете воспользоваться в любое время.

Изучите теорию на примерах и закрепите на 13 практических задачах по SQL.

Привет, Хабр! С ростом количества микросервисов и их взаимосвязей может возникнуть потребность комплексной проверки работоспособности системы. Со временем API сервисов и их поведение может дорабатываться и изменяться, при этом хочется иметь уверенность, что система микросервисов в совокупности ведёт себя согласно ожиданиям. Мы разберём простой пример написания интеграционных тестов, которые в дальнейшем можно встроить в CI/CD-процесс для решения подобной проблемы.

В статье "Пережить великую нехватку переменных" (Outliving the Great Variable Shortage) Тим Оттингер формулирует закон Кёрли:

«Переменная должна означать только что-то одно. Она не должна означать "что-то при таких-то условиях" и иметь разный смысл в разных обстоятельствах. Также она не должна иметь два смысла одновременно. "За двумя зайцами погонишься – ни одного не поймаешь". Переменная должна означать что-то одно все время своего существования»

Меня зовут Николай, я Frontend-разработчик IT-компании Relog. Хочу рассказать о самых распространённых ошибках в вёрстке современных проектов.

Дело в том, что лишь малая часть современных фронтендеров обращает внимание на работу с HTML и CSS, предпочитая готовые решения, вроде UI-библиотек и систем сеток. Но эти решения неидеальные и приходится дописывать обёртки вокруг них, видоизменять код, переписывать стили и совершать прочие действия для соответствия требованиям проекта. Тут-то и начинаются проблемы: вёрстка местами становится избыточной, стили переназначются через important и с каждым релизом проект всё сложней поддерживать. Я уже не говорю об удобстве использования и доступности. Об этом думают вообще в последнюю очередь.

В этой статье я расскажу лишь о небольшой части проблем, которые можно достаточно быстро решить, не прибегая к радикальному переписыванию больших частей проекта.

Смоделируем ситуацию: у вас есть приложение на JVM (без разница, будь то Kotlin, Java или Scala), а еще у вас есть уверенность в себе и немного не хватает ответственности.

В пачке с приложением, а именно сервером, идет несколько стандартных штук - база данных, небольшой http слой, в общем, все стандартно.

Ах да, забыл упомянуть - мы хостим майнкрафт сервер с огромной самописной модификацией, которая меняет почти все нюансы геймплея. Не стоит фокусироваться на майнкрафте - просто представим, что у нас есть набор моделей, которые довольно часто меняются - игрок получает уровень, тратит свободные очки опыта, создает королевство, уходит из него и бла-бла-бла.

Мне кажется, любой уважающий себя программист на +- хобби проекте захочет навернуть нереально крутое самописное решение, чем, собственно говоря, я и занялся.

Несколько лет назад небольшой командой сделали тестовый прототип PvP-шутера, который внезапно выстрелил. Тогда ни разработчики, ни процессы не были готовы к такой популярности, мы развивали проект здесь и сейчас — с энтузиазмом хватались за все понравившиеся идеи и старались реализовать их к ближайшему апдейту. 

Когда команда увеличилась вдвое, а работы кратно прибавилось, старые процессы перестали работать. Мы могли запросто утонуть в операционке, если бы вовремя не начали меняться.

Материал для тех, кто задумался о долгосрочном планировании или только начал выстраивать процессы у себя. Внутри я подробно рассказал про наш опыт: как мы целиком обновили воркфлоу разработки, внедрили Jira, систему оценки фичей ICE, методологию планирования GIST, а также целую пачку новых инструментов и гуглдоков. Теперь мы на несколько месяцев вперед точно знаем, что будет в проекте. 

Давно хотел написать статью про своё хобби, которое стало нечто большим для меня. 

Я закончил математический факультет(ТвГУ) в 2012г.  В период учёбы я профессионально играл в покер, как вживую, так и онлайн(yura_$198802,основной аккаунт PS). Не могу сказать, что был супер успешен, но для студента вполне себе подработка. Уже с 2011 года я начал карьеру программиста и продолжаю её по сей день. Это мой основной источник заработка. Но где-то в 2014 я серьёзно решил заняться написание покерного бота, для онлайн площадок. На данный момент “я” превратился в команду энтузиастов, которая двигает этот проект вперёд! Еще в университете довольно таки плотно был знаком с Байесовским классификатором, а также имел  базовые представления по нейронным сетям. Сейчас стало "мейнстримом" считать, что если вы нашли релевантные данные и корректно обучили сетку с использованием (ML,CatBoost,TensorFlow и т.д.), то вы сделали что-то похожее на “искусственный интеллект”(далее AI). Я решил ,что если раскрою верхнеуровневую архитектуру своего проекта, это может кого-то удивить тем, что AI - это нечто большое.(только не профессионалов в этой области) И даже в такой игре как покер, где казалась бы не обойтись без нейронных сетей(на самом деле это действительно так), до момента органического встраивания их в продукт, лично у меня прошло примерно 2500 дней. Сразу хочу отметить, что  способ, когда ты знаешь всю информацию обо всех участниках и играешь с одними и теми же, где можно просто собрать модель и обучить её по лучшим и быть в их числе, не подходит для так называемого реального онлайн покера. Тут  нужно делать изначально экспертную систему, которую уже можно бесконечно долго улучшать и модифицировать.

Описание моего опыта подключения трехфазного оборудования к однофазной сети. Коррекция коэффициента мощности.

Прим. перев.: это не совсем обычный перевод, потому что в его основе не отдельно взятая статья, а недавний случай со Stack Exchange, ставший главным хитом ресурса в этом месяце. Его автор задает вопрос, ответ на который можно отнести к базовым знаниям в области ИТ, но в то же время оказавшийся откровением для некоторых посетителей сайта.

Сжимая каталоги по ~1,3 ГБ, в каждом из которых по 1440 файлов JSON, я обнаружил 15-кратную разницу между размером архивов, сжатых с помощью tar на macOS или Raspbian 10 (Buster), и архивов, полученных при использовании библиотеки tarfile, встроенной в Python.

К 2021 году сеть фильтрации Qrator Labs расширилась до 14 центров очистки трафика общей пропускной способностью в 3 Тбит/с с точкой присутствия в Сан-Паулу, Бразилия, вводящейся в эксплуатацию в начале 2021 г.

Новые сервисы, предоставляемые партнерами компании (SolidWall WAF и RuGeeks CDN) за 2020 год были полностью интегрированы в инфраструктуру Qrator Labs и личный кабинет.

Улучшенная логика фильтрации позволяет Qrator Labs удовлетворить потребности даже самых крупных заказчиков с глобально распределенной инфраструктурой, обеспечивая полное покрытие услуг кибербезопасности и нейтрализации DDoS-атак.

Qrator Labs активно использует новейшие процессоры AMD для задач, связанных с обработкой трафика.

За 2020 год количество DDoS-атак лишь увеличилось, самые опасные можно описать просто: короткие и обескураживающе интенсивные.

Тем не менее, инциденты BGP оставались той областью, в которой очевидна необходимость изменений, так как количество серьёзных инцидентов, таких как перехваты трафика и утечки маршрутов, оставалось высоким в течение всех последних лет — и 2020 не был исключением.

В 2020 году компания Qrator Labs начала предоставлять услуги в Сингапуре в рамках нового партнерства, а также запустила центр очистки трафика в Дубае, где находится укомплектованный профессионалами офис, готовый отвечать на любые запросы потребителей в регионе.

Вдохновлялся идеей о светящемся ГМО-растении. https://nplus1.ru/material/2020/04/27/shining

Началось с того, что купил "в нагрузку" зелёные smd 0603 светодиоды. Появилась идея внедрить их в небольшое зелёное растение, чтобы получился внутренний свет. В таком виде не удалось реализовать, но что-то получилось, об этом и пост к 8 марта.

Kotlin имеет много классных особенностей: null safety, smart casts, интерполяция строк и другие. Но одной из самых любимых разработчиками, по моим наблюдениям, являются data-классы. Настолько любимой, что их часто используют даже там, где никакой функциональности data-класса не требуется.

В этой статье я с помощью эксперимента постараюсь понять, какова реальная цена использования большого количества data-классов в приложении. Я попробую удалить все data-классы, не сломав компиляцию, но сломав приложение, а потом расскажу о результатах и выводах этого эксперимента.