Миграция на новые версии фреймворков всегда сопровождается сложностями, особенно если в них произошли значительные изменения. В этой статье мы рассмотрим, с какими проблемами я столкнулся при переходе со Spring Boot 2.x.x на Spring Boot 3.3.1 и Hibernate 6.4+, а также предложим решения, которые могут помочь другим разработчикам избежать аналогичных трудностей при обновлении своих приложений.

Стоит отметить, что далеко не все проблемы при миграции монолитов можно решить с помощью инструментов автоматической миграции, таких как OpenRewrite, особенно если у Вас множество сущностей, связанных между собой легаси-кодом и сложной бизнес-логикой.

С выходом Spring Boot 3.3.1 разработчики столкнулись с необходимостью перехода на более новые версии Hibernate (6.2+). Это обновление связано с изменениями в Hibernate, обеспечивающими совместимость с новыми версиями Spring Boot и использование новых возможностей фреймворка.

Возможности по работе с MIDI-устройствами в macOS очень богатые (по сравнению с Windows, например), однако, официальная документация не может похвастаться подробным изложением. Приходится подглядывать в другие проекты, а также много экспериментировать, что не всегда удобно, если компьютер не сильно мощный, а единственной возможностью отлаживать код под macOS является использование виртуальной машины. В этой статье я покажу базовые сценарии работы с CoreMIDI и постараюсь восполнить пробелы в документации.

Разбор содержимого APK и какие способы доставки используются в Google Play, чтобы уменьшить объем передаваемых данных и ускорить получение обновлений конечным пользователем.

Разработчики предъявляют высокие требования к базам данных: максимальная надежность (ничего из того, что было записано не должно быть утеряно ни при каких обстоятельствах), и, одновременно, максимальная производительность при различных видах нагрузки (Запись/Чтение или OLTP/OLAP). Достичь этих требований может быть не просто. Давайте попробуем разобраться, как это делает MySQL.

Размышляя о базе данных, легко представить таблицу базы данных как HashMap/BinaryTree, отображающие первичный ключ (primary key) в структурированные записи с данными. Такое хранилище может работать in memory. Но, как только мы захотим записать данные на диск, придется использовать какие-то алгоритмы во внешней памяти. Просто положить наш HashMap на диск не получится, потому что память и диски слишком разные: чтение/запись диска производится блоками, latency диска больше чем у RAM, а еще нельзя будет воспользоваться обычными указателями и аллокаторами памяти - все это придется заменить самостоятельно.

Машинное обучение это незаменимый инструмент для решения задач, которые легко решаются людьми, но не классическими программами. Ребенок легко поймет, что перед ним буква А, а не Д, однако программы без помощи машинного обучения справляются с этим весьма средне. И едва ли вообще справляются при минимальных помехах. Нейросети же уже сейчас решают многие задачи (включая эту) намного лучше людей. Их способность обучаться на примерах и выдавать верный результат поистине очаровывает, однако за ней лежит простая математика. Рассмотрим это на примере простого перцептрона.
Данная статья представляет собой пересказ-конспект первой части книги Тарика Рашида "Создай свою нейросеть" для тех, кто начал изучать тему, не понял отдельные детали или с трудом охватывает общую картину.

Идея данного текста возникла из многочисленных расспросов друзей и коллег, кто решился на какую-либо релокацию в столь нелегкое время.

Дело в том, что в августе этого года я улетел за 12000 км от родного дома в страну, оказаться в которой жизнь меня не сильно готовила. Ехал к девушке, которая приняла оффер зарубежной компании и уехала несколько раньше. Мне удалось убедить работодателя, что труд на удаленке будет достаточно эффективен, хотя должность админа с входящей в круг обязанностей задачей следить за активным оборудованием и железными серверами в компании, слабо представлялась работодателю в данном режиме. Тем не менее, данный материал я готовлю из Сан Паоло, и вместо написания каких-то инструкций или описания интересных рабочих проектов, хотел бы коснуться темы подготовки персональной инфраструктуры, которая может пригодиться при подобном переезде на неопределенный срок. Стоит отметить, что я не любитель тотальной автоматизации всего и вся в своей жизни и "умный дом" из заголовка для привлечения внимания у меня до сих пор лишь в планах на "пенсионные" годы. К тому же это мой первый выезд за рубеж, глаз не еще "не замылен", потому такой опыт возможно, будет интересен и полезен читателям.

Оговорюсь также, что выбор оборудования для реализации тех или иных задач не является какой либо рекламой, а приведен лишь для примера с объяснением критериев выбора. В моем случае это оборудование, с которым либо был опыт работы, либо которое я смог себе позволить купить, не прибегая к ограблению банка, либо то, что имелось на руках и могло быть применено по назначению. Подробные технические моменты также оставим за кадром, это не задача данного обзорного материала, но некоторые нюансы для меня были не очевидны, я постараюсь их описать.

SQL является мощным инструментом для обработки множеств, а функционал PostgreSQL позволяет делать многие вещи еще проще, поэтому идеально подходит для реализации некоторых алгоритмов на графах.

Причем работа с графами - это не просто разминка для ума, а вполне себе прикладная задача. Например, в прошлой статье мы сделали "из мухи - слона" волновым алгоритмом Ли, аналогичным используемому у нас в СБИС при расчете себестоимости в многокомпонентных актах выпуска.

А сегодня мы научимся генерации случайных лабиринтов алгоритмом Прима с использованием геометрических типов данных.

Наш телеграм канал

14.11.2021 — Upd 7. В японский язык добавил Путь бесхвостой птички Адиля Талышханова (Shinrin), в английский — The Mother Tongue — English And How It Got That Way Билла Брайсона (alexey-m-ukolov) и Приключения английского языка Мелвина Брэгга, Введение в прикладную лингвистику Анатолия Баранова к серьезной лингвистике (darkTux)

Upd 6. Добавил Атомы языка Марка Бейкера (9_pm) и The Language Instinct (Язык как инстинкт) Стивена Пинкера (alex518 и snvtr). Проставил у рекомендаций значок ?

Upd 5. Добавил раздел 'Лингвистические задачи'. Лингвистические задачи Зализняка, "Три склянки пополудни" Бердичевского и Пиперски (книга только вышла!) (middle), и еще одни "Лингвистические задачи" от коллектива авторов, включая Алпатова и Зализняка (AlexKarpan и DinaPy). Спасибо всем, кто рекомендует!

Upd 4. Добавил раздел 'Полевая лингвистика'. Не спи — кругом змеи! Дэниела Эверетта (9_pm), добавил "Слово о словах" Льва Успенского (Temmokan и saboteur_kiev)

Upd 3. Добавил раздел 'Серьезно о лингвистике'. Человек говорящий. Эволюция и язык Хомского и Бервика (alex518) и Значение и структура языка Чейфа Л. Уоллеса (darkTux)

Upd 2. Добавил "The Unfolding of Language" Гая Дойчера и "Our Magnificent Bastard Tongue" Джона Макуортера (etoropov)

Upd 1. Добавил раздел 'Грамотность и стиль'. "Слово живое и мертвое" Норы Галь (darkTux) и "The Sense of Style" Стивена Пинкера (9_pm)

Количество атомов в наблюдаемой Вселенной — где-то 10^80, число Дэвидов на картинке к статье — 2. Количество книг в этой подборке находится между этими ориентирами и будет пополняться (всегда рад рекомендациям). Что же это за книги?

Продолжаю публиковать перевод статьи Remus Rusanu (CC-BY), о том,  как MS SQL Server выполняет запросы. В этой части разберём, как данные хранятся внутри БД, а также как именно происходит их считывание в рамках запроса.

Как я начал программировать

Привет, Хабр!

Этим постом начинается разбор задачек по алгоритмам, которые крупные IT-компании (Mail.Ru Group, Google и т.п.) так любят давать кандидатам на собеседованиях (если плохо пройти собеседование по алгоритмам, то шансы устроиться на работу в компанию мечты, увы, стремятся к нулю). В первую очередь этот пост полезен для тех, кто не имеет опыта олимпиадного программирования или тяжеловесных курсов по типу ШАДа или ЛКШ, в которых тематика алгоритмов разобрана достаточно серьезно, или же для тех, кто хочет освежить свои знания в какой-то определенной области.

При этом нельзя утверждать, что все задачи, которые здесь будут разбираться, обязательно встретятся на собеседовании, однако подходы, с помощью которых такие задачи решаются, в большинстве случаев похожи.

Повествование будет разбито на разные темы, и начнем мы с генерирования множеств с определенной структурой.

В статье рассматривается архитектура и API для создания приложений, воспроизводящих музыку. Мы напишем простое приложение, которое будет проигрывать небольшой заранее заданный плейлист, но «по-взрослому» — с использованием официально рекомендуемых практик. Мы применим MediaSession и MediaController для организации единой точки доступа к медиаплееру, и MediaBrowserService для поддержки Android Auto. А также оговорим ряд шагов, которые обязательны, если мы не хотим вызвать ненависти пользователя.

В этой статье мы поговорим о новой концепции в готовящемся к выходу Spring Framework 5 которая называется функциональный веб-фреймворк и посмотрим, как она может помочь при разработке легковесных приложений и микросервисов.