Библиотека джависта | Java, Spring, Maven, Hibernate
23.4K subscribers
2.2K photos
45 videos
45 files
3.11K links
Все самое полезное для Java-разработчика в одном канале.

Список наших каналов: https://t.me/proglibrary/9197

Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot

По рекламе: @proglib_adv

РКН: https://gosuslugi.ru/snet/67a5bbda1b17b35b6c1a55c4
Download Telegram
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🤖 AI сейчас на пике — и математика снова в центре внимания.

«На конференции AIJ только и разговоров, что о AI и математике. Ведь в основе генеративных моделей Gen AI лежит фундаментальная математика.»

Одна из топовых экспертов, кто сегодня участвует на AIJ, преподаёт у нас.

Мария Тихонова — PhD по Computer Science, руководитель направления в SberAI и доцент ВШЭ. Она работает с LLM каждый день и объясняет математику так, как она реально применяется в AI.

🔥 Экспресс-курс «Математика для DS» — 8 недель, чтобы закрыть пробелы и уверенно проходить собесы.

🎁 До 30 ноября:
→ скидка 40%
→ курс «Школьная математика» в подарок при оплате
→ бесплатный тест на знание основ математики

👉
Записаться на курс
👏2👾2😁1
Помните, как это было? Кофе, зачетка и возможность просто учиться без спринтов и задач

29 ноября в 16:00 будет Back to Uni — встреча-ностальгия в кампусе Центрального университета для ИТ-сообщества.
Что вас ждет:
— Пары от преподавателей ЦУ — применять знания не обязательно, будет просто интересно.
— Возможность узнать, как и зачем ИТ-специалисту преподавать в вузе, даже если нет опыта или страшно начать.
— Студенческие клубы, разговоры по душам в коридорах и та самая атмосфера, где можно просто вдохновляться.

Пары будут вести руководитель отдела прикладного ML в AI-центре Т-Банка Андрей Мельников, руководитель аналитики международного Яндекс Поиска Роман Васильев, к.м.н., руководитель направления исследований «Мышление и AI» в лаборатории нейронаук и поведения человека Сбера Яна Венерина и другие эксперты.

Это бесплатно. Приходите с однокурсниками — ностальгировать вместе.

Регистрируйтесь по ссылке тут!
🎧 Что послушать — #подкаст Javaswag #82

🔹 Ведущий: Дмитрий Волыхин
🔹 Гость: Владимир Ситников
🔹 Продолжительность: 2 часа 6 минут

Владимир рассказывает о перфоманс-инжиниринге, роли нагрузочного тестирования, создании собственного профайлера, работе с Java Flight Recorder и Async Profiler, а также делится опытом управления PR в Open Source проектах и участия в конференциях.

🔹 Ключевые темы выпуска

02:31 — Перфоманс-инжиниринг
07:40 — Роль нагрузочного тестирования
29:46 — Кэширование запросов в Oracle и Postgres
35:42 — Платная поддержка Spring
38:17 — Создание собственного профайлера
56:13 — Оптимизация записи метрик
58:18 — Java Flight Recorder и Async Profiler
01:38:00 — Управление PR и их обсуждение
01:45:02 — Доклады и конференции

🔗 Слушать выпуск

🐸 Библиотека джависта

#DevLife
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2🔥2👏1
🎉 Большая распродажа Proglib Academy — минус 40% на всё!

📚 Выбирай свой курс:

▫️ «Экспресс-курс по математике для DS» — получи фундамент для построения успешной карьеры в Data Science
▫️ «Математика для DS» — для тех, кто хочет уверенно работать с данными;
▫️ «Основы Python» — чтобы начать писать код с нуля;
▫️ «Алгоритмы и структуры данных» — для будущих инженеров;
▫️ «Специалист по ИИ» или «AI-агенты», или «Машинное обучение» — для тех, кто хочет прокачаться в ИИ.
▫️ «Архитектуры и шаблоны проектирования» — чтобы писать гибкий, масштабируемый код как мидл+ разработчик.
▫️ «Основы IT для непрограммистов» — для тех, кто хочет понимать, как устроены технологии, не будучи разработчиком.

🎁 Бонусы ноября:

▫️ Розыгрыш MacBook Pro 14 — купи любой курс и пройди 2 недели обучения до 30 ноября.

▫️ Бесплатный тест по математике — за 5 минут покажет, какие темы стоит подтянуть перед DS.

👉 Выбрать курс со скидкой
🔍 Kubernetes + Spring Boot

Вместо того чтобы копировать чужие манифесты с GitHub, вы настраиваете полноценный production-ready деплоймент через промпт.

Оптимизированный Dockerfile с multi-stage сборкой, Deployment с resource limits и health probes, Service Discovery через Kubernetes DNS, Ingress с TLS терминацией, автоскейлинг через HPA, NetworkPolicy для изоляции, RBAC для безопасности, и observability через Prometheus/Grafana.

📝 Промпт:

Generate a production-ready Spring Boot 3 application deployment to Kubernetes with enterprise-grade configuration:

— Create optimized multi-stage Dockerfile: Eclipse Temurin JDK 21, layered JAR, non-root user, distroless runtime image, minimal attack surface.

— Configure Kubernetes Deployment: resource requests/limits (CPU/memory), pod anti-affinity, PodDisruptionBudget, rolling update strategy with maxSurge/maxUnavailable, replica count.

— Implement health probes: liveness (/health/liveness), readiness (/health/readiness), startup probe for slow apps, custom health indicators, initial delays and timeouts.

— Set up configuration management: ConfigMaps for application.yml, Secrets for credentials, environment-specific overlays, volume mounts, Spring Cloud Kubernetes Config integration.

— Configure Service and Ingress: ClusterIP Service, NGINX Ingress with path/host routing, TLS termination via cert-manager, rate limiting, CORS policies.

— Implement RBAC: ServiceAccount, Role with least-privilege, RoleBinding, pod security context (runAsNonRoot, readOnlyRootFilesystem).

— Set up autoscaling: HorizontalPodAutoscaler based on CPU/memory/custom metrics, VerticalPodAutoscaler, scaling thresholds.

— Add NetworkPolicy: ingress/egress rules, namespace isolation, pod selector-based restrictions, deny-all default.

— Configure observability: Prometheus ServiceMonitor, Grafana dashboards, Spring Boot Actuator metrics, distributed tracing with Jaeger/Tempo, Loki for logs.

— Implement graceful shutdown: SIGTERM handling, preStop hooks, connection draining, termination grace period (30s+).

— Add secrets management: External Secrets Operator, HashiCorp Vault, AWS/GCP Secrets Manager CSI drivers.

— Create Helm chart: values.yaml with environment configs, templates for all resources, chart dependencies, deployment notes.

— Add Kustomize setup: base manifests, environment-specific overlays, ConfigMap generators.

— Configure init containers: database migrations (Flyway), wait-for-dependencies, secret fetching.

— Implement GitOps: ArgoCD Application manifest, sync policies, health checks, automated rollback.

Deliverables:
— Dockerfile with multi-stage build
— kubernetes/*.yaml (deployment, service, ingress, configmap, secret, hpa, networkpolicy)
— helm/ chart with templates and values
— kustomize/ with base and overlays
— prometheus-servicemonitor.yaml
— grafana-dashboard.json
— README with deployment guide and troubleshooting


💡 Расширения:

— настроить service mesh (Istio) с mTLS;
— добавить canary deployments с Argo Rollouts;
— реализовать policy enforcement через Kyverno;

🐸 Библиотека джависта

#Enterprise
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍7👏2🔥1🌚1
☕️ Java — это не только про фабрики бинов

Принято считать, что джавист — это суровый энтерпрайз-боец. Но на деле хороший бэкендер — это гибкий специалист, который может масштабироваться в тимлида или архитектора. Одно из главных условий такого роста — постоянный приток новой информации и анализ чужого опыта.

Вместо, того чтобы искать релевантный контент по всему тг, загляните в папку, где собраны несколько авторских каналов. Можно узнать много полезностей не только про Java, но и про актуальные инструменты и смежные технологии. Пригодится для вашего профессионального роста.
2👍1🔥1
Расскажите про паттерн Strategy?

Strategy — это поведенческий паттерн, который позволяет определить семейство алгоритмов, инкапсулировать каждый из них и сделать их взаимозаменяемыми.

Когда использовать:

есть несколько способов выполнения одной операции;
нужно избежать множественных if-else или switch;
алгоритмы должны выбираться в runtime.

Преимущества: соблюдение Open/Closed Principle, устранение условных операторов, гибкость выбора алгоритма.

🐸 Библиотека собеса по Java

#core
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍7🔥2🤔1
💬 Обратная связь

Коллеги, давайте всем комьюнити соберёмся и составим базу годных ресурсов по Java помимо нашего канала.

✔️ Что ищем

— Блоги и статьи
— Telegram-каналы
— YouTube-каналы и подкасты
— Актуальные книги
— Репозитории
— Доклады

Что НЕ ищем

Курсы "java с нуля за месяц", базовые туториалы и переводы официальной документации.

💬 Закидывайте в комменты ваши любимые источники. Для работы, для учёбы, для повседневного чтения.

🐸 Библиотека джависта

#DevLife
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍8🔥2😁1
👑 Магия IntelliJ IDEA: Language Injection

Пишешь SQL запрос в строке — ни подсветки синтаксиса, ни проверки, ни автодополнения. Опечатка в названии таблицы найдется только в рантайме. JSON в тесте? Вручную экранируешь кавычки и молишься, что не забыл запятую.

А IDEA умеет превращать строковые литералы в полноценные мини-редакторы с поддержкой нужного языка.

🔹 Что делает

— Внедряет поддержку другого языка (SQL, JSON, RegEx, HTML) внутри строкового литерала Java
— Включает подсветку синтаксиса, автодополнение, проверку ошибок для внедренного языка
— Позволяет редактировать в отдельном окне с полноценным редактором
— Понимает контекст: для SQL подключается к БД и предлагает реальные таблицы и колонки

🔹 Зачем это нужно

— Нативные SQL запросы в JDBC перестают быть черным ящиком — видишь ошибки до запуска
— JSON в тестовых данных валидируется на лету, форматируется одной кнопкой
— RegEx с подсветкой групп захвата и встроенным тестером
— HTML/XML в шаблонах проверяется на корректность структуры
— Xpath выражения с автодополнением элементов

🔹 Как использовать

— Автоматически: IDEA часто сама определяет язык (например, для методов createQuery, Pattern.compile)
— Вручную: Alt+Enter на строке → "Inject language or reference"
— Через аннотацию: добавить @Language("SQL") над String параметром
— Редактирование: Alt+Enter → "Edit SQL/JSON/RegEx fragment" — открывает полноценный редактор в popup

🐸 Библиотека джависта

#Enterprise
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍8🔥21
📊 А правда, что математика в Data Science не нужна?

Нет. Без неё вы не пройдёте собес и не поймёте, почему модель ведёт себя странно. Линал, матан и вероятности — это база, без которой работа в ML превращается в угадайку.

🔥 Эту базу можно собрать за 2 месяца на экспресс-курсе «Математика для Data Science».

👩‍🏫 Кто ведёт курс:

Мария Тихонова
PhD, руководитель исследовательского направления в SberAI, доцент ВШЭ.

→ Диана Миронидис
Преподаватель ВШЭ, автор научпоп-материалов по математике для блога МТС.

→ Ксения Кондаурова
Преподаватель преподаватель T-Банка, автор курсов ЦУ и Edutoria.

→ Маргарита Бурова
Академический руководитель программ по аналитике и ML, Wildberries & Russ.

🎁 Что сейчас доступно:

→ бесплатный тест, чтобы узнать свой уровень математики;
→ скидка 40% до 30 ноября;
→ если оплатить до конца ноября, курс «Базовая математика» в подарок.

👉 Пишите менеджеру, если хотите попасть в поток