Эта статья по Spring Boot 3.2 посвящена надстройке над  WebClient, которая называется RestClient и представляет собой более интуитивный и современный подход взаимодействия с RESTful сервисами.

В мире Spring Boot отправка HTTP запросов к внешним сервисам является весьма распространенной задачей. Традиционно при достижении этой цели разработчики полагались на  RestTemplate. Однако, по мере развития Spring Framework, на свет появился новый и более мощный способ обработки HTTP запросов: так называемый  WebClient. Spring Boot 3.2 представил нам надстройку над  WebClient, которая получила название RestClient. 

RestClient предлагает нам более современные и интуитивно понятные способы взаимодействия с RESTful сервисами. 

Привет, Хабр!

Асинхронное программирование уже давно является полноценной частью Java. С появлением Java 8 и введением класса CompletableFuture, асинхронное программирование стало более доступным.

CompletableFuture — это класс в пакете java.util.concurrent, предоставляющий возможности для асинхронного программирования. Он поддерживает выполнение задач в фоновом режиме, цепочки задач, обработку исключений и многое другое.

Привет, Хабр! Это первая часть обзора по изучению существенных тем Java стека и туториала по их применению. В этой статье вы найдете важные аспекты многопоточности в Java, а также полезные шпаргалки с практическими примерами.

Меня зовут Влад, я Java-разработчик в компании SimbirSoft. Надеюсь, что моя статья будет полезна как начинающим, так и продвинутым Java-специалистам, которые заинтересованы в прокачке своих знаний для успешной подготовки к собеседованиям на боевые проекты.

Сейчас все большее количество интернет-ресурсов и приложений декларируют полный переход на протокол передачи данных, использующий шифрование HTTPS. Более того, некоторые из них ужесточают требования к обеспечению шифрования. Теперь если вы, например, попробуете открыть ресурс, на котором был установлен самоподписанный сертификат, по зашифрованному каналу в браузере, вам могут не только вывести предупреждение о небезопасном соединении, но и пресечь попытку подключения. Все эти изменения чреваты разного рода неудобствами как для специалистов, так и для конечных пользователей. 

Сегодня мы попробуем разобраться с практической стороной применения сертификатов. Создадим простейшее веб-приложение на Java и доведем его до готовности к эксплуатации в виде контейнеризированного приложения, работающего по протоколу HTTPS.  

Для создания приложения мы будем использовать фреймворк Jmix, который основан на Spring Boot и Vaadin, поэтому описанные подходы будут работать также для широкого класса веб-приложений на Spring Boot. 

Мы предполагаем, что вы установили Docker актуальной версии для своей ОС, используя brew, chocolately или deb/rpm.

Всем доброго времени суток. Сегодня хочу рассказать максимум о регулярных выражениях: что они из себя представляют, как их писать, для чего нужны и т.д.

Информации о регулярках много, они разбросаны по разным сайтам и я решил собрать всё, касательно регулярок, в одну статью. Ну что-ж, приступим поскорее к делу.

В данной статье я опишу свой опыт создания Face ID для входной двери.

Для реализации данной идеи у меня уже было:

• Умный дом на базе homeassistant (необязательно)

• MQTT сервер

• Умный замок

• Камера с возможностью забирать с неe фото

Как следует из названия, здесь будет только про параллельное выполнение (не путать с конкурентностью). Так же я не буду затрагивать проект Loom, который «должен убить» все остальные подходы написания параллельного кода. Надеюсь изложенное ниже позволит начинающим java программистам разобраться с разными подходами и структурировать имеющиеся знания.

Начинающие java программисты, разрабатывая новые сервиса, сталкиваются с задачей выбора технологий, фреймворков и т. д. При написании параллельного кода так же есть множество различных вариантов. Вряд ли кто‑то будет создавать и запускать треды вручную, но можно использовать старый добрый ExecutorService. Можно выбрать Stream API или Reactor с его реализацией параллельной обработки. Есть ещё Akka и куча других экзотических фреймворков. Некоторые из них разработаны под набор конкретных задач, другие же вроде подходят для любых. И как оценить производительность того же Reactor против ExecutorService, или же, например, используя Stream API. Попробуем разобраться.

Эта статья является первой, написанной мной. Буду очень рад, если она все же будет опубликована. На данный момент являюсь Junior Java разработчиком, поэтому в этой статье не будет сложной аналитики и глубокого погружения в тему, но я свой опыт изучения и реализации приложений с использованием Spring Security, возможно, кому-то это поможет справиться с теми трудностями, с которыми встретился я.

Недавно мне пришлось подключать и настраивать авторизацию через Spring Security версии 3.1.0. В процессе разработки и решения сложностей, которых было не мало, я заметил, что информации по версии 3.1.0 довольно мало, если не считать документацию.

Всем привет! Да-да тема не очень актуальна и на просторах habr-a есть очень много статей про то, как написать простейшего telegram bota, но я все-таки рискну написать еще одну. Может кому-то она будет интересна и полезна.

Для написания бота нужен аккаунт в telegram.

И так начнем: наш бот будет "ходить" на официальную страницу национального банка и выдавать текущий официальный курс к запрашиваемой валюте.

Создадим проект, я это сделаю с помощью https://start.spring.io/

В данной статье будет описано, как создать простой kafka producer и kafka consumer, а затем протестировать их.

О простых и продвинутых способах запуска PostgreSQL в Docker: добавляем healthcheck, ставим на мониторинг, настраиваем параметры.

Что будет представлять из себя приложение

• страницы доступные всем пользователям: главная, регистрации и логина;
• страница доступная для зарегистрированных пользователей: новости;
• страница доступная для администратора.

Что будем использовать

• JDK 8+;
• Intellij Idea;
• Spring (Spring Boot, Spring MVC, Spring Security);
• Hibernate;
• JSP;
• PostgreSQL.

1. Spring Repository
2. Методы запросов из имени метода
3. Конфигурация и настройка
4. Специальная обработка параметров
5. Пользовательские реализации для репозитория
6. Пользовательский Базовый Репозиторий
7. Методы запросов — Query

Хабр, добрый день! Что первое приходит в голову, когда вы слышите «ETL»? Скорее всего airflow?

По сути airflow — это стандарт де‑факто в мире обработки и трансформации данных. Но в случае если в разработка ведется на java, то тогда придется либо переучивать разработчиков на python, либо нанимать еще python разработчиков. В большинстве случаев хочется вносить минимум изменений в процесс разработки и тех. стек. Решение есть! Фреймворк Spring Cloud предоставляет DataFlow — фреймворк для организации ETL в spring среде.

Всем привет! Меня зовут Иван Чечиков, я QA-lead в МТС Digital, работаю над проектом стримингового сервиса WASD.TV. В этой статье я расскажу о своем пет-проекте по созданию навыка «Умный почтальон» для Алисы, ассистента Яндекса.

Подробности – под катом.

Большая часть веба на сегодняшний день обменивается данными в формате JSON. Веб-серверы, веб-приложения и мобильные приложения, даже устройства IoT общаются друг с другом, используя JSON. Простой и гибкий способ обработки JSON необходим любому программному обеспечению, чтобы выжить в современном мире.

Эта статья сопровождается примером рабочего кода на GitHub.

Для создания изображений с помощью GAN я буду использовать Tensorflow.

Генеративно-состязательная сеть (GAN) — это модель машинного обучения, в которой две нейронные сети соревнуются друг с другом, чтобы быть более точными в своих прогнозах.

Как работают GAN?

Первым шагом в создании GAN является определение желаемого конечного результата и сбор начального набора обучающих данных на основе этих параметров. Затем эти данные рандомизируются и передаются в генератор до тех пор, пока они не достигнут базовой точности в получении результатов.

После этого сгенерированные изображения передаются в дискриминатор вместе с фактическими точками данных из исходной концепции. Дискриминатор фильтрует информацию и возвращает вероятность от 0 до 1, чтобы представить подлинность каждого изображения (1 соответствует реальному, а 0 соответствует ложному). Эти значения затем проверяются на точность и повторяются до тех пор, пока не будет достигнут желаемый результат.

Зачем генерировать изображение ЭКГ?

Я создал проект coronarography.ai . В нем на вход подается изображение ЭКГ, а на выходе мы получаем наличие патологии магистральных артерий сердца. Мне стало интересно проверить принципиальную возможность генерации изображений ЭКГ и сравнить полученные изображения с реальными.