Не так давно случайно от человека, снимавшего на моих глазах видео с квадрокоптера DJI Mavic услышал про FPV, что он, мол, хочет такой себе квадрокоптер купить.

Почему, спрашиваю, у тебя же есть уже аппарат для съемки, чего не хватает? Что, там у FPV камера лучше?

Камера‑то хуже, но вот зато он может очень точно маневрировать очень близко около объектов съемки. Пролететь впритирку к дереву или к скале, залезь в любую дырку, кадры снять подинамичнее, поинтереснее.

Я и до этого заметил во время той видеосъемки, что управлять‑то DJI Mavic несложно. Но вот управлять тонко, точно вовсе не так уж и просто.

Слова того человека о точном маневрировании с квадрокоптером FPV мне понравились и я начать курить ту тему... Очнулся уже будучи владельцем нескольких квадрокоптеров FPV.

Поразило 2 аспекта: как это удивительно дешево (ну для опытного ИТ‑разработчика с соответствующей зарплатой) и как же трудно научиться им управлять (зато когда научишься, то ого‑го).

На днях я решил сделать под все свои pet-проекты собственный SSO сервис, дабы не заморачиваться каждый раз с авторизацией и аутентификацией. Возиться с этим особо долго мне не хотелось. Все таки это для pet-проектов. Поэтому выбор пал на Spring Security. Мне давно уже было интересно посмотреть в действии как на Spring Boot 3, так и новый Spring Authorization Server версии 1.x.x. В данной статье речь пойдёт о проблемах и их решениях при построении собственного SSO. А также я поставил себе ряд интересных требований, с которыми я постараюсь справиться и рассказать о своём опыте.

В поисковых системах ежедневно растет количество запросов, что такое нейросеть (далее — НС). Прежде всего это связано с растущим интересом к технологиям на базе искусственного интеллекта (далее — ИИ). Многие из нас даже не подозревают, что мы практически ежедневно используем модели глубокого обучения. Запросы Siri или взаимодействие с чат-ботами в мессенджерах — один из ярких примеров использования НС. 

Мало кто из нас знает, что нейронки существуют уже 80 лет. Первая НС была представлена в 1943 году Уорреном Маккалоу и Уолтером Питтсом. В ее основе лежала пороговая логика для построения вычислительных моделей. Но с годами подходы к реализации нейронных сетей изменились, как и технологии, которые используются для их разработки. Углубимся в основы НС и разберемся с ключевыми вопросами. 

Продолжаем серию публикаций для java разработчиков, создающих системы со сложной предметной областью, первую часть можно почитать здесь. В новой статье поговорим о гексагональной архитектуре.

Статья написана для java разработчиков, создающих системы со сложной предметной областью. Система, как правило, представлена сетью микросервисов или модульным монолитом. В рамках такой системы обычно содержится большое количество сущностей (JPA/JOOQ), которые одновременно используют как технические, так и бизнес-сущности. Смена технологической базы по прошествии нескольких лет разработки для такой системы является очень дорогостоящим решением. Доработки бизнес-функционала занимают большое количество времени.

В первой части статьи проведем теоретический обзор основных терминов и паттернов гексагональной архитектуры и Domain Driven Design или сокращенно DDD.

Какие проблемы вы сможете решить, прочитав статью

Вероятно,

Разнообразие моделей ИИ сейчас поражает – от набивших оскомину генераторов изображений до полноценных чат-ботов с продвинутой речевой моделью и музыкальных генераторов. Однако, отношение людей к ИИ на данный момент, сигнализирует о том, что они до конца не понимают, с чем столкнулись. Попробуем разобраться без сложной технической терминологии и конспирологических теорий о Скайнете.

В данной статье описан простой пример написания docker-compose.yml файла на примере контейнеризации приложения с использованием Spring Boot на бэкенде, React на фронте, PostgreSQL в качестве базы данных и pgAdmin - для просмотра данных в базе.