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