Это пробный урок. Оформите подписку, чтобы получить доступ ко всем материалам курса. Премиум

  1. Урок 1. 00:45:36
    Batch select, корутины и миллион RPS
  2. Урок 2. 00:46:19
    С SQL на Cassandra
  3. Урок 3. 01:00:16
    50 оттенков Join в Apache Lucene
  4. Урок 4. 00:45:26
    Переписывая историю: от инструментов версионирования БД к практике
  5. Урок 5. 00:44:36
    Разгоняем вставку больших объемов данных Spring + PostgreSQL
  6. Урок 6. 00:45:46
    Стратегия работы с jsonb, массивами и комплексными типами PostgreSQL для JPA
  7. Урок 7. 00:48:16
    Разработка средства генерации SQL-запроса для упрощения задач по тестированию
  8. Урок 8. 00:46:15
    Как писать в Apache Ignite быстро
  9. Урок 9. 00:48:12
    Отказоустойчивый конечный автомат на Java и SQL, который не дает встрече в Яндекс Телемосте раздвоиться
  10. Урок 10. 00:47:51
    Утилита стратегического мониторинга PostgreSQL — pg_profile
  11. Урок 11. 00:52:45
    Индексация в поисковой платформе Ozon
  12. Урок 12. 00:35:12
    Scylla vs Cassandra = ?
  13. Урок 13. 00:50:06
    Observability Beyond the Three Pillars — Continuous Profiling With Alibaba Dragonwell
  14. Урок 14. 00:46:00
    Прогревая JVM: CRaC и другие фокусы
  15. Урок 15. 00:47:25
    Java в контейнере: особенности эксплуатации
  16. Урок 16. 00:44:54
    Дебаггинг продакшена: без перекладывания, без остановок, без риска
  17. Урок 17. 00:56:23
    Off-heap вместо трех JEP'ов
  18. Урок 18. 00:41:18
    Как быстро растут дети. Проблемы маленьких приложений при увеличении нагрузки по данным
  19. Урок 19. 00:29:49
    Как выжать все соки из Jenkins
  20. Урок 20. 00:45:46
    IR JIT Framework: база для следующего поколения JIT в PHP
  21. Урок 21. 00:46:58
    Демистифицируем машинное обучение – из разработчика в ML-инженеры
  22. Урок 22. 00:44:46
    Мастер-класс: Пишем рекомендательную систему музыки на Java
  23. Урок 23. 00:47:57
    ML в JVM
  24. Урок 24. 00:48:43
    ML-пайплайны
  25. Урок 25. 00:46:44
    AutoML на Spark: миф, ставший реальностью
  26. Урок 26. 00:48:20
    Когда не надо использовать ML
  27. Урок 27. 00:46:09
    Генерация тестов для Spring: из чего же, из чего же сделаны тесты
  28. Урок 28. 00:42:15
    Spring Security: повседневное и неочевидное
  29. Урок 29. 00:55:16
    Reactive для CRUD: фантазии и реальность
  30. Урок 30. 00:41:19
    Java, сделай мне больно!
  31. Урок 31. 00:45:17
    Правда ли, что Dubbo — это как gRPC, но из Китая?
  32. Урок 32. 00:46:15
    Как построить платформу для стриминга данных на Kafka
  33. Урок 33. 00:47:10
    Java as a better C
  34. Урок 34. 00:46:24
    OpenAPI и как его можно применить для Kafka
  35. Урок 35. 00:46:57
    Стейт-машины (The Good, The Bad and The Ugly)
  36. Урок 36. 00:52:12
    Прокачка от 17 до 21. Большое путешествие к новой Java LTS
  37. Урок 37. 00:56:18
    Путешествие из Java в Python: два мира — один JEP
  38. Урок 38. 00:44:10
    За кулисами эволюции Java на примере pattern matching
  39. Урок 39. 00:49:30
    Пишем на Idiomatic Kotlin
  40. Урок 40. 01:02:19
    Квантовые вычисления: основные идеи и современное состояние технологии
  41. Урок 41. 00:58:48
    Java в России: от самого начала до наших дней
  42. Урок 42. 00:53:25
    Запредельный язык: нелитературный русский, акустика речи и фонетика рэпа
  43. Урок 43. 00:45:01
    Лилипут на горизонте
  44. Урок 44. 00:44:35
    Знакомство с фаззерами
  45. Урок 45. 00:47:02
    The show must go on: инструменты нагрузки и рецепты оптимизации онлайн-конференции
  46. Урок 46. 00:51:36
    Потоковая обработка с Kafka в условиях Big Data
  47. Урок 47. 00:47:24
    Карты, схемы и Compose
  48. Урок 48. 00:45:42
    А тем временем Kotlin: что происходило за последний год
  49. Урок 49. 00:48:28
    Как обработка XML приводит к проблемам с безопасностью? Разбираемся с XXE
  50. Урок 50. 00:44:48
    Удивительная история развития сортировки в JDK
  51. Урок 51. 00:36:56
    Thread Wars: войны клонов на страницах Wiki
  52. Урок 52. 00:44:29
    Java Code Analysis with Database and Domain Specific Language
  53. Урок 53. 00:12:09
    Открытие конференции
  54. Урок 54. 00:14:07
    Открытие второго дня онлайн-части
  55. Урок 55. 00:34:49
    Интеграция Spark ML Pipeline в высоконагруженный low-latency сервис рекомендаций
  56. Урок 56. 00:53:28
    Пишем приложение с помощью ChatGPT
  57. Урок 57. 00:16:45
    Подведение итогов онлайн-части
  58. Урок 58. 00:18:06
    Открытие офлайн-части
  59. Урок 59. 00:47:51
    Польза и вред Java-сообществ для инженеров
  60. Урок 60. 00:47:22
    Между прожаркой и карго-культом
  61. Урок 61. 00:12:24
    Закрытие конференции