Для большинства разработчиков тесты – это нелюбимая часть работы. Недавно мы убедились в этом, опросив больше 400 разработчиков на конференциях Joker и Heisenbug об их отношении к AI-инструментам для тестирования. В статье расскажем, что еще интересного мы от них узнали, а также какие существуют AI-инструменты для автоматической генерации тестов, какие у них есть плюсы и минусы.

Туториалы делятся на две больших категории: либо "как нарисовать сову", либо подробно расписанные тысячи шагов в формате "напиши туториал для дурака - и только дурак захочет его читать".

Как какой из двух категорий относится эта статья — решать вам.

В этой статье вы увидите пошаговое создание cloud-native микросервиса на Amazon AWS, пригодное для "чтения с листа". Чтобы понять, что здесь происходит, не нужно разворачивать проект - достаточно обладать живым воображением и прочитать текст по диагонали. Если же вы всё-таки захотите повторить шаги, вам будут жизненно нужны знания вида, как создавать классы в IDE и что такое Spring.

Вначале мы напишем пару простых микросервисов на Spring Boot, докеризуем их, зальём в AWS, настроим красивые доменные имена и HTTPS, прикрутим логирование и мониторинг, Prometheus и Grafana. Это небольшое путешествие по всем кругам ада, из которого вы не вернетесь прежним.

Текст написан на основе текстов и демо-проекта microservice-customer за авторством @kamaruzzaman. Если вы потеряли нить повествования, всегда можно зайти на GitHub и найти весь код в пригодном для запуска виде. Если захочется закопаться в тему, то бро Дима Чуйко (@Teapot) написал вам ещё две части статьи "Микросервисы: от CRUD до Native Image" (раз, два).

Последняя важная оговорка. В этом гайде будут использоваться технологии Amazon и обычные дистрибутивы OpenJDK. Автор осознает, что мы живём в России, и возможно, вместо Amazon куда лучше подойдет что-то вроде SberCloud или MTS Cloud, а вместо обычного OpenJDK - Axiom JDK с сертификацией по ФСТЭК. Особенности российских технологий - тема для отдельной статьи. Если вы захотите таковую после чтения этого гайда - отметьтесь в комментариях.

Привет! Меня зовут Михаил Мазанов, я отвечаю за технологический стек работы с медиаданными в Кинопоиске: от съёмок оригинальных проектов до доставки и просмотра видео на всех экранах. Для нашей пятой ежегодной конференции про стриминг PlayButton 2024 я готовил большой доклад про оптимизацию качества видео Кинопоиска, а для Хабра решил пересобрать его в виде статьи — для тех, кому текстовый формат предпочтительнее видео.

Кроме технических графиков, вас ждёт ещё и наглядная разница в работе алгоритмов сжатия на примере «Рика и Морти» и «Джона Уика».

Кластеризация — это такая магическая штука: она превращает большой объём неструктурированных данных в потенциально обозримый набор кластеров, анализ которых позволяет делать выводы о содержании этих данных.

Приложений у методов кластеризации огромное количество. Например, мы кластеризуем поисковые запросы для того, чтобы повышать обобщающую способность алгоритмов ранжирования: любая статистика, вычисленная по группе похожих запросов, надёжнее той же статистики, вычисленной для одного отдельного запроса. Кластеризация позволяет повышать качество на запросах с редко встречающимися формулировками. Другой понятный пример — Яндекс.Новости, которые автоматически формируют сюжеты из новостных сообщений.

В далёком 2013 году мне повезло поучаствовать в разработке очень сложного алгоритма кластеризации. Требовалось с очень высоким качеством кластеризовать сотни тысяч объектов и делать это быстро: за десятки секунд на одной машине. Первым делом нужно было построить систему оценки качества, и в этой статье я расскажу именно о ней.

При работе с нейросетями, не обязательно каждый раз писать свою и заново, можно использовать предобученные модели, что позволяет значительно сократить время разработки, а развитие модели и поддержка сообществом позволяет повысить точность анализа текстов.

В данной статье я привожу практический пример интеграции с предобученной моделью, так рассмотрим задачу извлечения именованных сущностей (NER) — автоматического определения имен, мест или дат из текста. Мы будем использовать предобученную модель BERT, выполненную через библиотеку ONNX Runtime.

Вообще существует множество предобученных моделей для извлечения именованных сущностей (NER) и других задач NLP. Вот некоторые из них:

resilience4j библиотека, предоставляющая набор инструментов для повышения надежности и отказоустойчивости java приложений прежде всего в микросервисной архитектуре

Рассмотрим какие в ней есть инструменты, как их использовать в Spring Boot приложении с помощью аннотаций, как настраивать и есть ли в них подводные камни

Я — простой студент, который обучается по направлению «Информационная безопасность». Так вышло, что по программе мне нужно было написать научную статью по теме ИБ. Будучи авантюристом я выбрал тему, которая была мне ближе и интереснее... и так получилось, что в пылу энтузиазма я немного перевыполнил свой план. К сожалению, я был ограничен в объеме по написанию научной статьи, и много интересного материала пришлось вырезать или сократить. Поэтому, тут я хотел бы написать полную версию моей статьи, во всяком случаи, какой я бы хотел ее видеть.

Как итог - у меня получилось полностью снять защиту в современной и защищенной языковой модели, и написать программу которая это автоматизирует. Эта модель признана одной из лучших.

Всем привет. В преддверии старта курса «Разработчик на Spring Framework» мы подготовили для вас еще один полезный перевод. Но, прежде чем перейти к статье, хотим поделиться с вами бесплатной записью урока от наших преподавателей по теме: «Рефакторинг кода приложений на Spring», а также предлагаем посмотреть запись вебинара из которого вы сможете подробно узнать о программе курса и формате обучения.

Эта серия заметок служит введением в разработку реактивных веб-приложений с использованием Spring Boot, Project Reactor, WebFlux и R2DBC. Это руководство по реактивному миру для новичков, но предполагается, что читатель уже знаком с Java и Spring Boot.

В первой части представлен обзор различных концепций реактивного программирования и их истории. Вторая часть представляет собой введение в Project Reactor с большим количеством коротких примеров кода. В третьей части рассматривается WebFlux - реактивный веб-фреймворк Spring. И, наконец, четвертая часть посвящена R2DBC - Reactive Relational Database Connectivity.

Большинство из нас так или иначе сталкивается с кредитами, а потом и с досрочными платежами по ним. Эта статья в блоге ЛАНИТ на Хабре посвящена подробному сравнению двух способов внесения частичных досрочных платежей по кредиту: с уменьшением срока и с уменьшением платежа.

На реальном примере показано, что способы математически равнозначны, если их сравнение выполняется корректно, то есть устранено влияние разной скорости возврата долга. Также разобраны нематематические выгоды обоих способов.

Привет, Хабр! Меня зовут Никита Кулин, ML-Engineer NLP моделей.

В этом гайде мы поговорим о подготовке к prompt-engineering, о базовых принципах написания промпта, про его структуру и про типы решаемых задач, о продвинутых техниках через рассуждения для повышения качества ответа и снижения вероятности появления галлюцинаций. Гайд будет полезен для всех, кто начинает погружаться в промптинг.

Это мой первый пост, поэтому буду рад любой обратной связи!

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.

Всем привет! В последние годы большие языковые модели (LLM) стали набирать огромную популярность в решении множества задач, начиная от классического поиска по документам и заканчивая анализом финансовых новостей для принятия решений. В этой статье мы расскажем, как применили эти технологии для создания интеллектуального помощника, готового ответить на ваши вопросы по Jmix и помочь в написании кода.

В серии предыдущих статей я описывал, почему повсеместно используемые VPN- и прокси-протоколы такие как OpenVPN и L2TP очень уязвимы к выявлению и могут быть легко заблокированы цензорами при желании, обозревал существующие гораздо более надежные протоколы обхода блокировок, клиенты для них, а также описывал настройку сервера двух видов для всего этого.

Многим читателям, однако, ручная настройка показалась сложной и неудобной - хотелось иметь понятный легко устанавливаемый графический интерфейс без необходимости ручного редактирования конфигов и вероятности допустить ошибки, а еще мы не поговорили про механизм "подписок", позволяющих клиентам автоматически подключать список новых серверов с настройками подключений.

Поэтому сегодня мы поговорим об установке и использовании графической панели 3X-UI для сервера X-Ray с поддержкой всего того, что умеет X-Ray: Shadowsocks-2022, VLESS с XTLS и т.д.

> С 10 апреля 2024, 3 месяца спустя,
> данная статья заблокирована РКН на территории РФ,
> но доступна с IP других стран, а также через web.archive.org

На фоне прошлогоднего обострения цензуры в РФ, статьи автора MiraclePTR стали глотком свободы для многих русскоязычных айтишников. Я же хочу приоткрыть дверь к свободной информации чуть шире и пригласить «не‑технарей» («чайников»), желающих поднять личный прокси‑сервер для обхода цензуры, но дезориентированных обилием информации или остановленных непонятной технической ошибкой.

В этой статье я описал универсальное решение, которое обеспечивает прозрачный доступ к международному интернету в обход цензуры, использует передовые технологии маскировки трафика, не зависит от воли одной корпорации и главное — имеет избыточный «запас прочности» от воздействия цензоров.

Статья рассчитана на «чайников», не знакомых с предметной областью. Однако и люди «в теме» могут найти нечто полезное (например, чуть более простую настройку проксирования через CloudFlare без необходимости поднимать nginx на VPS).

Если у вас ещё нет личного прокси для обхода цензуры — это знак.

В новом переводе от команды Spring АйО показан процесс интеграции AI в немалоизвестное приложение Spring Petclinic. 

В статье автор пошагово делится своим опытом внедрения Spring AI, чтобы сделать приложение более интерактивным.

В преддверии Нового Года, начинаем осваивать генеративные сети с помощью привычного всем Java разработчикам фреймворка Spring. Несколько месяцев назад в Spring добавили модуль AI, который упрощает работу с нейронками от OpenAI и Azure.

Давайте же напишем первое приложение с новым модулем!

Три месяца назад здесь на Хабре была опубликована статья “Интернет-цензура и обход блокировок: не время расслабляться”, в которой простыми примерами показывалось, что практически все популярные у нас для обхода блокировок VPN- и прокси-протоколы, такие как Wireguard, L2TP/IPSec, и даже SoftEther VPN, SSTP и туннель-через-SSH, могут быть довольно легко детектированы цензорами и заблокированы при должном желании. На фоне слухов о том, что Роскомнадзор активно обменивается опытом блокировок с коллегами из Китая и блокировках популярных VPN-сервисов, у многих людей стали возникать вопросы, что же делать и какие технологии использовать для получения надежного нефильтрованного доступа в глобальный интернет.

Мировым лидером в области интернет-цензуры является Китай, поэтому имеет смысл обратить на технологии, которые разработали энтузиасты из Китая и других стран для борьбы с GFW (“великим китайским файрволом”). Правда, для неподготовленного пользователя это может оказаться нетривиальной задачей: существует огромное количество программ и протоколов с похожими названиями и с разными не всегда совместимыми между собой версиями, огромное количество опций, плагинов, серверов и клиентов для них, хоть какая-то нормальная документация существует нередко только на китайском языке, на английском - куцая и устаревшая, а на русском ее нет вообще.

Поэтому сейчас мы попробуем разобраться, что же это все такое и как это использовать и не сойти с ума.