Этот небольшой список вопросов даст вам понимание самых важных концепций Spring, а так же поможет подготовится к собеседованию

4 Стандарт синтаксиса Выражений/Standard Expression Syntax

<p th:utext="#{home.welcome}">Welcome to our grocery store!</p>

<p>Today is: <span th:text="${today}">13 february 2011</span></p>

Недавно я натолкнулся на вопрос на Stackoverflow, как восстанавливать исходные слова из сокращений: например, из wtrbtl получать water bottle, а из bsktball — basketball. В вопросе было дополнительное усложнение: полного словаря всех возможных исходных слов нет, т.е. алгоритм должен быть в состоянии придумывать новые слова.

Вопрос меня заинтриговал, и я полез разбираться, какие алгоритмы и математика лежат в основе современных опечаточников (spell-checkers). Оказалось, что хороший опечаточник можно собрать из n-граммной языковой модели, модели вероятности искажений слов, и жадного алгоритма поиска по лучу (beam search). Вся конструкция вместе называется модель зашумлённого канала (noisy channel).

Вооружившись этими знаниями и Питоном, я за вечер создал с нуля модельку, способную, обучившись на тексте "Властелина колец" (!), распознавать сокращения вполне современных спортивных терминов.

Недавно коллега задал привычные уже вопросы про «зачем ходить на конференции» и «зачем смотреть записи на YouTube». Так как это друг, а не просто какой-то произвольный человек, захотелось ответить более обстоятельно, детально и по чесноку. К сожалению, в режиме онлайн, при живом общении, сделать это сложно: просто не упомнишь всех подробностей. С другой стороны, это отличная тема для хабрапоста: можно один раз написать развёрнутый обзор и потом, как истинный социофоб, отвечать на все вопросы ссылками на Хабр.

Идея проста: надо взять наиболее популярные доклады с JPoint 2017, кратенько пересказать, о чём там речь, почему это круто и зачем нужно лично мне. Каждый из этих докладов заслуживает отдельного разбора, но вначале — краткий обзор первой десятки. Поехали!

1. Java Core
2. Junior Java Developer: Servlet API, JDBC, Maven, JUnit, Mockito, Log4J, основы Spring/SpringMVC, основы JPA/Hibernate, шаблоны/архитектуры MVC/IoC/DAO.
3. Multicore programming in Java.

(GolovachCourses.com)

class Foo {
	static List<Character> abc;
	static {
		abc = new LinkedList<Character>();
		for (char c = 'A'; c <= 'Z'; ++c) {
			abc.add( c );
		}
	}
}

class Bar {
	{
		System.out.println("Bar: новый экземпляр");
	}
}

Map<String, String> map = new HashMap<String, String>() {{
	put("паук",  "арахнид");
	put("птица", "архозавр");
	put("кит",   "зверь");
}};

JFrame frame = new JFrame() {{
	add(new JPanel() {{
		add(new JLabel("Хабрахабр?") {{
			setBackground(Color.BLACK);
			setForeground(Color.WHITE);
		}});

		add(new JButton("Торт!") {{
			addActionListener(new ActionListener() {
				public void actionPerformed(ActionEvent event) {
					System.out.println("Хабрахабр - торт!");
				}
			});
		}});
	}});
}};

Кратко о рекурсии

От изучения Java до получения оффера работы — большое расстояние

Что делать?

Нейронные сети сейчас в тренде. Каждый день мы читаем про то, как они учатся писать комментарии в интернете, торговаться на рынках, обрабатывать фотографии. Список бесконечен. Когда я впервые посмотрел на масштаб кода, который приводит это в движение, я был напуган и хотел больше не видеть эти исходники.

Но врожденные любознательность и энтузиазм довели меня до того, что я стал одним из разработчиков Synaptic — проекта фреймворка для построения нейронных сетей на JS с 3к+ звезд на GitHub. Сейчас мы с автором фреймворка занимаемся созданием Synaptic 2.0 с ускорением на GPU и WebWorker-ах и с поддержкой почти всех основных фич любого приличного NN-фреймворка.

В итоге оказалось, что нейронные сети — это несложно, они работают на достаточно простых принципах, которые несложно понять и воспроизвести. Самая трудная задача — это обучение, но для этого почти всегда пользуются готовыми алгоритмами, а скопировать их не очень сложно.
Доказать это просто. Ниже в статье реализация нейронной сети с нуля без каких-либо библиотек.

bind SHIFT "+snipe"
alias +snipe "sensitivity 2.5; fov 30"
alias -snipe "fov 90; sensitivity 4"

bind t "superrjr"

bind a "superrjn"

alias superrjr "echo SuperRocketJump enabled; bind a +srj; bind t superrjc"

alias superrjn "echo SuperRocketJump disabled"

alias superrjc "echo SuperRocketJump disabled; bind a superrjn; bind t superrjr"

alias +srj "lookdown1;hand 2;rjump"

alias -srj "lookdown2"

alias lookdown1 "cl_pitchspeed 999999;+lookdown"

alias lookdown2 "-lookdown;cl_pitchspeed 200;-attack;-moveup;wait;wait;wait;centerview;hand 2;cl_maxfps 80"

alias rjump "+moveup;+attack;wait;wait;wait;wait;cl_maxfps 0"

alias +QLD "+lookdown;cl_pitchspeed 999"

alias -QLD "-lookdown;cl_pitchspeed 200"

alias +RocketJump "hand 2;+QLD;wait;wait;+attack;+moveup"

alias -RocketJump "hand 2;-QLD;-attack;-moveup"

alias SuperRocketJump "hand 2;+QLD;wait;wait;wait;wait;+attack;+moveup;wait;cl_maxfps 0;LWX3;cl_maxfps 90;-QLD;-attack;-moveup;hand 2"