🔥 Это - ресурс с бесплатными шпаргалками по различным языкам программирования и технологиям, включая HTML, CSS, JavaScript, ReactJS, C, C++, Java, Python, SQL, PHP, DSA, DBMS и Git!

🔗 Ссылка: *клик*

@javatg

🖥 Эта статья рассматривает ошибки конфигурации Spring Boot Actuator, которые могут привести к утечке чувствительных данных, таких как пароли и ключи API, а также к удаленному выполнению кода (RCE)!

💡 Анализируются распространенные проблемы, включая неправильную настройку эндпоинтов /heapdump и /gateway/routes, которые часто становятся целями атак. В статье предлагаются рекомендации по защите приложений от подобных уязвимостей.

🔗 Ссылка: *клик*

@javatg

🖥 Эта статья объясняет, как работает метод chain.doFilter() в фильтрах Java Spring!

💡 Это — часть паттерна "Цепочка ответственности", где фильтры обрабатывают HTTP-запросы и передают их друг другу через chain.doFilter(). Метод позволяет передать управление следующему фильтру или целевому ресурсу.

🔗 Ссылка: *клик*

@javatg

🖥 В этой статье обсуждаются типичные ошибки, которые программисты совершают при работе с потоками в Java и объясняет, как их можно избежать!

🌟 Автор рассматривает ключевые аспекты использования потоков, такие как правильное управление ресурсами, оптимизация производительности и избежание неожиданных проблем в коде.

🔗 Ссылка: *клик*

🖥 Написаний и редактирование исходного кода

Это официальное руководство по работе с исходным кодом в IntelliJ IDEA от JetBrains. Оно не столько проект, сколько подробная документация, описывающая возможности редактора кода, и особенно раздел о выделении кода.

  ● Это руководство демонстрирует, как эффективно использовать функции редактора в IntelliJ IDEA для работы с исходным кодом. Оно охватывает техники выделения, навигации, редактирования и рефакторинга, что помогает лучше ориентироваться в больших проектах.

  ● Эффективная навигация и редактирование: Инструменты выделения и управления кодом ускоряют поиск ошибок и оптимизацию логики.
  ● Удобство работы с кодом: Описанные методы помогают быстро изменять и реорганизовывать код, что особенно важно в крупных Java-проектах.
  ● Интеграция с другими инструментами: Документация демонстрирует, как синхронизировать работу с системами контроля версий и инструментами для рефакторинга, что улучшает командную разработку.

Таким образом, это руководство является ценным ресурсом для Java разработчиков, позволяющим повысить продуктивность и качество работы с кодом в IntelliJ IDEA.

Читать

🖥 Эта статья объясняет, как использовать Mockito для мокирования HTTP-запросов при тестировании RESTful-сервисов на Java!

🌟 Рассматриваются преимущества мокирования, такие как изоляция от внешних API, повышение скорости тестов и тестирование обработки ошибок. В статье приводятся примеры использования RestTemplate и MockMvc, позволяющие эффективно проверять работу сервисов и контроллеров без запуска реального сервера.

🔗 Ссылка: *клик*

@javatg

🖥 В этой статье обсуждаются типичные ошибки, которые программисты совершают при работе с потоками в Java и объясняет, как их можно избежать!

🌟 Автор рассматривает ключевые аспекты использования потоков, такие как правильное управление ресурсами, оптимизация производительности и избежание неожиданных проблем в коде.

🔗 Ссылка: *клик*

✔️ Как JVM обрабатывает исключения

Важный вопрос, как Java Virtual Machine обрабатывает исключения на уровне байт-кода?

В этом гайде подробно разбирается, что происходит «под капотом» при возникновении исключений в Java. Узнайте о структуре таблицы исключений, последовательности байт-код инструкций и о том, как JVM управляет потоком выполнения при возникновении ошибок.

🎯 Подробнее

🖥 Команды Docker для Java-разработчика
#java #ayshriv #docker #springboot

🖥 В этой статье автор объясняет, как структурировать Spring Boot-приложения для масштабируемых микросервисов, разделяя их на модули с отдельной функциональностью! Рассматриваются настройка Maven для управления зависимостями и взаимодействие модулей, упрощающее поддержку и масштабирование.

🔗 Ссылка: *клик*

@javatg

15 бесплатных книг по Data Science (часть 1)*

1. *Veridical Data Science*
👩‍🔬 Авторы: Bin Yu & Rebecca L. Barter
Описание: Введение в науку о данных (data science): как область возникла, как она развивается и какую роль играет в современном мире.
🔗 https://vdsbook.com/

2. *Data Science: Theories, Models, Algorithms, and Analytics*
📘 Автор: Sanjiv Ranjan Das
Описание: Учебник по DS с упором на алгоритмы и аналитику.
🔗 https://srdas.github.io/Papers/DSA_Book.pdf

3. *Think Python 3E*
🐍 Автор: Allen B. Downey
Описание: Современное введение в Python с нуля.
🔗 https://greenteapress.com/wp/think-python-3rd-edition/

4. *Python Data Science Handbook*
📊 Автор: Jake VanderPlas
Описание: Практика работы с NumPy, pandas, sklearn и визуализациями.
🔗 https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/

5. *R for Data Science*
📈 Авторы: Hadley Wickham и др.
Описание: Современный подход к анализу данных в R.
🔗 https://r4ds.hadley.nz/

6. *Think Stats 3E*
📐 Автор: Allen B. Downey
Описание: Статистика через Python и практику.
🔗 https://allendowney.github.io/ThinkStats/

7. *Statistics and Prediction Algorithms Through Case Studies*
📙 Автор: Rafael A. Irizarry
Описание: Кейсы по статистике и прогнозированию с кодом на R.
🔗 https://rafalab.github.io/dsbook/

8. *Bayesian Methods for Hackers*
🧠 Автор: Cameron Davidson-Pilon
Описание: Визуальное введение в байесовский анализ с PyMC.
🔗 https://github.com/CamDavidsonPilon/Probabilistic-Programming-and-Bayesian-Methods-for-Hackers

9. *Think Bayes 2E*
🔢 Автор: Allen B. Downey
Описание: Пошаговый байесовский подход на Python.
🔗 https://allendowney.github.io/ThinkBayes2/

10. *Data Science at the Command Line*
💻 Автор: Jeroen Janssens
Описание: Unix-инструменты как основа для анализа данных.
🔗 https://datascienceatthecommandline.com/

🔜 Математика для Data Scientist
11. Теория вероятностей
👩‍🔬 Автор: Чернова Н. И.
Описание: Понятное введение в теорию вероятностей, основа для изучения математической статистики.
🔗 http://www.nsu.ru/mmf/tvims/chernova/tv/tv_nsu07.pdf

12. * Математическая статистика*
👩‍🔬 Автор: Чернова Н. И.
Описание: Продолжение курса по теории вероятностей (НГУ), покрывающее основы математической статистики: оценки параметров, проверка гипотез, регрессионный анализ.
🔗 http://www.nsu.ru/mmf/tvims/chernova/ms/ms_nsu07.pdf

13. * Курс дифференциального и интегрального исчисления (Том 1)*
👩‍🔬 Автор: Фихтенгольц Г. М.
Описание: Фундаментальный и классический учебник по основам математического анализа.
🔗 http://math.ru/lib/book/djvu/fichtengolz/f_1.djvu

14.*Векторные исчисления для инженеров*
👩‍🔬 Автор:Jeffrey R. Chasnov
🔗 http://math.ru/lib/book/djvu/fichtengolz/f_1.djvu

15 .*Theory—Theoretical & Mathematical Foundations ;
👩‍🔬Daniel A. Roberts, Sho Yaida, Boris Hanin
Описание: Эта книга предлагает теоретический подход к анализу глубинных нейросетей с практической значимостью
🔗https://arxiv.org/abs/2106.10165

📘 Еще больше книг здесь

Сохраняйте себе, чтобы не потерять

@ai_machinelearning_big_data

#books #opensource #freebooks