Библиотека джависта | Java, Spring, Maven, Hibernate
24K subscribers
2.02K photos
38 videos
43 files
2.85K links
Все самое полезное для Java-разработчика в одном канале.

Список наших каналов: https://t.iss.one/proglibrary/9197

Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot

По рекламе: @proglib_adv

РКН: https://gosuslugi.ru/snet/67a5bbda1b17b35b6c1a55c4
Download Telegram
⚙️ Интеграция системы оповещений через почтовую рассылку

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.


💡 Расширения:

— 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.

🐸 Библиотека джависта

#буст
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥32👏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? 🫢
Как выбрать подходящий фреймворк?

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?

💬 Поделитесь вашим опытом в комментариях.

P.S. Если хотите задать вопрос, заполните нашу гугл-форму. Это займет 5 минут.

🐸 Библиотека джависта

#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
1