Иногда, пытаясь использовать в проекте Spring Boot, одновременно интерфейс командной строки Spring Shell и библиотеку миграции Mongock, разработчики сталкиваются с тем, что запуск миграций не происходит, хотя остальные функции приложения работают в штатном режиме. В частности, это может случиться в процессе выполнения одного из домашних заданий курса по Spring. Почему так происходит, мы и попробуем выяснить в текущей заметке.

Dapper — технология маппинга (сопоставления) результатов SQL-запросов с классами в C#. Благодаря своей легковесности, Dapper характеризуется большей производительностью и позволяет быстрее выполнять запросы, чем тот же Entity Framework.

Нередко пользователи сервиса GitLab сталкиваются с проблемой под названием «Ошибка 502». Как правило, она сопровождается следующей фразой: «Whoops, GitLab is taking too much time to respond». Давайте разберём, в чём может быть проблема.

Представьте, что вам надо описать некий класс Customer, который содержит, к примеру, name и e-mail. Скорее всего, вы придёте к мысли, что использовать для имени и электронной почты поля элементарных типов данных намного проще, чем писать базовый класс. В итоге вы получите следующий код:

Уже не первый год растёт популярность разработки мобильных приложений под Android. Спрос на данные услуги на рынке, соответственно, тоже растёт, и эта ситуация в ближайшие годы вряд ли изменится. Да, мобильный рынок — это не только Андроид, но именно Android-разработка занимает большую его часть. В этой статье мы поговорим, какие знания пригодятся при разработке мобильных приложений под Android, какие инструменты вам понадобятся, из чего состоит классическое Android-приложение, какие существуют общие правила разработки.

В этой статье мы рассмотрим программирование сокетов и разберём простейшую систему клиент-серверного TCP-чата. Понимание аспектов сетевого программирования поможет вам продвинуться в изучении реверс-инжиниринга.

Если бизнес предполагает выполнение анализа статистических данных, которые поступают из разных источников, то вам в любом случае потребуется эти данные не только собирать и хранить, но и индексировать, анализировать и даже преобразовывать в другие данные. Какое решение подойдёт лучше, если речь идёт о данных среднего объёма? Об этом — наша статья.

Технологии Deep Learning (глубокого обучения) подразумевают моделирование нейронных сетей человеческого мозга на компьютере. Deep Machine Learning или глубокое машинное обучение представляет попытку обучить компьютерную модель самостоятельно взаимодействовать с объектами аналогично мозгу человека, но без ограничений последнего по объёму операций и обрабатываемой информации. Для этого программе предлагаются большие объёмы данных, которые она может обрабатывать, не следуя жёстким программным ограничениям, а корректируя заданные алгоритмы анализа.

Как специалисту по пентесту понять, что перед ним уязвимый проект? Давайте рассмотрим три популярных комплексных инструмента — программы, которые отличаются расширенной функциональностью, что позволяет использовать их для комплексной проверки возможных уязвимостей.

В этой статье мы поговорим о языке программирования Python: где он используется, какие имеет преимущества и недостатки. Это своеобразный гайд для всех, кто интересуется «Пайтоном».