Всем привет! Иногда бывает так, что учиться очень сложно и мотивацию надо поднять, а дженерики и лямбда выражения совсем высосали силы. Поэтому я, пару дней назад, залипая в мобильную игру, внезапно поймал себя на мысли, что могу упростить себе и еще нескольким сотням человек жизнь. Поэтому было принято решение сделать свое приложение.
Сегодня в ленте было про GPU для дата-центров. Смешно было про "мейнфреймы в офисе для AI" - в статье, на которую ссылается автор, нет ничего про то, что искуственный интеллект может или будет работать на мейнфреймах. И опять про "аппаратное ускорение AI" на пользовательских устройствах. Автор, вы сами попробуйте добраться до этого аппаратного ускорения, и если найдете как - напишите статью. А то элементарная попытка использования GPU для работы TensorFlow Lite приводит только к потерянному времени, а ускорители NPU больше не поддерживаются именно там, где должны были бы. То есть за хайпом вокруг "аппаратного ускорения ИИ" производители создали новую категорию устройств, и теперь стандартно ноутбук будет стоить в 2 раза больше, чем было раньше. А по факту пользоваться этим ускорением будут только компании-производители, чтобы еще больше заработать денег на пользователях через рекламу, "правильные" модели и торговлю персональными данными.
А мы сегодня запустим TensorFlow Lite на устройствах разного класса и года выпуска и посмотрим, что там с производительностью и ускорением.
Привет, Хабр! Меня зовут Егор, я бэкенд-разработчик в T-Банке, участвую в разработке продуктов комплаенса. Недавно в одном из наших проектов мы столкнулись с проблемой низкой производительности Camunda — и хотим поделиться опытом, который мы получили в процессе ее решения.
Статья для тех, кто уже немного знаком с Camunda BPM или имел опыт разработки на ней. Многие описанные здесь вещи будут, скорее всего, непонятны новичкам в Camunda, поэтому лучше будет прежде ознакомиться с основами этого движка в других статьях или в официальной документации.
Недавно вышла новая версия IntelliJ IDEA 2024.2, в которой появилось довольно много новых фич. Команда Amplicode подготовила обзор основных возможностей IDE, которые на данный момент доступны российским разработчикам без каких-либо ограничений.
Привет, Хабр! На связи Александр Бобряков, техлид в команде МТС Аналитики. В предыдущих постах я рассказал, как собрать первое приложение Flink со Spring, реализовав пайплайн дедупликации сообщений Kafka-to-Kafka. В этом примере погружусь в использование таймеров в Flink, а в следующих статьях расскажу, как работать с более сложными состояниями, эволюционировать их схему и покрыть это все тестами.
Весь разбираемый исходный код есть в репозитории AlexanderBobryakov/flink-spring. В master-ветке представлен итоговый проект по всей серии. Эта статья соответствует релизной ветке с названием release/7_Trigger_Flink_Job.
Это восьмой материал из моей серии про Apache Flink. По мере выхода новых ссылки на них будут появляться ниже.
Приветствую всех, в данной статье я кратко расскажу и покажу, что такое TDD на очень простом примере.
Итак, представим себя разработчиком в вымышленной ИТ компании, перед которым стоит задача: написать валидатор пользовательских паролей, при этом стараясь следовать принципам TDD.
Начнем разработку нашей программы с ознакомления с требованиями службы безопасности:
Допустим отдел аналитики подготовил нам Swagger YAML с описанием API доступа к какому-то сервису: xyz-swagger-v1.0.0.yaml.
Как автоматизировать генерацию библиотеки для доступа к API по этому описанию, если у вас maven? Полного мануала почему-то нигде нет, так что я собрал в одну всю информацию о реализации и возможных проблемах.
Приветствую всех, сегодня я хочу рассказать про одну из самых интересных неразгаданных загадок математики. Гипотеза Коллатца, или же дилемма 3n+1 прославилась благодаря простоте своей формулировки, при этом оставаясь не доказанной уже более 90 лет.
В этом выпуске : обзор самой гипотезы, код-снипеты, кэширование, рекурсия, и много чего еще.
Поехали.
Краткая формулировка, то бишь немного измененная выдержка из википедии Collatz conjecture — Wikipedia Гипотеза Коллатца — Википедия (wikipedia.org):
Берём любое натуральное число n:
1) Если оно чётное, то делим его на 2,
2) Если нечётное, то умножаем на 3 и прибавляем 1.
Над полученным числом выполняем те же самые действия, и так далее.
В этой статье представлен кейс по интеграции Apache NiFi с Apache Atlas с использованием Docker. В процессе развертывания и настройки системы возникли проблемы с загрузкой образов и установкой необходимых пакетов. Основное внимание уделяется созданию и настройке пользовательского репортера, который позволяет фильтровать и отображать только те компоненты DAG в Atlas, которые соответствуют заданным критериям. В статье подробно описаны шаги по созданию и сборке .nar архива, добавлению его в NiFi и настройке фильтрации с использованием кастомных классов.
Команда Spring АйО продолжает следить за последними новинками в мире инструментов для разработчиков. В нашем новом переводе вы узнаете о недавно появившемся плагине для IntelliJ IDEA, который предоставляет долгожданную многими функциональность.
Вот и моя первая статья на Хабре.
Посвящена она будет презентации своего небольшого решения для валидации моделей с использованием запросов к БД и EntityManager.
Вариант этот пока черновой, "на коленке" и будет развиваться. Критика и рекомендации горячо приветствуются. Пока что мне важно понять, есть ли у сообщества запрос на что-то подобное и имеет ли смысл как-то публично развивать это решение.
Понятно, что статья рассчитана на тех, кто уже знаком с той же Jakarta Validation.
Как показывает опыт Netflix, использование виртуальных потоков, представленных в Java 21, может спровоцировать возникновение неожиданных проблем. В новом переводе от команды Spring АйО мы подробно исследуем уникальные трудности, возникшие у команды Netflix при интеграции виртуальных потоков в Spring Boot на Tomcat.
Давайте же посмотрим, как виртуальные потоки могут повлиять на производительность и стабильность системы.
Наверное, есть только малая часть приложений, код в которых выполняются строго последовательно. Классический Hello World! как раз из таких. В таких случаях говорят, что у выполняющейся программы есть только один поток выполнения - флоу. Однако, подавляющее число приложений меняют свой поток выполнения в зависимости от внешних условий (контекста выполнения, переменных среды, значений пропертей) или внутренних (переменные, значения полей и т.д.). Для таких случаев в Java еще с самой первой версии, как и во остальных языках программирования, есть оператор if-else и его модификации.
Давайте рассмотрим пример кода, в котором в зависимости от того, кем является член семьи, он делает какую-то обязанность по дому:
Привет, Хабр! На связи Кирилл из МТС Диджитал. На днях я решил прогуляться по воскресной барахолке и наткнулся на продавца, который выложил на прилавок практически новый MIDI-контроллер Akai MPK Mini mk3. Я и раньше слышал про этот девайс, но мне все как-то не доводилось его купить. Естественно, забрал. Вернулся домой, подключил к Mac Mini M2 и на несколько часов выпал из реальности, создавая трек в стиле Sovietwave.
И тут мне в голову пришла мысль: а можно ли использовать такой контроллер для других операций? Например, вводить через него текст или забиндить часто используемые сочетания клавиш. На мой запрос Гугл выдал целую пачку интересных ссылок, одна из которых обещала превратить мою MIDI-клавиатуру в печатную машинку. В посте расскажу о результатах этого эксперимента.
Привет, я Дмитрий и хочу поделиться с вами как я делал свой телеграм-бот для сохранения сообщений из чатов в блокчейн на языке java. Вообще идея была в том, чтобы научиться быстро и удобно увековечивать некоторые особо важные сообщения, так чтобы они оставались без изменений и вне зависимости от того, что будет с чатом где они были размещены или даже с самим Телеграмом.
В этой статье мы разберемся с тем, как работают массивы, что такое алгоритмы, и как устроен бинарный поиск "под капотом"
Всем привет! Меня зовут Сергей Соловых, я Java-разработчик в команде МТС Digital. В этой статье я расскажу, как скрыть личные данные пользователей при организации логирования.
Такая необходимость возникает при отслеживании запросов, анализе ошибок и диагностике проблем. Однако в процессе обработки персональных данных пользователей (паспортных данных, ИНН, СНИЛС и прочих документов, удостоверяющих личность) нужно учитывать, что их содержимое не подлежит разглашению. Это серьезный вопрос, который затрагивает множество аспектов: репутацию компании, доверие потребителей, законодательство. Так что задача разработчика не только связать логами всю цепочку прохождения запроса, но и исключить из них те данные, что не подлежат раскрытию.
Сегодня мы не будем сильно погружаться в детали работы той или иной технологии, а просто рассмотрим несколько доступных решений.
Рады сообщить, что JSpecify 1.0.0 теперь доступен в Maven Central: четыре аннотации, связанные с nullability — @Nullable, @NonNull, @NullMarked и @NullUnmarked — стали официальными, и, что немаловажно, обратная совместимость с ними будет гарантирована.
В новом переводе от команды Spring АйО мы подробнее рассмотрим, какие преимущества и новшества предлагает JSpecify 1.0.0, как это может повлиять на ваш проект и что нам предлагается для борьбы с NPEs.
В предыдущих сериях (FAQ • 1 • 2 • 3 • 4 • 5 • 6 ) мы весьма подробно рассмотрели, как написать на Java собственный интерпретатор объектно-ориентированного диалекта SQL поверх Spark RDD API, заточенный на задачи подготовки и трансформации наборов данных.
В данной части поговорим о том, как добавить в собственный диалект SQL поддержку процедур. Например,
-- library.tdl
CREATE PROCEDURE dwellTimeByMode(@signals, @target, @outPrefix,
@modes = ['pedestrian', 'non_pedestrian', 'car', 'bike'],
@groupid='cell10') AS BEGIN
LOOP $mode IN $modes BEGIN
SELECT * FROM $signals INTO "{$signals}/{$mode}" WHERE mode=$mode;
CALL dwellTime(@signals_userid_attr=userid,
@target_userid_attr=userid,
@target_grouping_attr=$groupid
) INPUT signals FROM "{$signals}/{$mode}", target FROM $target
OUTPUT INTO "{$outPrefix}/{$mode}";
ANALYZE "{$signals}/{$mode}";
ANALYZE "{$outPrefix}/{$mode}";
END;
END;
--- ... --- ... --- ... ---
-- script.tdl
CALL dwellTimeByMode(@signals=$this_month, @target=$population, @outPrefix=$this_month);Нафига это надо?
Ну, допустим, у нас уже есть некоторое количество SQL ETL кода, наработанного за время эксплуатации инструмента в продакшене, и становится заметно, что значительная часть скриптов на разных проектах совпадает, и из раза в раз повторяется. Логично было бы вынести все эти совпадающие куски в библиотеку, чтобы держать в одном месте, да и вызывать с какими надо параметрами, когда надо. Вот прям как на примере выше.
Добрый день дорогой читатель. Сегодня я дам тебе несколько советов для поиска и анализа проблем в твоем Java приложении. Мы разберем такие вещи как: HeapDump, ThreadDump, VisualVM, Grafana, HikariPool, Prometheus и Garbage Collector.