Как-то мы лежали в кровати с нашим малышом и жена сказала, что фотографий и видео с ним стало больше и она не хочет использовать платное приложение. Примерно так начинается рассказ создателя Immich – бесплатного open-source решения для хранения фотографий и видео.

Надо сказать, в последние годы я тоже регулярно пытался найти бесплатную self-hosted альтернативу Google Photos и iCloud, однако до сегодняшнего дня функциональных и вместе с тем простых в настройке решений я не встречал. Тот же Nextcloud всегда казался чересчур громоздким. Immich же, напротив, сразу завоевал моё сердце, и вот, после нескольких недель его использования, с радостью делюсь своим рабочим примером.

useReducer - это хук для работы с состоянием компонента. Он используется под капотом у хука useState. В этой статье разберемся с api useReducer, когда лучше использовать useReducer вместо useState и поговорим про нестандартный случай использования useReducer.

Цикл статей с вопросами по Kotlin, которые могут задать на собеседованиях.

Вопросы и ответы для собеседования по Kotlin. Часть 1 — вы находитесь здесь
Вопросы и ответы для собеседования по Kotlin. Часть 2 
Вопросы и ответы для собеседования по Kotlin. Часть 3
Вопросы и ответы для собеседования по Kotlin. Часть 4 

Предисловие

GiST

Для работы любого приложения требуется память. Однако память компьютера ограничена. Поэтому важно ее очищать от старых неиспользуемых данных, чтобы освободить место для новых.

Кто занимается этой очисткой? Как и когда очищается память? Как выглядит структура памяти? Давайте разберем с этим подробнее.

Spring предоставляет много удобств и многие его возможности кажутся магией - поставил аннотацию и все работает. Но, когда что-то идет не так (например, почему-то не работают транзакции как ожидается), приходится лезть внутрь и смотреть, где сломалось. В статье показан путь от создания инфраструктуры для обработки Transactional до обработки исключений.

public class MyServiceImpl {
  
  @Transactional
  public void method1() {
    //do something
    method2();
  }

  @Transactional (propagation=Propagation.REQUIRES_NEW)
  public void method2() {
    //do something
  }
}

В предыдущей статье я рассказывал, как можно доучить GPT на собственных взглядах и вкусах. Сегодня попробуем дать GPT возможность поработать программистом по‑настоящему — с запуском кода и отладкой без участия человека. Весь код опубликован в репозитарии.

Как многие уже убедились, ChatGPT хорош, но есть некоторые типы задач, с которыми у него возникают трудности:

1. Он не может получать новые актуальные знания из сети.
2. Он не может выполнить какие‑либо действия.
3. У него сложности с алгоритмическими задачами (перевернуть строку, решить уравнение, произвести вычисления с применением численных методов).

И если задача 1 решается с помощью BingChat, то 2 и 3 мы сегодня будем решать в рамках данного туториала.

Основная идея такая: пусть ChatGPT сам решает, может ли он справиться с задачей «в уме» или же это лучше сделать с помощью написания кода на python, а наш сервер сразу же выполняет этот код и снова отдает результат работы ChatGPT, чтобы он мог его интерпретировать и или выдать пользователю окончательный ответ или исправить ошибку в своей программе и попытаться ещё раз.

Это - отдельное руководство, описывающее ещё один способ получить личный
прокси-сервер shadowsocks бесплатно и служащее продолжением к моей предыдущей статье. В этот раз мы воспользуемся сервисом Replit.

В этот раз всё будет намного проще: регистрация, импорт, запуск. Три шага.

Крошка-сын к отцу пришел
И спросила кроха
— Что такое хорошо
и что такое плохо

Владимир Маяковский

Эта статья о Spring Data JPA, а именно в подводных граблях, встретившихся на моём пути, ну и конечно же немного о производительности.

Вступление