This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Интеграция AI в Java: возможности библиотеки OpenAI 😱
OpenAI Java — это библиотека, разработанная OpenAI, которая позволяет разработчикам интегрировать API OpenAI (например, для GPT, DALL-E и других сервисов) в приложения, написанные на языке Java
🛑 Отправка запросов к OpenAI API.
🛑 Работа с моделями GPT для обработки естественного языка.
🛑 Генерация изображений с использованием DALL-E.
🛑 Интеграция с другими продуктами OpenAI.
Эта библиотека полезна для разработчиков, которые хотят использовать функционал OpenAI в своих проектах на Java
⛓ Ссылка: тык
👉 Java Portal | #ресурсы
OpenAI Java — это библиотека, разработанная OpenAI, которая позволяет разработчикам интегрировать API OpenAI (например, для GPT, DALL-E и других сервисов) в приложения, написанные на языке Java
Эта библиотека полезна для разработчиков, которые хотят использовать функционал OpenAI в своих проектах на Java
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5🔥5❤2
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤7👍1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Эффективное хранение и обработка больших данных в Java 🔥
Apache Parquet — это Java-библиотека, которая предоставляет средства для работы с форматом Parquet
Parquet — это колончатый (columnar) формат хранения данных. Это значит, что данные хранятся по колонкам, а не по строкам
Колончатая структура позволяет читать только нужные колонки. Кроме того, Parquet поддерживает сжатие и оптимизацию для быстрого доступа к данным
🔜 Этот проект будет полезен разработчикам, которые работают с большими данными и используют Java для обработки или анализа. Также он важен для тех, кто строит аналитические платформы или интеграции в рамках экосистемы Big Data
⛓ Ссылка: тык
👉 Java Portal | #ресурсы
Apache Parquet — это Java-библиотека, которая предоставляет средства для работы с форматом Parquet
Parquet — это колончатый (columnar) формат хранения данных. Это значит, что данные хранятся по колонкам, а не по строкам
Колончатая структура позволяет читать только нужные колонки. Кроме того, Parquet поддерживает сжатие и оптимизацию для быстрого доступа к данным
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4🔥2
69 core java interview questions (1).pdf
438.4 KB
69 ключевых вопросов для интервью по Core Java
⏩ статические блоки, this() и super(), переопределение и перегрузка методов.
⏩ инкапсуляция, наследование (IS-A, HAS-A), абстрактные классы и интерфейсы.
⏩ проверяемые и непроверяемые, обработка с try-catch-finally.
⏩ JIT-компилятор, байт-код, многопоточность.
⏩ правила именования классов, методов, переменных и др.
👉 Java Portal | #ресурсы
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3❤2🔥1
image_2025-01-25_13-02-48.png
118.9 KB
Шпаргалка посвящена концепциям объектно-ориентированного программирования (ООП) в языке Java.
Она охватывает четыре основные концепции:
🍩 Наследование (Inheritance) - использование ключевого слова extends для наследования свойств от родительского класса и расширения функционала дочерним классом.
🍩 Абстракция (Abstraction) - создание абстрактных классов и интерфейсов, где определяются только идеи, а реализация предоставляется в дочерних классах.
🍩 Полиморфизм (Polymorphism) - способность объектов принимать разные формы, например, через перегрузку методов или переопределение.
🍩 Инкапсуляция (Encapsulation) - скрытие внутренней реализации класса и доступ к данным через публичные методы (геттеры и сеттеры).
Каждая концепция сопровождается примерами кода.😨
👉 Java Portal | #ресурсы
Она охватывает четыре основные концепции:
Каждая концепция сопровождается примерами кода.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥12👍7❤3😁1
Коллекция реализаций разных алгоритмов и структур данных на Java
Эта подборка пригодится для подготовки к собеседованию, в частности для секции "Алгоритмы".
Здесь есть примеры реализаций графовых алгоритмов, имплементация структур данных, таких как очередь, куча, задания на алгоритмы Кнута-Морриса-Пратта, Ахо-Корасик и много других задач
⛓ Ссылка: https://github.com/indy256/codelibrary
👉 Java Portal | #ресурсы
Эта подборка пригодится для подготовки к собеседованию, в частности для секции "Алгоритмы".
Здесь есть примеры реализаций графовых алгоритмов, имплементация структур данных, таких как очередь, куча, задания на алгоритмы Кнута-Морриса-Пратта, Ахо-Корасик и много других задач
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5🔥3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Этот ресурс имба для создания баз данных!
✓ Создавай и модифицируй таблицы с помощью естественного языка
✓ Рисуй диаграммы с отношениями
✓ Используй ИИ, чтобы запросить все, что хочешь
✓ Разворачивай с одним кликом
🔜 ссылка
👉 Java Portal | дать буст #ресурсы
✓ Создавай и модифицируй таблицы с помощью естественного языка
✓ Рисуй диаграммы с отношениями
✓ Используй ИИ, чтобы запросить все, что хочешь
✓ Разворачивай с одним кликом
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5🤣3🔥2👀2😁1
Ментальная карта для изучения структур данных и алгоритмов
Карта помогает систематизировать знания о производительности и применении различных алгоритмов и структур данных.🔥
👉 Java Portal | #ресурсы
Карта помогает систематизировать знания о производительности и применении различных алгоритмов и структур данных.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍14🔥2❤1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Модульные тесты необходимы, но их написание занимает время.
Ускорьте кодинг и повысьте продуктивность, позволив AI Assistant писать модульные тесты за вас в IntelliJIDEA!👩💻
🔜 Щелкните правой кнопкой мыши по методу и выберите «
🔜 Выберите «
👉 Java Portal | #ресурсы
Ускорьте кодинг и повысьте продуктивность, позволив AI Assistant писать модульные тесты за вас в IntelliJIDEA!
AI Actions
| Generate Unit Tests
» в контекстном меню.Accept All
», если вас устраивают сгенерированные тесты, «Specify
», чтобы добавить дополнительный запрос, или «Regenerate
», чтобы попробовать снова.Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍11🔥7🌭3
30 блогов для изучения 30 концепций проектирования систем: ⏬
1. API: https://blog.algomaster.io/p/whats-an-api
2. API-шлюз: https://blog.algomaster.io/p/what-is-an-api-gateway
3. Масштабируемость: https://blog.algomaster.io/p/scalability
4. Доступность: https://blog.algomaster.io/p/system-design-what-is-availability
5. Теорема CAP: https://blog.algomaster.io/p/cap-theorem-explained
6. Load Balancers: https://blog.algomaster.io/p/e1fa4254-9383-4c3a-be96-1d4ce2322575
7. Алгоритмы балансировки нагрузки: https://blog.algomaster.io/p/load-balancing-algorithms-explained-with-code
8. Caching: https://blog.algomaster.io/p/4d7d6f8a-6803-4c7b-85ca-864c87c2cbf2
9. Стратегии кэширования: https://blog.algomaster.io/p/top-5-caching-strategies-explained
10. Стратегии вытеснения кэша: https://blog.algomaster.io/p/7-cache-eviction-strategies
11. Распределенное кэширование: https://blog.algomaster.io/p/distributed-caching
12. CDNs: https://blog.algomaster.io/p/27c62e07-f25b-40ac-a397-101cc54f1f0a
13. Типы баз данных: https://blog.algomaster.io/p/15-types-of-databases
14. SQL vs NoSQL: https://blog.algomaster.io/p/sql-vs-nosql-7-key-differences
15. ACID-транзакции: https://blog.algomaster.io/p/what-are-acid-transactions-in-databases
16. Индексы баз данных: https://blog.algomaster.io/p/a-detailed-guide-on-database-indexes
17. Шардинг баз данных: https://blog.algomaster.io/p/what-is-database-sharding
18. Масштабирование баз данных: https://blog.algomaster.io/p/system-design-how-to-scale-a-database
19. WebSockets: https://blog.algomaster.io/p/websockets
20. Очереди сообщений: https://blog.algomaster.io/p/message-queues
21. Обнаружение сервисов: https://blog.algomaster.io/p/service-discovery-in-distributed-systems
22. Фильтры Блума: https://blog.algomaster.io/p/bloom-filters
23. Алгоритмы ограничения скорости: https://blog.algomaster.io/p/rate-limiting-algorithms-explained-with-code
24. SPOF: https://blog.algomaster.io/p/system-design-how-to-avoid-single-point-of-failures
25. Идемпотентность: https://blog.algomaster.io/p/idempotency-in-distributed-systems
26. Контрольные суммы: https://blog.algomaster.io/p/what-are-checksums
27. Длинный опрос против WebSockets: https://blog.algomaster.io/p/long-polling-vs-websockets
28. Concurrency vs Parallelism: https://blog.algomaster.io/p/concurrency-vs-parallelism
29. Прокси против обратного прокси: https://blog.algomaster.io/p/proxy-vs-reverse-proxy-explained
30. Пакетная обработка против потоковой: https://blog.algomaster.io/p/batch-processing-vs-stream-processing
👉 Java Portal | #ресурсы
1. API: https://blog.algomaster.io/p/whats-an-api
2. API-шлюз: https://blog.algomaster.io/p/what-is-an-api-gateway
3. Масштабируемость: https://blog.algomaster.io/p/scalability
4. Доступность: https://blog.algomaster.io/p/system-design-what-is-availability
5. Теорема CAP: https://blog.algomaster.io/p/cap-theorem-explained
6. Load Balancers: https://blog.algomaster.io/p/e1fa4254-9383-4c3a-be96-1d4ce2322575
7. Алгоритмы балансировки нагрузки: https://blog.algomaster.io/p/load-balancing-algorithms-explained-with-code
8. Caching: https://blog.algomaster.io/p/4d7d6f8a-6803-4c7b-85ca-864c87c2cbf2
9. Стратегии кэширования: https://blog.algomaster.io/p/top-5-caching-strategies-explained
10. Стратегии вытеснения кэша: https://blog.algomaster.io/p/7-cache-eviction-strategies
11. Распределенное кэширование: https://blog.algomaster.io/p/distributed-caching
12. CDNs: https://blog.algomaster.io/p/27c62e07-f25b-40ac-a397-101cc54f1f0a
13. Типы баз данных: https://blog.algomaster.io/p/15-types-of-databases
14. SQL vs NoSQL: https://blog.algomaster.io/p/sql-vs-nosql-7-key-differences
15. ACID-транзакции: https://blog.algomaster.io/p/what-are-acid-transactions-in-databases
16. Индексы баз данных: https://blog.algomaster.io/p/a-detailed-guide-on-database-indexes
17. Шардинг баз данных: https://blog.algomaster.io/p/what-is-database-sharding
18. Масштабирование баз данных: https://blog.algomaster.io/p/system-design-how-to-scale-a-database
19. WebSockets: https://blog.algomaster.io/p/websockets
20. Очереди сообщений: https://blog.algomaster.io/p/message-queues
21. Обнаружение сервисов: https://blog.algomaster.io/p/service-discovery-in-distributed-systems
22. Фильтры Блума: https://blog.algomaster.io/p/bloom-filters
23. Алгоритмы ограничения скорости: https://blog.algomaster.io/p/rate-limiting-algorithms-explained-with-code
24. SPOF: https://blog.algomaster.io/p/system-design-how-to-avoid-single-point-of-failures
25. Идемпотентность: https://blog.algomaster.io/p/idempotency-in-distributed-systems
26. Контрольные суммы: https://blog.algomaster.io/p/what-are-checksums
27. Длинный опрос против WebSockets: https://blog.algomaster.io/p/long-polling-vs-websockets
28. Concurrency vs Parallelism: https://blog.algomaster.io/p/concurrency-vs-parallelism
29. Прокси против обратного прокси: https://blog.algomaster.io/p/proxy-vs-reverse-proxy-explained
30. Пакетная обработка против потоковой: https://blog.algomaster.io/p/batch-processing-vs-stream-processing
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍15🔥5👀1