Java Books

Play for Java Covers Play 📓 Book @java_library

🎬 Amplicode – конвейер для Spring-приложений прямо в IntelliJ IDEA На прошлой неделе мы провели митап, который длился 3,5 часа! Мы понимаем, что усвоить столько информации за раз непросто (если только ты не Илья Кучмин :D). Поэтому мы выложили запись в высоком качестве и разбили её на плейлист с полной записью мероприятия и отдельными его частями. Всего получилось 6 докладов: – История и философия Amplicode (Илья Кучмин) – Локальное окружение с Docker Compose для Spring Boot (Кирилл Толкачёв) – Проблемы JPA в Spring PetClinic и способы их решения (Илья и Фёдор Сазоновы) – Разрабатываем правильный REST API для Spring Boot (Рустам Курамшин) – Настраиваем Spring Security и Keycloak (Павел Кислов) – Admin UI с использованием React Admin для Spring Boot (Александр Шустанов) ✔️СМОТРЕТЬ НА YOUTUBE ✔️СМОТРЕТЬ В VK ВИДЕО ✔️СМОТРЕТЬ НА RUTUBE 

Шпаргалка по паттернам проетирования Забирайте удобную шпаргалку-репозиторий по 23 популярным паттернам. У каждого будет краткое описание со схемой и полезные ссылки, а также примеры с кодом на четырёх языках: C++, Java, C#, Python. #шпаргалка #паттерны #ru

Бесплатный интенсив: Java-разработчик: старт в профессии с нуля. 📆 Когда: 17-18 сентября в 19:00 по мск. За два дня интенсива в прямом эфире, под руководством опытного Java-разработчика, вы сможете: ✔️ Познакомиться с синтаксисом и основными конструкциями языка Java. ✔️ Написать свой первый проект и определить, подходит ли вам профессия разработчика. ✔️ Создать Telegram-бота с нуля. ✔️ Узнать ответы интересующие вас вопросы. ✔️ Получить доступ к закрытому профессиональному сообществу. 🎁 Подарки для участниковинтенсива: гайд «Как заговорить на сленге IT-специалистов», карта компетенций начинающего Java-разработчика и доступ в закрытое сообщество «Старт в Java» от Хекслета!

✔️ Книга+практика : Understanding Deep Learning Книга “Understanding Deep Learning” посвящена идеям и принципам, лежащим в основе глубокого обучения. Подача материала построена таким образом, чтобы читатель мог понять материал настолько эффективно, насколько это возможно. Для читателей, желающих углубиться в изучение, в каждой главе приведены соответствующие задачи, записные книжки по Python и подробные справочные материалы. В первой части книги представлены модели глубокого обучения и обсуждается, как их обучать, измерять их производительность и улучшать эту производительность. В следующей части рассматриваются архитектуры, которые специализируются на изображениях, тексте и графических данных. Для свободного понимания этих двух глав требуется понимать принципы линейной алгебры, матанализа и теории вероятностей. Последующие части книги посвящены генеративным моделям и методике обучения с подкреплением. Эти главы требуют больших знаний в области теории вероятностей и математического анализа. В последней главе обсуждается этика искусственного интеллекта и призыв к практикующим инженерам задуматься о моральных последствиях своей работы. Автор книги: Simon J. D. Prince - почетный профессор информатики в Университете Bath (Великобритания) , со-автор более 80 опубликованных исследований в области ML. Научный сотрудник, специализирующийся на искусственном интеллекте и глубоком обучении, он руководил группами ресерча в Anthropics Technologies Ltd, Borealis AI и других компаниях. Дополнительно, на отдельном сайте книги, читателям доступны: 🟢ответы на наиболее частые вопросы студентов; 🟢ipynb - ноутбуки для практических занятий по материалам книги; 🟢интерактивные иллюстрации по темам; 🟢презентации по каждой главе для преподавателей, которые захотят построить свое обучение на содержимом книги; 🟢большой список статей по 12 направлениям для продолжения обучения после прочтения книги: AI Theory, Transformers & LLMs, Unsupervised learning, Natural language processing, Computer vision и др. ▶️Дата последней актуализации книги : 28 августа 2024 года. 📌Стоимость: бесплатно 🟡Сайт книги 🖥Github @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #Book

Сегодня вечером тестовое собеседование на Middle Java-разработчика Сегодня в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Java-разработчика. Как это будет: 1. Алексей Ушаровский, старший разработчик в немецкой Deutsche Boerse с опытом работы в Oracle, Сбертех, ePam и NCR будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу 2. Алексей будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью 3. В конце можно будет задать любой вопрос Алексею Что узнаешь на прямом эфире от ШОРТКАТ: - Чего ждут от кандидатов на Middle позиции в Java-разработке - Какие вопросы задают на интервью и зачем - Как подготовиться к собесу, чтобы получить оффер Это бесплатно? Бесплатно Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_sh_bot Реклама. ООО "ШОРТКАТ", ИНН: 9731139396, erid: 2VtzqvmVk7H

⚡️Легкий способ получать свежие обновления и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь: МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ: t.me/ai_machinelearning_big_data C++ t.me/cpluspluc Python: t.me/pro_python_code Хакинг: t.me/linuxkalii Devops: t.me/devOPSitsec АНАЛИЗ Данных: t.me/data_analysis_ml Javascript: t.me/javascriptv C#: t.me/csharp_ci Java: t.me/javatg Базы данных: t.me/sqlhub Linux: t.me/linuxacademiya Python собеседования: t.me/python_job_interview Мобильная разработка: t.me/mobdevelop Docker: t.me/DevopsDocker Golang: t.me/golang_interview React: t.me/react_tg Rust: t.me/rust_code PHP: t.me/phpshka Android: t.me/android_its Frontend: t.me/front Big Data: t.me/bigdatai Собеседования МЛ: t.me/machinelearning_interview МАТЕМАТИКА: t.me/data_math Kubernets: t.me/kubernetc 💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy Папка FRONTEND: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy 😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog 🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers 🧠ИИ: t.me/vistehno 🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses 📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy

Linear Algebra Done Right 📓 Book @java_library

Хотите узнать, как эффективно использовать CSS-локаторы и XPath? Всего за пару часов вы научитесь уверенно находить нужные элементы на странице и использовать их для эффективного UI-тестирования на Java. Вы узнаете, какие локаторы применять и как это улучшает ваши тесты. Присоединяйтесь к открытому вебинару «CSS-локаторы и XPath для UI-тестирования на Java» 10 сентября в 20:00 мск! Урок будет полезен начинающим специалистам, которые хотят работать в IT, начинающим тестировщикам и разработчикам на Java или других языках. Встречаемся в преддверии старта курса «Java QA Engineer. Basic». Все участники вебинара получат специальную цену на обучение! Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы не пропустить мероприятие: https://otus.pw/SubLM/ Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

Android Programming The Big Nerd Ranch Guid 📚 Book @java_library

Регистрация на Java meetup 2024 уже открыта! ⚡️ 7 сентября встречаемся в штаб-квартире Сбера на Кутузовском проспекте, чтобы поговорить о Spring Framework, нативных сборках Java-приложений и устройстве разработки в мире open source. Для опытных разработчиков на митапе будет инсайдерская информация и глубокое погружение в технологию, а для тех, кто только начинает путь в IT — простое и понятное изложение материала. По ссылке — подробное расписание и заявка на участие. До встречи на Java meetup 2024! 💚

Java - The complete reference - Eleventh edition 📚 Book @java_library

Конвейер для Spring-приложений прямо в IDE Приглашаем на презентацию нового инструмента от Haulmont — компании, подарившей миру JPA Buddy и другие инструменты разработки, разрабатывающей корпоративное ПО и отказоустойчивые решения. На встрече разработчики расскажут про Amplicode — набор инструментов для эффективной разработки и развертывания web-приложений на современном стеке технологий. Amplicode учит IDE работать в терминах фреймворка. 🌐 Онлайн в YouTube и на VK Видео 📆 3 сентября, 18:00 (МСК, GMT+3) В программе: — Обзорный доклад об Amplicode: история создания инструмента и возможности. — Время для кода! Демо Amplicode от экспертов — ревью приложения, его доработка, разработка REST API, настройка доступа, деплой и создание админки на React Admin. — Открытая дискуссия: команда Amplicode и эксперты ответят на вопросы участников. Ссылку на трансляцию отправим вам на почту перед началом вебинара. Регистрация — на сайте. Реклама. ООО «ХОУЛМОНТ САМАРА». ИНН 6316134393

Java Program Design Principles, Polymorphism, and Patterns 📚 Book @java_library

erid: LjN8KCQHA Контур.Толк — современный сервис для видеоконференций. В нем вы найдете множество полезных функций и инструментов для организации рабочего процесса и комфортного онлайн-общения. Кто может рассказать про Толк лучше, чем его создали? Правильно — никто! Смотрите наше Толк Шоу: в нем гости делятся закулисной жизнью и забавными историями из жизни сервиса. — беседа с руководителем Контур.Толка о том, как все начиналось: https://t.me/kontur_talk/143 — разговор с ведущим IT-инженером сервиса о слаженности команды и прикольных багах: https://t.me/kontur_talk/186  Подписывайтесь на канал и присоединяйтесь к нашему толковому сообществу: https://t.me/kontur_talk/186 Реклама. АО "ПФ "СКБ КОНТУР". ИНН 6663003127.

JBook 📚 Github @java_library

⚡️Легкий способ получать свежие обновления и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь: МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ: t.me/ai_machinelearning_big_data C++ t.me/cpluspluc Python: t.me/pro_python_code Хакинг: t.me/linuxkalii Devops: t.me/devOPSitsec АНАЛИЗ Данных: t.me/data_analysis_ml Javascript: t.me/javascriptv C#: t.me/csharp_ci Java: t.me/javatg Базы данных: t.me/sqlhub Linux: t.me/linuxacademiya Python собеседования: t.me/python_job_interview Мобильная разработка: t.me/mobdevelop Docker: t.me/DevopsDocker Golang: t.me/Golang_google React: t.me/react_tg Rust: t.me/rust_code PHP: t.me/phpshka Android: t.me/android_its Frontend: t.me/front Big Data: t.me/bigdatai Собеседования МЛ: t.me/machinelearning_interview МАТЕМАТИКА: t.me/data_math C++ собеседования: t.me/cppsobes Kubernets: t.me/kubernetc 💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy Папка FRONTEND: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy 😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog 🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers 🧠ИИ: t.me/vistehno 🎓954ГБ открытых КУРСОВ: @courses 📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy

⚡️ Hermes 3: Семейство finetune Llama 3.1 от Nous Research Новый набор моделей от Nous Research был создан на основе Llama 3.1 8B, 70B и 405B файнтюном датасета из синтетически сгенерированных ответов. Hermes 3 получил производительность Llama 3.1 и расширенные возможности в мышлении и творчестве. Hermes 3 разблокирован, не подвергается цензуре и обладает высокой степенью управляемости. Он обладает улучшенной функцией долговременного сохранения контекста и возможностью ведения длинного диалога, навыком сложной ролевой игры и внутреннего монолога, а также расширенной функцией вызова агентов. Модели семейства умеют точно и адаптивно следовать системным промптам и инструкциям. В Hermes 3 возникают аномальные состояния, которые при правильных вводных и пустых системных подсказках приводят к ролевой игре и потере памяти. Вы можете активировать этот “Режим амнезии” в Hermes 3 405B, введя пустой системный запрос и отправив сообщение "Кто вы?". Hermes 3 использует ChatML для формата промптов. Формат более сложный, чем alpaca или sharegpt, в нем используются специальные токены для обозначения начала и окончания логического контекста и ролей в этих контекстах. Набор Hermes 3: 🟠Hermes 3 - Llama-3.1 405B; 🟠Hermes 3 - Llama-3.1 405B FP8 для использования с vLLM; 🟠Hermes 3 - Llama-3.1 70B; 🟠Hermes 3 - Llama-3.1 70B FP8 для использования с vLLM; 🟢Hermes 3 - Llama-3.1 70B GGUF для использования с llama.cpp. Версии квантования от 3-bit (31 Gb) до 5-bit (50 GB); 🟠Hermes 3 - Llama-3.1 8B; 🟢Hermes 3 - Llama-3.1 8B GGUF для использования с llama.cpp. Версии квантования от 4-bit (5 Gb) до 8-bit (9 GB); 📌Лицензирование : Llama 3 Community License 🟡Страница проекта 🟡Сообщество в Discord 🟡Набор моделей 🟡Arxiv 🟡Demo @ai_machinelearning_big_data #AI #Hermes3 #LLM #ML

Ubuntu Server Guide (PDF) 📚 Книга @java_library