Нужна быстрая интеграция с системой оповещений для отправки уведомлений по электронной почте? Используйте AI, чтобы автоматизировать подключение почтового сервиса и эффективно управлять рассылками.
📝 Промпт:
Generate an email notification system integration for a Spring Boot 3 application.
— Set up SMTP configuration in application.properties with email provider details (e.g., Gmail, SendGrid).
— Implement EmailService to send notifications using JavaMailSender and MimeMessage.
— Create a method to send transactional emails (e.g., order confirmation, password reset).
— Integrate email templates using Thymeleaf or FreeMarker for dynamic content generation.
— Set up email queues using Spring’s @Async to process notifications asynchronously.
— Handle email failures gracefully with retry mechanisms and user feedback.
— Добавьте
Send welcome emails with a personalized subject and content for new user registrations
для приветственных писем.— Добавьте
Implement email subscription management for users to opt-in/opt-out from specific notifications
для управления подписками пользователей.#буст
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥3❤2👏2🥱2
🚀 Главная ошибка новичка в ML — строить звездолёт вместо велосипеда
Многие сразу хотят свою Midjourney, но в итоге получают только выгорание.
Успех начинается с «велосипеда»: научитесь предсказывать цены или классифицировать отзывы. Освойте базу, а уже потом стройте «звездолёты».
Наш курс «ML для старта в Data Science» — это и есть тот самый правильный старт от простого к сложному.
👉 Начните правильно
Берёте курс «ML для старта» до конца недели — Python в подарок.
❗А 21 августа пройдет бесплатный вебинар с Марией Жаровой: узнаете, какие проекты качают скилл, а какие качают ваши нервы.
А какой самый сложный проект вы брались делать в самом начале? 🫢
Многие сразу хотят свою Midjourney, но в итоге получают только выгорание.
Успех начинается с «велосипеда»: научитесь предсказывать цены или классифицировать отзывы. Освойте базу, а уже потом стройте «звездолёты».
Наш курс «ML для старта в Data Science» — это и есть тот самый правильный старт от простого к сложному.
👉 Начните правильно
Берёте курс «ML для старта» до конца недели — Python в подарок.
❗А 21 августа пройдет бесплатный вебинар с Марией Жаровой: узнаете, какие проекты качают скилл, а какие качают ваши нервы.
А какой самый сложный проект вы брались делать в самом начале? 🫢
Наш подписчик спрашивает:
Я работаю с Spring Boot, но не могу решить, какой фреймворк лучше выбрать для работы с базой данных: Hibernate, JPA или Spring Data. Все они звучат одинаково и предлагают схожий функционал. В чем разница между ними и какой из них лучше использовать в реальном проекте?
🔹 Какой фреймворк для работы с базой данных вы предпочитаете в Spring Boot?
— Почему вы выбрали именно его?
— Какие фишки или особенности вам помогли выбрать лучшее решение?
— В каких случаях стоит использовать Hibernate, а в каких Spring Data или JPA?
P.S. Если хотите задать вопрос, заполните нашу гугл-форму. Это займет 5 минут.
#междусобойчик
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2🥱2👍1🔥1
🧠 Выбор первого ML-проекта: чеклист против выгорания
Классика плохих решений в ML — выбрать слишком сложный проект: неделя ковыряния в коде, десятки крашей и никакого результата. Хотите дойти до финиша — начните с простого проекта, который реально можно довести до конца.
Мини-чеклист первого проекта:
1. Понятные данные — без «я нашёл датасет в даркнете, но он на суахили».
2. Измеримая метрика — «точность 92%», а не «ну вроде работает».
3. Объяснимый результат — чтобы не-техлид понял, почему модель ругается на спам.
Наш курс «ML для старта в Data Science» — старт от простого к сложному: теория → практика → проверка → проект в портфолио.
👉 Начать свой путь в Data Science
Оплатите курс по ML до 17 августа — курс по Python в подарок.
📅 Бесплатный вебинар с Марией Жаровой — 21 августа: как выбирать проекты, которые доводят до оффера, а не до психотерапевта.
💾 Сохрани, чтобы не потерять, когда будешь готов(а) начать
Классика плохих решений в ML — выбрать слишком сложный проект: неделя ковыряния в коде, десятки крашей и никакого результата. Хотите дойти до финиша — начните с простого проекта, который реально можно довести до конца.
Мини-чеклист первого проекта:
1. Понятные данные — без «я нашёл датасет в даркнете, но он на суахили».
2. Измеримая метрика — «точность 92%», а не «ну вроде работает».
3. Объяснимый результат — чтобы не-техлид понял, почему модель ругается на спам.
Наш курс «ML для старта в Data Science» — старт от простого к сложному: теория → практика → проверка → проект в портфолио.
👉 Начать свой путь в Data Science
Оплатите курс по ML до 17 августа — курс по Python в подарок.
📅 Бесплатный вебинар с Марией Жаровой — 21 августа: как выбирать проекты, которые доводят до оффера, а не до психотерапевта.
💾 Сохрани, чтобы не потерять, когда будешь готов(а) начать
❤1
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁17💯7👍1