Разрабатывая приложения используя IoC-контейнер Spring думаю каждый задумывался, а как же «правильнее и красивее» создать логгер. В данной публикации хочу привести несколько примеров решения данной задачи.

Решение 1

Получаем логгер напрямую через LoggerFactory:

@Component
public class MyBean {
    private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger("application");
    ...
}

Данное решение является классическим, безусловно работающим, но нарушает саму идеологию IoC, ведь нам хочется, что бы работу по созданию логгера выполнил сам контейнер.

Недавно в нашем проекте возникла необходимость программно получать информацию о перечислениях (enum), например, имена констант в виде строк, а также общий список всех имеющихся в enum-е констант.

enum Suit { Spades, Hearts, Diamonds, Clubs };

Обычно решение данной задачи базируется на дублировании значений, например, внутри switch-а:

switch(value)
{
    case Spades:   return "Spades";
    case Hearts:   return "Hearts";
    case Diamonds: return "Diamonds";
    case Clubs:    return "Clubs";
    default:       return ""
};

И возможно, для небольших перечислений такое решение действительно является приемлемым, однако если значений много, и особенно, если они время от времени меняются, то рано или поздно разработчик может забыть дописать или изменить соответствующие строки в switch. Сюда прибавляются и другие очевидные минусы, например сам факт необходимости дублирования значений уже вызывает у меня некоторое недовольство.

Поэтому я постарался найти путь, который вообще не требовал бы дублирования, но при этом полностью справлялся бы с поставленной задачей. Думаю, у меня получилось.

Далее в статье я опишу способ, позволяющий организовать рефлексию для enum-ов. Кому интересно — добро пожаловать под кат.

Предлагаю вашему вниманию небольшую историю моего провала и того как, порой, бывают безлики проверки на умение "решать задачи/проблемы" во время собеседований.

Здравствуйте, уважаемые читатели!

Мы наконец-то приступаем к переводу серьезной книги о фреймворке Spark:



Сегодня мы предлагаем вашему вниманию перевод обзорной статьи о возможностях Spark, которую, полагаем, можно с полным правом назвать слегка потрясающей.

Сейчас для многих компьютерное зрение не является тайной за семью замками. Однако новые алгоритмы и подходы не перестают впечатлять. Одним из таких направлений является монокулярное зрение, в особенности SLAM. О том, как мы решали задачу навигации квадрокоптера, оснащенного единственной камерой, и пойдет речь в этой статье.

Любой мало-мальски серьёзный веб-проект, будь то портал, сервис, интернет-магазин или что-то еще, нуждается в нагрузочном тестировании, поскольку именно оно позволяет выявить потенциальные “слабые места” и ошибки в коде, а также дает возможность оценить способно ли решение совместно с платформой выдержать планируемый размер аудитории проекта. Вы ведь планируете запуск и он должен быть успешен, верно?



Организовать нагрузочное тестирование можно самостоятельно, в локальном режиме, используя собственное серверное оборудование и инфраструктуру заказчика или разработчика, а можно пойти другим путем и протестировать проект с помощью облачных решений. Стоимость нагрузочного тестирования из облака значительно выигрывает у классических методов.

Никаких сомнений, что за последнее время мир только укрепил свою зависимость от программного обеспечения. Приложения должны обладать высокой доступностью, качественно выполнять требуемые функции и иметь адекватную стоимость. Эти характеристики, в той или иной степени, определяет архитектура ПО.

Примечание переводчика: при переводе старался максимально пользоваться терминологией, которую предлагает сам Google в русскоязычной версии документации по Android, таким образом «service» стал «службой», «content provider» стал «поставщиком контента», и так далее. А вот «activity» стать «операцией» так и не смог — не пересилил я себя. Извините.

Давайте признаем: мобильные устройства не обладают бесконечной памятью, бесконечным зарядом батареи, или чем-то ещё бесконечным. Для нас это означает следующее: мы должны рассматривать смерть процесса как натуральную часть жизненного цикла наших приложений. Важно убедиться, что освобождение памяти, связанное с уничтожением процесса, не приводит к негативным для нашего пользователя последствиям. Для выполнения этой задачи большая часть архитектуры процессов в Android была создана таким образом, чтобы обеспечить жёсткую иерархию, в соответствии с которой процессы живут и умирают.

Сегодня мы решили пройтись по рейтингу экспертов по теме Data Science на Quora и посмотреть, что обсуждают наиболее активные участники сообщества.

В прошлом месяце на главной странице Google красовалась ссылка на игру Lightsaber Escape. К сожалению, поиграть мне в нее не удалось, но создать нечто похожее захотелось.

Об идее

Немного истории. Мне в детстве очень нравилась приставка Nintendo Will, именно тем, что ты управляешь движениями и благодаря этому можно сильнее погрузится в атмосферу игры. Для своей игры я тоже хотел использовать данную идею. Контроллером должен был стать телефон с гироскопом (сейчас он есть во многих), а в качестве экрана любое устройство с браузером, поддерживающим Web Socket. В качестве прототипа для игры был выбран «Paint».

Сегодня я хочу вам рассказать об алгоритмах подсчёта количества палиндромов в строке: для чего это нужно, где применяется, как это быстро сделать, какие подводные камни нас ожидают и многое другое. Рассмотрим различные способы для решения данной задачи, выясним плюсы и минусы каждого способа. Эта статья будет обзорной: если я что-то не описываю здесь, то постараюсь всегда дать вам набор ссылок, где всё подробно описано и расписано. Надеюсь, что материал будет интересен как новичкам в сфере алгоритмов, так и матёрым программистам. Что же, если я смог заинтересовать вас, то прошу под кат!

Корпоративная сеть – это критически важная магистраль, которая связывает все элементы бизнеса, помогает привлекать и обслуживать клиентов. Важнейшая часть современной корпоративной сети – это качественная беспроводная инфраструктура, которая позволяет организациям работать с данными в режиме реального времени.



По данным Forrester Consulting, в США почти 60% транспортных компаний, 54% розничных организаций и 49% гостиничных сетей планируют расширить или модернизировать свои сети WiFi. Организации планируют добавить новые беспроводные сервисы, в том числе видеоконференцсвязь и потоковое видео, а также специфические для конкретного бизнеса приложения и службы.

Статьи о получении (псевдо)случайных чисел, о проверке качества полученных последовательностей неизменно вызывают интерес у населения Хабра.

Однако в приложениях наряду с последовательностями случайных и псевдослучайных чисел требуется получать перестановки чисел, имеющие равномерное распределение. Например, потребность в таких перестановках периодически появляется в криптографических приложениях.

Метод описанный ниже предложен Санделиусом (М. Sandelius) еще в 1962 г. в работе [1].

Большинство java-разработчиков уже познакомились с проектом Spring Boot, позволяющим быстро написать приложение, использующее различные компоненты Spring Framework (Spring MVC, Spring Data и многие другие).

Всё удобство Spring Boot основано на использовании так называемых Starter, которые позволяют получить набор сконфигурированных бинов, готовых к использованию и доступных для конфигурации через properties-файлы. Но что делать, если для нужной технологии еще не написано стартера?

Всем привет! Меня зовут Марат Нигматуллин. Я — студент Университета Иннополис, который готовит специалистов по информационным технологиям. Вуз активно сотрудничает в вузами-партнерами из числа лучших университетов мира с целью адаптации лучших практик. Сейчас я нахожусь как раз в одном из таких — в Университете Амстердама и обучаюсь по программе System and Network Engineering, с будущего учебного года эта программа будет предлагаться уже самим Университетом Иннополис. История, которую я хочу рассказать, достаточно простая, но от этого не менее интересная. Нюансы обучения за рубежом, сходство нидерландского и русского языков, интересные практические задания, университетская комиссия по этике и ещё много других подробностей под катом.

Предлагаю перевод небольшой статьи Андерса Абеля на волнующую меня в данный момент тему — качественный и формализованный процесс подготовки задач к передаче в разработку при условии, что разработка ведется по скраму. Если у кого-то есть опыт использования описанного данным автором подхода, итересно было бы, если бы вы поделились нюансами. Оригинал статьи: «Using Kanban for Scrum Backlog Grooming».

картинка по запросу grooming:



***

Поддержка бэклога в скрам-проектах – это важная задача. Он очень быстро разрастается до сотен задач, находящихся на разных стадиях готовности для включения в спринт. В моём текущем проекте мы подключили Канбан-доску для помощи в поддержке бэклога и повышения эффективности груминга.

В продолжение серии статей о веб-разработке на Java на платформе Google App Engine / Google Cloud Endpoints рассмотрим сервис для облачного хранения файлов Google Cloud Storage.

В целом схема выглядит следующим образом: сервер на бэкэнде генерирует временную ссылку (адрес) для передачи файла в определенный контейнер (bucket) нашего хранилища, которая на фронтэнде вставляется в форму для передачи файла. Пользователь на указанный адрес посылает POST HTTP-request с одним или несколькими файлами в теле запроса, файлы принимаются и размещаются в хранилище, и HTTP-request вместе с данными о размещенных файлах принимается сервлетом, который обработав информацию о размещенных файлах, возвращает пользователю HTTP response: JSON или text/html, или в общем что пожелаем.

Файлы сохраняются в хранилище, у сервлета есть в распоряжении ключ который дает возможность доступа к файлу, в частности можно выдать файл пользователю с помощью другого сервлета либо создать «статичную» ссылку (https://).
Доступ к хранилищу также доступен через веб-интерфейс, и из командной строки с помощью утилиты gsutil.

Математики Great Internet Mersenne Prime Search (GIMPS) нашли новое рекордно большое простое число: 2^74207281-1, в котором 22 338 618 разрядов, на университетском компьютере, который задействовал Кертис Купер для проекта GIMPS.

Новое простое число, также известное как M74207281, почти на пять миллионов разрядов больше, чем предыдущее самое большое простое число M57885161. Это особый класс редких простых чисел, известный как простые числа Мерсенна. M74207281 — всего 49-е такое число, и каждое новое всё сложнее найти. Числа Мерсенна названы в честь французского математика Марена Мерсенна, исследовавшего их свойства в 17 веке. В рамках проекта GIMPS, запущенного в 1996 году, найдены все 15 самых больших простых чисел Мерсенна. Все желающие могут присоединиться к проекту, скачав бесплатную программу и приняв участие в вычислениях, с денежной наградой тому, на чьём компьютере посчастливится найти очередное число: $3000 или $50 000.

Шифрование. Мы все его любим и хотим использовать везде. Но почему оно до сих пор не применяется повсеместно?

Проблема в сертификатах?

Первый и наиболее распространённый барьер к переходу на HTTPS это цена получения, настройки и поддержки валидного сертификата. Вы должны найти поставщика сертификатов, подтвердить свою личность, заплатить за него и настроить сервер, а также своевременно продлевать.

Большинство предложений перехода на повсеместное шифрование звучат примерно так: «NSA записывает весь наш трафик, почему бы не шифровать его?». Целью подобных предложений является повышение стоимости пассивного слежения за всем трафиком, а не более сложные и целевые атаки, которые применяются злоумышленниками.

Ребята из Let's Encrypt уже догадались, что проблема с сертификатами почти полностью поддаётся автоматизации, и что её реализация для выпуска, установки, конфигурации и продления на нескольких наиболее распространённых платформах может покрыть подавляющее большинство Интернета. Замечательная работа, и, хоть и осталось сделать многое, я думаю, что мы можем считать проблему сертификатов решённой.

Эта публикация написана по материалам выступления AlexSerbul на осенней конференции BigData Conference.

Большие данные — тема модная и востребованная. Но многих по-прежнему отпугивает избыток теоретических рассуждений и некоторый недостаток практических рекомендаций. В этом посте я хочу отчасти заполнить этот пробел и рассказать об использовании параллельных алгоритмов для обработки больших данных на примере кластеризации товарного каталога из 10 млн позиций.