Музыкальный мир вступил в новую эру, и нет, это не заголовок фантастического романа. Нейросетевые генераторы музыки, такие как Suno AI, уже сегодня создают треки, которые ставят под вопрос традиционные способы написания музыки.

Давайте разберёмся, как шаг за шагом освоить Suno, раскроем её секреты и посмотрим, как она меняет правила игры.

Приятного прочтения (-:

Интерфейс командной строки — это альфа и омега для большинства технарей, особенно для разработчиков и сисадминов. Чем бы вы ни занимались — скриптами, конфигурацией серверов или автоматизацией задач, — команды Linux сэкономят вам часы рабочего времени. Но если только вы умеете грамотно с ними обращаться.

Поначалу Linux многих обескураживает, но как только вы разберётесь с интерфейсом командной строки (CLI), вы поймёте, что это лучший друг программиста. Простые, но эффективные команды Linux могут заметно улучшить любые рабочие процессы — от навигации по каталогам до манипуляции с файлами и даже исправления ошибок.

В этой статье я расскажу вам о пяти командах, упрощающих жизнь разработчика. Это не просто удобные приёмы, которые не помешало бы знать. Эти команды сэкономят вам время и значительно повысят эффективность взаимодействия с терминалом.

У Java есть много возможностей, благодаря которым она хорошо подходит для больших и долгих проектов. Но я обнаружил, что она на удивление неплохо справляется и с небольшими задачами. Благодаря новым возможности языка это становится ещё удобнее. Киллер-фичи — это типизация во время компиляции и отличная поддержка инструментов.

В моей работе писателя и преподавателя есть множество повторяющихся задач, например, перемещение файлов и скучное преобразование их содержимого. Берясь за автоматизацию рутины, я обычно смотрю на задачу и думаю: «Никаких проблем, напишу шелл-скрипт». А затем происходит неизбежное: с появлением новых особых случаев скрипт превращается в ужасный хаос bash-кода. И я начинаю жалеть, что не написал его на настоящем языке программирования.

«Очевидный» выбор для этой задачи — Python, но Python API не так уж чудесен, а из-за динамической типизации мне понадобится слишком много времени на отладку. Поэтому я попробовал Java. Я знаю её API назубок; по крайней мере, то, что касается коллекций, файлов, regex и так далее. Java статистически типизируемая, поэтому я защищён от глупостей ещё на ранних этапах кодинга. А её среды разработки просто потрясающие.

Что вы говорите? Действительно ли я хочу создавать отдельный файл POM и иерархию src/main/java для каждого скрипта? Хм.

Нет, я этого не делаю. К счастью, современная Java и её инструменты этого не требуют. Давайте разбираться!

Данная статья является инструкцией для новичков, которые хотели бы использовать Keycloak в своих проектах на Spring в качестве безопасности.

Это глубокое погружение в управление памятью Java позволит расширить ваши знания о том, как работает куча, ссылочные типы и сборка мусора.

Привет! Меня зовут Максим Соколов, я — аналитик в команде “Управление доступностью товаров и категорий”. В нашей команде была выделена отдельная подгруппа, которая создавалась специально под новый продукт-фичу для селлеров. Сразу стало понятно, что для реализации нового функционала требуется разработка нового микросервиса. Командой разработки было принято решение интегрироваться по gRPC, но мне до конца не было понятно, почему выбор именно такой. И тут я решил разобраться подробнее!

До этого я занимался анализом доработок по уже существующему функционалу, поэтому не задавался вопросом, почему выбран тот или иной путь реализации API. Но здесь-то всё с нуля, а специалисту, который дебютирует в этом выборе, становится ещё трудней.

Могу сказать, что выбор технологии для проекта — задача непростая, требующая совместного участия разных участников технической команды: аналитик, разработчик, тимлид, архитектор.

На свете много статей про проектирование API, в которых описаны архитектурные стили, протоколы, технологии. Информации — огромное количество, иногда она даже противоречивая, поэтому новичку тяжело подступиться к теме.

В этой статье я хочу дать точку входа для джун/мидл системных аналитиков, которые хотят разобраться в межсервисной интеграции. Мы пройдёмся по HTTP, REST, RPC и gRPC, разберёмся в их значениях. Выясним, почему эти аббревиатуры появляются, когда происходит проектирование API, и попробуем понять, когда и что следует применять.

Также по ходу статьи буду оставлять ссылки на хорошие (по моему мнению) статьи для более глубокого погружения в поднимаемые темы.

Пользователи PostgreSQL нередко оперируют аналитическими запросами, при выполнении которых данные сортируются и группируются по разным правилам. За счёт оптимизации вычисления агрегатов и сортировок можно значительно сократить время и стоимость выполнения запросов. Об одной из таких оптимизаций — выборе порядка колонок в выражении GROUP BY — расскажем в этой статье.

Postgres уже умеет перестраивать список группируемых выражений в соответствии с порядком колонок из условия ORDER BY, чтобы исключить дополнительную сортировку и сэкономить вычислительные ресурсы. Мы пошли дальше, реализовали свою идею в дистрибутивах Postgres Pro Standard и Enterprise и вынесли патчи на обсуждение сообщества Postgres (первое и второе) в надежде, что они войдут в ближайшую версию ванильного PostgreSQL.

Это статья-туториал. Рассмотрим в ней, как сделать компонент, который поможет забыть о необходимости дублировать механизмы аутентификации и авторизации. Цель статьи - реализовать starter, который можно будет легко и удобно подключить к Spring Boot проекту. Предлагаемая цель актуальна?

Предположим, что у нас есть Postgres, Kafka и Elastic. В Postgres живет сущность, например, item.

Иногда возникает необходимость создать поисковый индекс отдельно от основной базы.

Например, если мы не хотим обрушивать поисковый трафик на Postgres мы можем вынести данные из него в Elastic.

И все бы хорошо, если актуальность не требуется - просто запускать крон пересборки индекса в Elastic каждую ночь.

Но что если данные нам нужны актуальные, и ситуация, что через секунду после записи сущности в Postgres запрос на её чтение отдает Not Found - неприемлема?

Если вы оказались здесь, то скорее всего помните как в еще в 2022 году одним из самых важных событий в мире (DIY) была новость про микроконтроллер за 10 центов от уже известной всему миру благодаря своему USB-UART свистку CH340 компании Nanjing Qinheng Microelectronics Co., Ltd, далее WCH.

Отладку от самой WCH, плату от WeAct и даже сами камни я заказал на Али, потыкал в пару примеров и забыл. Для DIY-проектов мне гораздо больше понравились платы от WeAct с ch32x035 и ch32v203, по стоимости примерно такие же, а функционала сильно больше, но в этом году на просторах китайского маркетплейса мне стала попадаться плата с героем статьи, да еще и с USB-C на ней.

Она стоит заметно дешевле своих собратьев и на момент заказа мне обошлась за 90 рублей в сумме с доставкой, а значит, новому королю DIY - быть.

Так и родилась идея сделать свой sdk.

section .data
  msg db "Hello, World!"

section .text
  global _start

_start:
  mov rax, 1
  mov rdi, 1
  mov rsi, msg
  mov rdx, 13
  syscall

  mov rax, 60
  mov rdi, 0
  syscall

Данная статья предлагает подход к написанию интеграционных тестов для приложений с Kafka, позволяющий сосредоточиться на спецификации взаимодействия, делая тесты более читаемыми и легкими для поддержки. Представленный подход не только повышает эффективность тестирования, но и способствует лучшему пониманию интеграционных процессов в приложении.

Доброго дня. Это мой первый пост на хабре, поэтому не будьте особо строги к нему.

В мире разработки, системного администрирования и DevOps не смотря на то, что давно существуют и заняли свою нишу инструменты, связанные с централизованным сбором, визуализацией и анализом логов (graylog, ELK/EFK, loki, loggly и другие), всё ещё существует необходимость периодически взять шашку в руки и поработать со старыми/добрыми (а может быть и не очень добрыми) текстовыми логами. За 21 год своей деятельности я успел побыть системным администратором, DevOps инженером, разработчиком, CTO и системным аналитиком, но необходимость периодической работы с логами неизменно присутствовала в том или ином виде всегда. Это может быть разбор вывода нового сервиса или контейнера на машине разработчика, что-то, что ещё не успели завести (или сознательно по каким-либо причинам не завели) на централизованную систему сбора логов или, например, сервис, временно включенный в режиме debug для поиска причин проблемы. Ситуаций бывает много и ситуации бывают разные, а текстовые логи были, есть и ещё долго будут с нами.

Все, кто как-либо связан с DevOps знают про такие утилиты как more, less, tail, head, grep, sed, awk (а кто-то и ещё десяток более специфичных) и при необходимости их используют, но из тех, с кем я общался, никто не подтвердил мне, что знает про lnav. Я и сам не знал и искал нечто подобное более десяти лет. lnav — это не просто швейцарский армейский нож в мире работы с логами, а целый космический корабль, на котором можно улететь в соседнюю галактику. Мой мир разделился на "до" и "после" знакомства с этой утилитой. Там, где раньше требовались часы, а то и десятки часов на анализ логов, теперь хватает считанных минут.

Недавно столкнулся с проблемой: все приложения используют Telegram-бота в качестве подтверждения входа в аккаунт, а мое — нет. Я был настроен серьезно и провёл уйму времени в интернете в поиске туториала, но меня ждало разочарование. Задача сложная и имеет много подводных камней, а туториалов — ноль.

Следующую неделю я потратил на написание своей имплементации данной фичи и готов поделиться успехом.

Весь код, который мы сегодня напишем, доступен в репозитории на GitHub. Рекомендую параллельно с чтением статьи проверять этот код в проекте, чтобы не упустить детали.

Долгое время разрабатывая микросервисы в разных командах, я сталкивался с типовой задачей: созданием максимально информативного ответа на запрос, когда произошла какая-то ошибка. Особенно это актуально для систем с пользовательским фронтендом, большим количеством интеграций или систем, которые представляют свой API как продукт. Во многих случаях это решалось выдачей сообщения «Ошибка системы» с HTTP-кодом 500. Из раза в раз меня не покидало ощущение, что решению этой задачи не уделяется должного внимания и времени. В текущем проекте нам пришлось пройти все круги ада, изменить несколько подходов и реализаций. И здесь я постарался описать, как это было, и сформулировать выводы, которые мы сделали на каждом шаге решения проблемы.

Подчас всего одного фото в журнале или кадра в документальном фильме достаточно, чтобы слить врагу ценнейшие секреты своей родины. В этой статье две истории о торжестве человеческого ума и смекалки: как ЦРУ в 50-е получали бесценные данные о советской ядерной программе из шакалистых фотографий.

Если вбить «как стать java разработчиком» в поисковую строку, можно найти тысячу курсов по данному направлению. Проблема в том, что все курсы являются платными и, как правило, стоят несколько десятков, если не сотен тысяч рублей. 

Чтобы разбавить засилие платных курсов, мы подготовили для вас программу обучения «Java-разработчик с нуля», которая состоит только из бесплатных материалов.

Меня зовут Игорь Симаков, я тимлид Java-разработки в команде Маркетплейс Банки.Ру. Сегодня на практическом примере разберу использование UNIT-тестирования. Оно применяется как для тестирования состояния, так и для проверки поведения кода. В этом материале сосредоточусь на последнем аспекте. Покажу, как использовать JUnit, Mockito и AssertJ для тестирования кода, а также JaCoCo для оценки покрытия тестами на примере простого мини-сервиса.

Эта статья основана на моем внутреннем воркшопе, который я проводил для своих коллег. В моем репозитории на GitHub можно ознакомиться с текстом доклада. Там содержится обзор основных понятий, используемых в статье, а также подробное описание инструментов.

Всем салют!

Хочу рассказать вам историю о том, как я начинал с уровня — «не могу решить даже 1 easy задачу из 10» до уровня — «могу решить каждую вторую medium задачу» и прошел несколько coding сессий в таких компаниях как Meta, Booking, Careem, Avito...