Программирование

Последний месяц зимы подходит к концу, и просыпается здоровое желание сходить на какую-нибудь большую Java-конференцию. Благо, всего месяц остался до JPoint 2019 — международной Java-конференции, которая пройдёт в начале апреля в Москве. Программа почти стабилизировалась, и настало время раскрыть все карты.

Программа нового JPoint огромная: два дня, каждый день по двадцатке докладов. На какие из них идти? Можно упростить себе задачу, разбив доклады на несколько категорий:

• VM & Runtime — 8 хардкорных докладов от лидеров индустрии: Oracle, BellSoft, IBM, Azul, Excelsior, Одноклассники и GridGain;
• Enterprise — 5 докладов от российских и международных энтерпрайзов: Spring, JavaEE, Liferay, Vaadin, Kafka, Netflix OSS vs Kubernetes, архитектура больших систем;
• Reactive — 10 докладов про страшный и волшебный реактивный мир: Spring Web Reactive Framework, Spring Project Reactor, RSocket, Reactive Streams, реактивная архитектура;
• Languages — 7 докладов по языкам: Java 9-12 (deputy CTO Azul), Kotlin и Kotlin/Native (JetBrains), Scala, функциональное программирование;
• Tooling — 5 докладов про тулинг: создатель Jenkins (CEO CloudBees), разработчики Gradle и IntelliJ IDEA;
• Несколько докладов вне категорий.

Объем хабрастатьи не позволит рассмотреть все доклады одновременно, поэтому в каждой из категорий я выбрал парочку наиболее интересных лично мне. Про всё остальное можно узнать на сайте, а сейчас можно занырнуть под кат и увидеть, что год грядущий нам готовит.

В субботу 16 февраля завершился 3-ий всероссийский конкурс Тест Тьюринга, который проходил в рамках международной конференции по искусственному интеллекту Opentalks.AI 14-16 февраля.



Под катом — числа, диаграммы, лучшие диалоги по мнению экспертной группы.

Технология WebRTC существует давно и поддерживается практически всеми браузерами (97% по нашему опыту). Многие задумываются установить и себе виджет WebRTC для связи с клиентами и повышения конверсии.



Как добавить себе на сайт WebRTC звонки без лишних затрат и обойти баги с граблями,

PostGIS — открытое программное обеспечение, добавляющее поддержку географических объектов в реляционную базу данных PostgreSQL.

В этой небольшой статье будет рассмотрено использование его в Java. В частности — задача нахождения географических объектов по их координатам.

Совсем недавно вышла Visual Studio 2019 Preview 2. И вместе с ней пара дополнительных функций C# 8.0 готова к тому, чтобы вы их опробовали. В основном речь идет о сопоставлении с образцом, хотя в конце я коснусь и некоторых других новостей и изменений.

Эта статья на английском

Это маленькое руководство описывает создание реактивного веб-приложения используя отрисовку на стороне сервера (Server-Side Rendering, SSR). Клиентская часть являет собой полноценное Vue-приложение, в моём случае используя шаблон MVVM. Серверное приложение работает на микрофреймворке Flask, который может предоставить конечные точки подключения (endpoint) и отдать готовую HTML страницу. HTML страницы (расположены в подкаталоге myapp/templates) рендерятся шаблонизатором Jinja (устанавливается в качестве зависимости Flask).

В прошлой статье я рассмотрел обратное геокодирование средствами Spark. Теперь представим, что перед нами встала задача прямого геокодирования почтовых адресов. То есть, получения для записанного текстом адреса неких географических координат.

Адреса для определенности российские, и главное — зачастую написаны криво, то есть с ошибками, неоднозначностями и прочими прелестями. И находятся эти адреса в базе данных Hive, на кластере Hadoop.


Ну казалось бы — берем Google Maps Geocoding API (или, если вы сторонник импортозамещения, то Yandex Maps API), и работаем. Но тут нас, как впрочем и c обратным геокодированием, ждет небольшая засада.

В настоящее время VIPER и MVVM являются наиболее популярными архитектурными решениями, применяемыми при разработке крупных приложений, требующих участия в разработке больших команд, являющихся хорошо тестируемыми, длительно проддерживаемыми и постоянно развивающимися. В данной статье мы попробуем применить их на небольшом тестовом проекте, который представляет из себя список контактов пользователей с возможностью добавления нового контакта. В данной статье больше практики, чем аналитики, и предназначена она в первую очередь для тех, кто уже в теории знаком с данными архитектурами и теперь хотел бы понять как это работает на конкретных примерах. Впрочем, базовое описание архитектур и их сравнение также присутствует.

Введение

Некоторое время назад я принимал участие в разработке устройства, в котором было необходимо реализовать российскую криптографию. Так как в дальнейшем предполагалось это решение сертифицировать, то к реализации криптографии выдвигались определенные требования. И как один из вариантов упрощения реализации этих требований, рассматривалась возможность встроить в устройство считыватель смарткарт или установить смарткарточный чип, в котором уже были реализованы многие необходимые сценарии работы с ключевой информацией.

К сожалению, тогда подобное решение не подошло по некоторым причинам, хотя если бы удалось использовать уже готовую российскую аппаратную криптографию, то это должно было значительно ускорить разработку и последующую сертификацию конечного изделия. А причины невозможности использования USB токенов или смарткарты были весьма банальны: устройство должно было быть довольно компактным (небольшой модуль для M2M или IoT устройств), эксплуатироваться преимущественно в необслуживаемом режиме и работать в широком температурном диапазоне.

В этой статье я хочу рассказать о возможном решении подобного кейса с использованием чипа A7001, который подключается к системе через I2C интерфейс.

По статистике, приведенной в исследовании 2018 BSA Global Software Survey:

• Нелицензированное (пиратское) ПО составляет 37% от всего объема программного обеспечения, установленного на персональных ПК по всему миру.
• Стоимость контрафактного ПО оценивается в $46 млрд.
• Malware, которыми заражены многие пиратские программы, загружаемые из сторонних источников, обходятся бизнесу в $359 млрд в год.
• Потери от взлома лицензионного ПО составляют порядка $600 млрд ежегодно.

Все мы знаем, что среди пользователей есть те, кто честно покупает программу и использует ее по назначению, а есть и те, кто взламывает ПО тем или иным образом и работает с ним сам либо же продает.