Что такое Java Spring и как с ним работать

«Фреймворк фреймворков» — так часто называют Java Spring. Зачем он нужен и какие у него есть плюсы и минусы, рассказывает специалист по Java, техлид в финтех-проекте Егор Воронянский.
Компания Skillfactory временно не ведёт блог на Хабре

«Фреймворк фреймворков» — так часто называют Java Spring. Зачем он нужен и какие у него есть плюсы и минусы, рассказывает специалист по Java, техлид в финтех-проекте Егор Воронянский.

В сфере информационной безопасности и тестирования веб-приложений каждая малейшая уязвимость может привести к серьезным последствиям. Надежным помощником в обнаружении скрытых угроз и проведения глубокого анализа безопасности веб-систем может стать утилита Ffuf. Разбираемся с фаззингом с Ffuf и исследуем несколько ключевых методов его применения.
Удаление определенной информации в процессе обучения помогает моделям машинного обучения быстрее и лучше осваивать новые языки.
Группа ученых в области компьютерных наук придумала более гибкую модель машинного обучения. В чем особенность: модель должна периодически забывать кое-что из того, что знает. Новый подход не заменит огромные модели, но зато, возможно, подскажет нам, как именно они понимают естественный язык.
Мир информационной безопасности манит своей романтикой: борьба со злом, защита данных, хакерские трюки. Но за ширмой героических будней скрывается изнурительная работа, горы рутины и постоянный стресс. Эта статья — не хвалебная ода профессии, а откровенный разговор о ее темной стороне.
Возможно, в комментариях напишут «Не надо обобщать, у меня все не так» — это правда, многое зависит от конкретной компании или специализации. Но в ИБ есть общие «болячки», о которых нельзя молчать.
Этот документ — часть документации по стилю Go в Google. Он не является ни нормативным, ни каноничным, это дополнение к «Руководству по стилю». Подробности смотрите в Обзоре.
Здесь приведены рекомендации по лучшим практикам применения требований «Руководства по стилю» для Go. Это руководство охватывает общие и распространенные случаи, но не может применяться к каждому частному случаю. Обсуждение альтернатив, по возможности, включено в текст руководства вместе с указаниями о том, когда они применимы, а когда — нет.
Полная документация руководства по стилю описывается в обзоре.
Если вы занимаетесь обучением крупных современных нейросетей, эта статья будет вам не совсем в тему, ведь у A100 скорость в сто раз выше (156 терафлопсов).
Так что же интересного в этих полутора терафлопсах?
Мы говорим не о мощных ускорителях или тензорных ядрах графических процессоров, а лишь о настоящей производительности линейной алгебры, которая отстоит от регистров процессора на один цикл.
В библиотеке msgspec много функций, например кодирование, поддержка MessagePack (альтернативный формат, который быстрее JSON) и другие. Если вы регулярно парсите файлы JSON, и у вас проблемы с производительностью или памятью, или просто нужны встроенные схемы, то попробуйте msgspec.
Ниже рассказываем о библиотеке подробнее. Итак, чтобы обработать большой файл JSON на Python без сбоев и аварийного завершения, нужно:
Конечно, можно объединить решения с несколькими библиотеками. А можно — всего с одной. Схемы, быстрый парсинг и хитрые приемы для уменьшения потребления памяти — все это новая библиотека msgspec.
В 17 лет я работал и учился около 20 часов в сутки: ходил в школу, домашние задания делал на переменах, а по ночам руководил некоммерческой организацией. Тогда это дало мне возможность получить много маркетинговых кампаний, работать с лучшими организациями и начать успешную карьеру. Став старше, я понял, что много работать — это не всегда единственно правильный путь к успеху.
В тексте речь идёт о маркетологах, однако материал будет полезен всем, кто работает с информацией, чей главный инструмент на работе — это мозг.
Фракталы — это бесконечные сложные узоры, которые самоподобны в разных масштабах. Например, ствол дерева расщепляется на ветки. Те распадаются на еще более мелкие ветви и так далее. Программная генерация фракталов превратит простые формы в сложные узоры. Я покажу, как построить впечатляющие фракталы при помощи Python простой геометрии и знания программирования.

Всего три года, и можно наконец-то накопить на ту 3-комнатную квартиру
Ты встаёшь в 6:30, приняв накануне снотворное, чтобы заснуть. Пятница. Вчерашний вечер в Розвуде был очень насыщенным: нужно было съездить в Мадеру и посмотреть, есть ли хоть доля правды в давних слухах о Кремниевой долине. Ты разочарован, но по крайней мере увидел в баре нескольких управляющих крупными венчурными фирмами. Они заметили тебя? Удалось установить с ними зрительный контакт? Стоп. Ты напоминаешь себе: они никакие не знаменитости и известны лишь в радиусе 15 миль среди читателей TechCrunch.
XGBoost и другие методы на основе дерева решений, обучающие модели при помощи градиентного подъема, принимают решение через сравнение, тогда как определить оператор сравнения категорий математически — это нетривиальная задача.
Ниже объясняется, какие есть варианты, подробно рассказывается об их плюсах и минусах. Особое внимание уделяется встроенной поддержке категориальных функций, представленных недавно в XGBoost и LightGBM.
Если вас интересует градиентный бустинг и его применение к дереву решений, посмотрите мою книгу.
Этот блокнот познакомит вас с основами Petals — системы логического вывода и точной настройки языковых моделей с сотнями миллиардов параметров без необходимости использования высокопроизводительных GPU. С помощью Petals вы можете объединять вычислительные ресурсы с другими людьми и запускать большие языковые модели с миллиардами параметров, например BLOOM-196B или BLOOMZ того же размера, что и GPT-3.

Научно-исследовательская антарктическая станция «Ноймайер III» расположена на краю безжалостного антарктического шельфового ледника Экстрем. В период зимовки, когда температура может опускаться ниже минус 50 градусов по Цельсию, а ветер может достигать скорости более 100 км/ч, никто не может ни прибыть на станцию, ни покинуть ее. Изоляция станции необходима для метеорологических, атмосферных и геофизических научных экспериментов, проводимых на ней небольшой группой ученых, которые работают там в зимние месяцы и стойко переносят холодное одиночество.
Инструменты покрытия кода помогают понять, какая часть кодовой базы выполняется (или, как еще говорят, покрывается) при выполнении данного набора тестов. Какое-то время Go поддерживал измерение покрытия кода на уровне пакета, введенное в Go 1.2, она включалась флагом команды go test -cover.
Это хорошо работает в большинстве случаев, но при разработке больших приложений обнаруживаются недостатки. Для больших приложений разработчики часто пишут интеграционные тесты, которые проверяют поведение всей программы (в дополнение к модульным тестам на уровне пакета).
В отличие от тестирования пакетов по отдельности, этот тип тестирования обычно включает создание полноценного двоичного файла приложения, его запуск на наборе репрезентативных входных данных (или под рабочей нагрузкой, если это сервер), чтобы убедиться, что все пакеты компонентов корректно работают вместе.
Двоичные файлы интеграционных тестов создаются командой go build, а не go test, поэтому инструментарий Go до сих пор не предоставлял простого способа сбора профиля покрытия этих тестов.
С версии Go 1.20 программы с инструментированием покрытия можно создавать командой go build -cover, а затем, чтобы расширить область покрытия, передавать эти инструментированные двоичные файлы в интеграционный тест.
Ниже приводим пример того, как работают эти новые функции, расскажем о вариантах применения и рабочем процессе сбора профилей покрытия из интеграционных тестов.
Искусственный интеллект во многом обязан своими достижениями Джуде Перлу. В 1980-х он руководил работами, которые позволили машинам развить способности к вероятностному рассуждению. Сегодня Джуда Перл — один из самых ярых критиков в этой области. В своей последней книге «Почему? Новая наука о причинно-следственной связи» (англ. The Book of Why)? он утверждает, что [настоящему] искусственному интеллекту препятствует неполное понимание того, что на самом деле представляет собой интеллект. За ответами — к старту флагманского курса по Data Science — приглашаем под кат.

Вы хотите создать простую капсулу, способную распознавать естественные движения трости? Хотите внедрить машинное обучение / искусственный интеллект на микроконтроллерах и других устройствах? Мы покажем, как создать GesturePod — самонастраиваемое устройство, которое распознает движения в режиме реального времени. Эта инструкция наглядно показывает, как при помощи GesturePod сделать интерактивной любую «белую трость». GesturePod упрощает доступ к смартфонам и другим домашним устройствам для людей с нарушениями зрения и пожилых людей. С помощью GesturePod можно управлять устройствами, выполняя движения тростью. К примеру, ответить на входящий звонок двойным покачиванием трости из стороны в сторону.

Граф — это форма визуализации, позволяющая показывать и анализировать отношения между сущностями. Например, рисунок ниже показывает вклад редакторов Википедии на различных языках энциклопедии в июле 2013 года:

Можно сделать несколько наблюдений:
Я же расскажу о том, как для отображения графов использовать пакет networkx.

Этот ценник, но чёрно-белый, без красного цвета
Одному из членов нашего сообщества удалось приобрести на eBay несколько дисплеев e-ink. Эти дисплеи используют в магазинах, где на них указывается цена товаров, которые можно купить. По сравнению с бумажными ценниками такой дисплей имеет два ключевых преимущества: текст на e-ink дисплеях может обновляться автоматически и может иметь более замысловатую графику. От обычных ЖК-экранов e-ink отличается тем, что энергия расходуется только при изменении содержимого. Это позволяет оснастить ценники батареей небольшой ёмкости и работать без замены батареи несколько лет.

Если вы испытывали раздражение из-за невозможности легко перемещаться по сайту, с высокой вероятностью вы столкнулись с недоступностью в том или ином виде. Недоступность и неприятные впечатления от использования схожи. Если вам сложно прочитать мелкий шрифт, то человеку с нарушениями зрения, возможно, вообще не прочитает его.
Функция color-contrast() используется для удобства чтения, придания необходимого контраста между текстом и фоном на веб-странице. Это особенно важно для людей с нарушениями зрения, которым трудно прочитать текст с низким контрастом.
Представьте: у вас есть файл с данными, которые вы хотите обработать в Pandas. Хочется быть уверенным, что память не закончится. Как оценить использование памяти с учетом размера файла?
Все эти оценки могут как занижать, так и завышать использование памяти. На самом деле оценивать использование памяти просто не стоит. А если конкретнее, в этой статье я: