Статья подготовлена по материалам моего доклада на MBLT DEV 2018, в конце поста — линк на видеозапись.
Последовательный стиль
![](https://habrastorage.org/webt/ke/8z/tu/ke8ztulkufchujj6k5pxutqtigw.png)
Пользователь
Подборка для тех, кто пробовал использовать нейросети в своих задачах, но разочаровался в них: непонятно, как чат-бот вообще может помогать с чем-то серьёзным.
В условиях растущих требований к производительности современных приложений, кеширование становится одним из ключевых инструментов для их удовлетворения.
В новом переводе от команды Spring АйО вы узнаете про 7 основных техник оптимизации кеширования в Spring Boot, которые могут помочь значительно улучшить производительность. От выбора идеальных кандидатов для кеширования до реализации асинхронного кеша и мониторинга метрик кеша.
Привет, меня зовут Денис Агапитов, я руководитель группы Platform Core компании Bercut.
Сегодня хочу поговорить об одном из lock-free
алгоритмов в Java. Разберём как с ним связано ключевое слово volatile
и паттерн immutable
.
Всем привет! Меня зовут Антон, я — архитектор компании ITFB Group. Пережив несколько проектов, на которых встречается стек PostgreSQL с использованием связки PostgreSQL + JPA, мне удалось устранить большое количество проблем, связанных с неоптимальной интеграцией функциональности PostgresSQL в Java-приложения. В этой cтатье мы максимально подробно разберем, как можно настроить JPA для эффективной работы с PostgreSQL. Всем, кому интересна эта тема, добро пожаловать под кат)
Обсудим критерии качества требований и как их применять
О чём пойдёт речь:
1. зачем соблюдать критерии качества при написании требований;
2. как проверить хорошее требование или нет с помощью критериев качества;
3. как исправить требование
Теория вероятностей — важный инструмент, который помогает создавать случайные числа для симуляций и криптографии, улучшать алгоритмы и структуры данных, а еще — разрабатывать точные модели для машинного обучения.
Вместе с Ильей Котовым, специалистом по Data Science в МТС Big Data, разбираемся в основных понятиях теории вероятностей и рассказываем, где и как ее используют.
77+ примеров использования смарт-контрактов
В своей основе, контракты определяют условия и обязанности при обмене чем-либо между двумя и более независимыми сторонами. Исторически так сложилось, что требовался централизованный арбитраж для подтверждения, что условия контракта соблюдаются. Благодаря появлению технологии блокчейн и смарт-контрактов, мы можем заменить централизованных арбитражеров на децентрализованную инфраструктуру, сокращая таким образом риски всех участников и повышая при этом эффективность исполнения.
Однако, из-за механизмов консенсуса в блокчейне, смарт-контракты не имеют встроенной функции или возможности связываться с внешними ресурсами, такими как поставщики данных или сервисы API, как средством верификации исхода реальных событий, происходящих за пределами блокчейна. Это создает так называемую проблему оракулов в блокчейне и является одним из самых серьезных препятствий для исполнения смарт-контрактов.
Чтобы преодолеть отсутствие такого связующего звена, гибридные смарт-контракты используют оракулы в качестве посредника для сбора информации из внешних источников данных, предоставления информации во внешние источники, и для вычислений off-chain. Оракулы обеспечивают не только двустороннюю связь между смарт-контрактами и внешним миром, но и безопасную среду, которая защищает от любого риска единой точки отказа (single point of failure), например, от манипуляции данных или системного сбоя.
Утром 17 марта (2024) стали недоступны VDS‑серверы одновременно в двух датацентрах CloudMTS — в 03:30 в 1cloud.ru, в 03:45 в oblako.kz
Сервер в oblako.kz ожил 18 марта в 22:25
Сервер в 1cloud.ru ожил 23 марта в 15:40
Друзья, всем привет! Как известно, в Kubernetes у каждого pod’а есть ограничение на использование памяти (limits.memory), и, как показывает опыт, далеко не всегда очевидно, как JVM-приложение интерпретирует эту настройку, что порой может приводить к OOMKill.
Знаю, о чем вы думаете — Kubernetes? На домашнем сервере? Кто может быть настолько сумасшедшим? Что ж, раньше я согласился бы, однако недавно кое-что изменило мое мнение.
Я начал работать в небольшом стартапе, в котором нет DevOps разработчиков со знанием Kubernetes (в дальнейшем K8s), и даже будучи старым ненавистником K8s из-за его громоздкости, был вынужден признать, что мне не хватает его программного подхода к деплойментам и доступу к подам. Также должен признать, что азарт от укрощения настолько навороченного зверя давно будоражит меня. И вообще, K8s захватывает мир — так что лишние знания не навредят.
Введение
Приветствую дорогих читателей канала, наверняка в жизни случались у многих такие ситуации в которых очень бы хотелось обеспечить безопасность личных данных от посторонних глаз, или же как-либо скрыто передать информацию таким образом, чтобы никто и не догадывался о факте того, что вы впринципе передали какую-то важную информацию. Поэтому сегодня хочу представить вашему вниманию несколько интересных инструментов для шифрования и сокрытия информации с открытым исходным кодом.
В предыдущей статье мы рассмотрели как работает KafkaConsumer и как реализован механизм auto-commit.
В этой статье я хочу остановиться на том как получает и обрабатываются сообщения spring-kafka.
В этой статье я хочу чуть подробнее раскрыть как же устроен механизм auto-commit у слушателей в библиотеке kafka-clients.
В данной статье будет описано, как создать простой kafka producer и kafka consumer, а затем протестировать их.
Планировщик движения беспилотного автомобиля — это алгоритм-помощник, который общается с другими участниками движения посредством манёвров. То есть он действует так, чтобы другим было понятно, куда поедет беспилотник, и сам по действиям других пытается определить, кто куда будет двигаться и почему.
В диалоговых системах совсем недавно произошла революция из-за появления ChatGPT. В беспилотных автомобилях революции, к сожалению, пока не произошло, но если это случится, то как раз в той области, про которую будет мой рассказ.
Под катом — детальный разбор логики движения беспилотника, примеры свёрточных и трансформерных архитектур моделей для предсказания движения и много формул для расчёта вероятных траекторий других машин и пешеходов. А ещё я расскажу, в чём преимущества машинного обучения перед эвристиками и чем может помочь Reinforcement Learning.