Давайте прокачаем навыки в направлении трехмерного моделирования и вместе попробуем создать миньона в программе «Блендер», предназначенной для работы с 3D‑графикой. Сразу отметим, что без базовых представлений о Blender подготовленная нами инструкция покажется трудной. Но попробовать точно стоит. Ниже оставим подборку уроков для совсем новичков, можно начать с нее, а затем вернуться к этому туториалу. Уроки предназначены для подростков 13–14 лет и старше.

Создание 3Д‑моделей — распространенное направление: оно используется в киноиндустрии, рекламе, маркетинге и дизайне, а также в разработке игр и промышленности. Профессиональные моделлеры часто применяют инструменты среды Blender — бесплатного программного обеспечения, созданного специально для 3D‑моделирования. Это обусловлено расширенными возможностями платформы.

Если вы уже имеете опыт работы в моделировании или просто хочется попробовать свои силы и сделать первые шаги в создании 3D‑моделей в Blender, вам пригодится представленная инструкция. В ней мы собрали 10 уроков в виде текстовых гайдов, а также предусмотрели видеоролики на случай, если не получится разобраться без визуала. Мы создадим модель миньона, сделаем базовое текстурирование и добавим анимацию.

Эпоха современных хранилищ данных началась с появления реляционных баз данных (далее БД). С появлением бизнес‑аналитики следствием развития БД стала концепция Data Warehouse (корпоративное хранилище данных, DWH).

Дальнейший рост объемов данных, введение термина «большие данные» и разнообразие требований к обработке привели к эволюции архитектур данных.

Рассмотрим этапы эволюции архитектуры данных: чем отличаются концепции, какие у них преимущества и недостатки, для каких задач в работе с данными подходят.

Про байт‑код написано уже немало. Он везде, и никого этим не удивить: его генерирует компилятор, переупаковывает система сборки, «портит» обфускатор и изредка читают программисты. Естественно, для работы с байт‑кодом есть немало инструментов, которые используются в разных областях и на разных платформах. Среди них и ByteWeaver — инструмент для патчинга байт‑кода во время сборки, который может быть полезен разработчикам под Android.

Меня зовут Александр Асанов. Я Android‑разработчик в OK, Tracer, ByteWeaver. В этой статье я разберу, что такое байт‑код, как и зачем с ним работать, расскажу о ByteWeaver и покажу примеры работы с байт‑кодом.

Легкий и простой способ настроить бесплатную синхронизацию Obsidian между всеми своими устройствами.

Некоторые головоломки можно решать на SQL just for fun, а часть получается выразить на этом декларативном языке даже эффективнее других, императивных.

Попробовать сделать более наглядное решение, а заодно познакомить с некоторыми нетривиальными возможностями PostgreSQL меня натолкнул пост о решении на Python задачи Black and White.

Переход от PosgreSQL-only решения к собственному DataLake для отделения read нагрузки под нужды аналитики и AI.

В этой статье обсудим, что из себя представляет изолированность транзакций в БД, какие есть уровни изоляции транзакций, как их установить, какие бывают аномалии на разных уровнях, и что такое MVCC. Естественно, всё на простых примерах.

Решение нашел в комментариях оригинального гитхаба от ValdikSS (работает только для самой последней версии 0.2.3rc3-2).

Рассказываю что можно сделать на одном только голом JDK. Это старое и ныне почти забытое искусство разработки без внешних библиотек и фреймворков. Работать будем «как в былинные времена» — киркой и лопатой голыми руками и немного мозгом.

В статье будут рассмотрены четыре независимых варианта прохождения трафика транзитом с помощью:

1) Double openVPN

2) openVPN + vtun

3) openVPN + tun2proxy через socks5 прокси

4) GOST + openVPN

Entity Graph — это один из мощных инструментов JPA, который помогает разработчикам гибко управлять загрузкой связанных сущностей. Entity Graph позволяет динамически настраивать загрузку данных во время выполнения программы, что делает его особенно полезным в проектах со сложными структурами данных.

Команда Spring АйО подготовила статью, в которой рассмотрела, как использовать Entity Graph.

Привет, Хабр! Я Дима Котиков, ведущий android-разработчик в Т-Банке. Работаю в команде приложения Долями. Разработкой под Android начал увлекаться в 2020 году, а потом хобби переросло в работу. Люблю разбираться в технологиях, разрабатывать под Android и KMP и латте на фундучном молоке :)

Я расскажу о том, как облегчить работу с Gradle с использованием Gradle Convention Plugins. Всю информацию я разбил на серию статей для удобства. Они будут полезны всем, кто пользуется Gradle в качестве сборщика проектов. В первой части поговорим о проблеме с build.gradle-файлами и сделаем начальную настройку для написания Gradle Convention Plugins.

Все началось с того, что я забыла ключ о ворот во двор и вспомнила свою прошлогоднюю идею сделать что‑то, похожее на Флиппер, но компактнее, чтобы всегда носить его с собой. В прошлом году до реализации не дошли руки, а вот в этом — дошли.

Приглашаю под кат, чтобы посмотреть, что получилось и обсудить, как можно сделать ещё лучше :)

Всем привет, сегодня речь пойдет про Android TV. Мне обход именно на телевизоре показался самым проблемным и сложным. Так как дома имеется несколько лишенных ютуба телевизоров, а еще больше ожидают настройки у друзей и знакомых - решил собрать все найденные способы обхода блокировки.

О том, как сделать прозрачную синхронизацию заметок Obsidian между устройствами (Desktop, Android, iOS) через GitHub:

1. Без сторонних приложений (вроде iCloud, SyncThing, Termux и пр)
2. Бесплатно
3. Бонусом — резервная копия: как самих заметок, так и истории изменений.

В результате получается полноценная замена Notion: структурированные заметки с автоматической синхронизацией между устройствами.

В недавней статье обсуждалось решение логической задачи с помощью SQL. Решение было правильным, но сам запрос получился очень громоздким, с большим количеством копипаста.

Оказывается, ту же задачу можно решить изящнее, уместив всю логику в пять строчек кода шириной не более 80 символов.

Статья продолжает знакомить с функциями для документирования баз данных PostgreSQL. Но на этот раз речь пойдет о специальных функциях, подготавливающих описания диаграмм классов на языке PlantUML.

В качестве основного средства документирования выбрана система управления проектами TRAC с подключенным плагином plantuml.

Spring Boot 3.3 раскрывает потенциал CDS (Class Data Sharing) благодаря двум новым функциям: самораспаковывающийся исполняемый JAR и поддержка Buildpacks CDS.

Команда Spring АйО перевела статью, в которой рассмотрены новые функции, нюансы их использования, а также их влияние на время запуска приложения.

О чем эта статья: мы разберемся, что такое JSON Web Token, как он устроен и для чего используется, рассмотрим такие приемы, как «black-list токенов» и «контроль версий» токенов. Для наглядности, в конце будут блок-схемы клиент-серверных запросов с пояснениями.

Для кого эта статья: для тех, кто хочет детально понять что такое JWT, а так же для тех, кто просто ищет схему реализации.

В 1970-х годах известный программист Эдгар Кодд разработал математически выверенную теорию организации данных в виде таблиц (реляций). С тех пор утекло немало воды — появилось большое количество различных коммерческих и open-source реляционных систем управления базами данных (РСУБД). Скоро стало понятно, что эффективное получение данных из базы — задача далеко не тривиальная. Если говорить прямо, она нелинейная и в общем случае NP-сложная.

Когда SQL-запрос становится немного сложнее: SELECT * FROM table, у нас появляется огромная вариативность его исполнения внутри системы — и не всегда понятно, какой из возможных вариантов эффективнее как по памяти, так и по скорости. Чтобы сократить огромное количество вариантов до приемлемого, обычно используются так называемые эвристики — эмпирические правила, которые придуманы человеком для сокращения пространства поиска на несколько порядков. Понятное дело, эти правила могут отсечь и сам оптимальный план выполнения запроса, но позволяют получить хоть что-то приемлемое за адекватное время.

В последние годы в связи с активным развитием ML начали развиваться и нейронные оптимизаторы запросов —особенность которых в том, что они самостоятельно, без участия человека, находят необходимые закономерности в выполнении сложных планов исходя из обучения на огромном количестве данных. Тенденция началась приблизительно в 2017 году и продолжается до сих пор. Давайте посмотрим, что уже появилось в этой области в хронологическом порядке и какие перспективы нас ждут.