Він відповідає за взаємодію з базою даних.

Нижче наведено типовий шаблон проєкту.

Application←→DAO←→Database

Методи об'єкта доступу до даних (DAO)

• save()
• findById()
• findAll()
• update()
• delete()
• deleteAll()

Що потрібно для JPA entityManager?

Для цього потрібне джерело даних, яке визначає інформацію для підключення до бази даних.

Як створюються JPA entityManager та джерело даних?

• JPA entityManager і джерело даних автоматично створюються Spring Boot на основі файлу application.properties.
• Ми можемо автозаповнити entityManager для DAO у застосунку.

DAO←→entityManager ←→dataSources ←→database

Як зрозуміти, коли використовувати JPA, а коли entityManager?

• Якщо вам потрібен низькорівневий контроль і гнучкість, використовуйте entityManager.
• Якщо ви хочете високий рівень абстракції, використовуйте JPA репозиторій.

Python — це популярна мова програмування, яка часто з'являється в технічних інтерв'ю. Розуміння тонкощів Python, особливо таких тем, як методи екземплярів (instance methods), методи класу (class methods) та статичні методи (static methods), може допомогти вам успішно пройти інтерв'ю. У цьому детальному блозі ми розглянемо ці теми з прикладами та практичними випадками.

1. У чому різниця між методами екземплярів, методами класу та статичними методами в Python?

• Методи екземплярів (Instance Methods): Оперують на екземплярі класу. Вони можуть доступати та змінювати атрибути рівня екземпляра і потребують self як перший параметр.
• Методи класу (Class Methods): Оперують на самому класі, а не на

У швидко змінюваному світі штучного інтелекту ми спостерігаємо захоплюючий парадокс: хоча великі мовні моделі (LLMs) стають дедалі потужнішими, їхні обчислювальні вимоги все ще роблять їх непридатними для широкого застосування. В Priyadarshini College of Engineering, ми вирішуємо цю задачу, розробивши нову архітектуру, яка дозволяє створювати складні AI-системи для обмежених за ресурсами середовищ.

Виклик: Доступність проти Можливостей

Останні досягнення, такі як ChatGPT та Google Gemini, революціонізували взаємодію людини з комп'ютером завдяки сучасним системам розмовного штучного інтелекту. Але їхня потужність має високу ціну, як з точки зору фінансових інвестицій, так і обчислювальних ресурсів. Це створює значні бар'єри для малих бізнесів, окремих розробників або … Читати далі

Найкращий навчальний центр з Python у Кочі

Кочі, часто визнаний бізнес-хабом Керали, швидко стає центром для навчання в галузі ІТ та інновацій. Серед численних програм з програмування Python вийшов на перше місце завдяки своїй простоті, гнучкості та різноманітним застосуванням. Якщо ви хочете досягти успіху у веб-розробці, аналізі даних, штучному інтелекті чи автоматизації, володіння Python стане запорукою вашого успіху.

Чому Python — це справжня революція

Зростаюча популярність Python пояснюється його інтуїтивно зрозумілим синтаксисом, різноманітними сферами застосування та простотою для вивчення. Як основний компонент багатьох передових технологій, Python є незамінним для професіоналів у різних галузях. Ось чому Python так виділяється:

• Синтаксис, дружній

React, одна з найпопулярніших бібліотек JavaScript для побудови інтерфейсів користувача, завдячує своєю ефективністю та швидкістю інноваційній концепції під назвою Virtual DOM. Але що саме таке Virtual DOM, і як він допомагає React ефективно оновлювати інтерфейс користувача? Давайте розглянемо.

Що таке DOM?

Перед тим як ми дослідимо Virtual DOM, важливо розуміти, що таке Document Object Model (DOM). DOM — це інтерфейс програмування для веб-документів, який представляє структуру HTML як дерево вузлів. Кожен вузол відповідає елементу, і розробники можуть використовувати JavaScript для маніпулювання цими вузлами, щоб оновити інтерфейс користувача.

Хоча DOM потужний, він може стати вузьким місцем для продуктивності. Часті оновлення DOM … Читати далі

Машинне навчання (ML) — це галузь штучного інтелекту (AI), яка дозволяє комп'ютерам навчатися на основі даних і покращувати свої результати у виконанні завдань без явного програмування. Замість того, щоб виконувати попередньо визначені інструкції, системи машинного навчання визначають шаблони та приймають рішення або роблять прогнози на основі вхідних даних.

Коротко: Розробка алгоритмів і моделей, які можуть аналізувати дані, знаходити шаблони та приймати рішення або робити прогнози.

Типовий процес машинного навчання

Ключові терміни в машинному навчанні.

Люди часто плутають такі галузі, як наука про дані, машинне навчання, глибоке навчання, штучний інтелект, генеративний штучний інтелект, аналітика даних і інженерія даних. Ось короткий вступ … Читати далі

Коли справа доходить до створення та оптимізації моделей машинного навчання, кожен метод у вашому інструменті має значення. Серед потужних API Keras, метод test_on_batch виділяється як справжня знахідка для ефективної оцінки продуктивності моделі. Але що робить його таким незамінним? Давайте заглибимося і зрозуміємо, як ви можете використати цю функцію для покращення ваших проєктів з глибинного навчання.

Що таке метод test_on_batch в Keras?

Метод test_on_batch в Keras дозволяє оцінювати вашу модель на невеликій партії даних, а не на всьому наборі. Це може бути особливо корисним у випадках, коли:

• Час на рахунку: Потрібно швидко отримати дані про продуктивність моделі без виконання повної

1. Забуті прослуховувачі подій (Event Listeners)

• Проблема: Коли ви додаєте прослуховувачі подій (Event Listeners), але ніколи їх не видаляєте, вони продовжують утримувати пам'ять, навіть якщо вони більше не потрібні.
• Рішення: Завжди створюйте метод для очищення, щоб видаляти прослуховувачі подій (Event Listeners), коли ви з ними закінчили.
• Приклад з реального життя: Це схоже на підписку на журнал — якщо ви переїхали в інше місто, але не скасували підписку, журнали продовжують приходити на вашу стару адресу.

 // ✅ Хороша практика: Очищення прослуховувачів подій (Event Listeners)  
class BetterNewsletterWidget {  
 constructor() {  
 this.button = document.querySelector('#subscribe');  
 // Прив'язуємо метод, щоб зберегти посилання  
 this.boundHandler = this.handleSubscribe.bind(this);  
 this.button.addEventListener('click', 

Конкурентність є критично важливою для сучасної розробки на JavaScript, особливо при створенні масштабованих безсерверних додатків. У цій статті ми розглянемо модель конкурентності JavaScript, найкращі практики структурування асинхронного коду та особливості, специфічні для середовищ виконання AWS Lambda.

Модель конкурентності JavaScript

JavaScript працює як однонитковий (single-threaded) мову, керуючи конкурентністю через event loop (цикл подій) і message queue (чергу повідомлень). У будь-який момент часу в середовищі виконання JavaScript існує лише один стек викликів, який повинен бути очищений перед обробкою нових повідомлень. Кожне повідомлення з черги виконує колбек, потенційно додаючи нові повідомлення в чергу і продовжуючи цикл.

Ключові моменти:

1. Уникайте блокуючого коду, такого як

Node.js є одним з найпопулярніших проектів з відкритим кодом і вже багато років є провідною технологією для розробки серверної частини. Це не є мовою програмування; швидше, це середовище виконання для JavaScript, подібне до того, як працюють браузери. За допомогою Node.js ми можемо писати код на JavaScript для серверної частини та виконувати високопродуктивні операції на сервері.

Історія Node.js почалася в березні 2011 року, коли відео, в якому Раян Дал (Ryan Dahl), творець Node.js, демонструє свою лекцію для невеликої групи розробників на зустрічі PHP у Сан-Франциско, стало вірусним серед розробників. Він представив революційну концепцію: виконання JavaScript на сервері. До цього часу JavaScript … Читати далі