Aktywne Wpisy
Onkosfera +300
Wyżalić się muszę, bo się uduszę. Właśnie umiera moja babcia. Nie wypada mi narzekać, bo kobita ma 101 lat, ja sama jestem stare pudło powyżej 40, zaś główny ciężar zajmowania się babcią wziął na siebie mój 72 letni ojciec. Ja pełnię funkcję pomocniczą, jestem samozwańczy asystent opieki paliatywnej.
Czuję że zaraz zwariuję, patrząc na to, jak ta kobieta traci świadomość i jak jej ciało powoli się rozpada. W mojej głowie ona nie
Czuję że zaraz zwariuję, patrząc na to, jak ta kobieta traci świadomość i jak jej ciało powoli się rozpada. W mojej głowie ona nie
źródło: 1000052806
Pobierz
Masz do wydania 200 zł na perfumy, uniwersalne, do biura jak i na wyjście ze znajomymi, co kupujesz?
#perfumy
#perfumy
Aktywne Znaleziska
@rolling_stone_with_no_hope AI mi kiedyś wygenerowało sensowny plan powtórki pod rekrutacje na senior java developera.
8-10 godzin nauki dziennie od poniedziałku do piątku przez 3 miesiące i możesz śmiało słać CV ( ͡°( ͡° ͜ʖ( ͡° ͜ʖ ͡°)ʖ ͡°) ͡°)
1. Zaawansowane zagadnienia Java
Mechanizmy JVM: understand, heap vs stack, garbage collection (G1, ZGC, porównanie), JIT
Java 9-21: moduły, var, switch expressions, text blocks, record, sealed classes, pattern matching
Współbieżność: CompletableFuture, ExecutorService, Fork/Join, ThreadLocal, Virtual Threads (Project Loom)
Kolekcje i Stream API: zaawansowane operacje, Custom Collectors
Memory management: leak detection, heap dumps, profiling
2. Spring Framework
Spring Core: cykl życia beana, scope, AOP, transakcje
Spring Boot: auto-konfiguracja, actuator, testowanie
Spring Cloud: Service Discovery, Config Server, Circuit Breaker
Spring Security: OAuth2, JWT, implementacja niestandardowa
Spring Data: JPA, Reactive, integracja z różnymi bazami danych
Spring WebFlux: programowanie reaktywne, Mono/Flux, backpressure
3. Bazy danych i wyszukiwanie
Elasticsearch: zaawansowane zapytania, analizatory, sharding, repliki, percolator
SQL: optymalizacja zapytań, indeksy, transakcje, izolacja
NoSQL: DynamoDB, różnice między typami baz NoSQL
ACID vs BASE: kiedy stosować jakie podejście
4. AWS i Cloud Computing
Usługi AWS: szczegółowa wiedza o S3, DynamoDB, SNS, SQS, Lambda, CloudWatch
Serverless Architecture: projektowanie, ograniczenia, wzorce
Infrastructure as Code: CloudFormation, Terraform (warto znać podstawy)
AWS Well-Architected Framework: 5 filarów
5. Architektury systemów
Mikroserwisy: komunikacja, choreografia vs orkiestracja, saga pattern
Event-driven architecture: wzorce, implementacja z SNS/SQS
Domain-Driven Design: bounded contexts, agregaty, value objects
Wzorce projektowe: creational, structural, behavioral, kiedy stosować
System Design: skalowalność, wydajność, niezawodność, dostępność
6. DevOps i narzędzia
Git: zaawansowane scenariusze, git flow, trunk-based development
Docker: multi-stage builds, optymalizacja obrazów, Docker Compose
CI/CD: branching strategies, pipeline jako kod, blue-green deployment
Monitorowanie: metryki, logi, tracing (np. AWS CloudWatch, ELK)
7. Algorytmy i struktury danych
Struktury danych: implementacje, złożoność operacji, zastosowanie
Algorytmy sortowania i wyszukiwania: binary search, quicksort, mergesort
Grafy i drzewa: BFS, DFS, najkrótsza ścieżka
Techniki algorytmiczne: dynamic programming, greedy algorithms, divide & conquer
LeetCode/HackerRank: regularne rozwiązywanie zadań na poziomie medium/hard
8. Przygotowanie do livecoding
Test-Driven Development: pisanie testów przed implementacją
Refactoring: techniki, identyfikacja code smells
Clean Code: SOLID, DRY, KISS, YAGNI
Pair programming: komunikacja podczas kodowania
9. Przygotowanie do rozmowy techncznej
Prezentacja projektów: przygotuj portfolio z opisem wyzwań i rozwiązań
Pytania behawioralne: przygotuj przykłady problemów i jak je rozwiązałeś
System Design: ćwicz projektowanie systemów wysokodostępnych
Soft skills: komunikacja, praca zespołowa, zarządzanie czasem
11. Podstawy informatyki i sieci komputerowych
Systemy operacyjne
Zarządzanie procesami: scheduling, context switching, deadlock prevention
Zarządzanie pamięcią: virtual memory, paging, segmentation
System plików: journaling, POSIX, permisje
Podstawy Linuxa: komendy powłoki, bash scripting, diagnostyka systemowa
Sieci komputerowe
Model OSI i TCP/IP: warstwy, odpowiedzialności, porównanie
Protokoły: HTTP/HTTPS, WebSockets, TCP vs UDP, DNS, DHCP
HTTP/2 i HTTP/3: multiplexing, server push, QUIC
REST i beyond: GraphQL, gRPC, porównanie wydajności
Load balancing: algorytmy, sticky sessions, health checks
Bezpieczeństwo
Kryptografia: symetryczna vs asymetryczna, funkcje haszujące, TLS/SSL
OWASP Top 10: SQL Injection, XSS, CSRF, zabezpieczenia
Uwierzytelnianie i autoryzacja: OAuth 2.0, OpenID Connect, JWT bezpieczeństwo
Bezpieczeństwo w Javie: SecureRandom, KeyStore, JAAS
Podstawy teoretyczne
Złożoność obliczeniowa: notacja Big O, space vs time complexity
Teoria kompilatorów: JIT w JVM, optymalizacje
Kodowanie i standardy: UTF-8, Unicode, Base64, serializacja
Infrastruktura i komunikacja
CDN: zasada działania, edge computing
DNS: rekordy, propagacja, TTL
VPN i proxy: rodzaje, zastosowania, różnice
Komunikacja w chmurze: load balancing, service mesh, API Gateway
Aplikacja Java w kontekście sieciowym
Sockets w Javie: blokujące vs nieblokujące I/O
NIO i NIO.2: asynchroniczność, Channels, Buffers
Protokoły transportowe w aplikacjach Java: implementacja klientów, long polling vs SSE vs WebSockets
Monitoring sieciowy: wireshark, tcpdump, analiza ruchu
Zagadnienia wydajnościowe
Throughput vs latency: pomiar, optymalizacja
Connection pooling: konfiguracja, monitorowanie
Timeout handling: strategie, circuit breaker
Miary wydajności sieci: bandwidth, jitter, packet loss
12. Inżynieria jakości i testowanie
Strategie testowania: piramida testów, kontrakty, testy wydajnościowe
Narzędzia testowe: JUnit 5, TestContainers, Mockito, WireMock, Selenium
Test-Driven Development/Behavior-Driven Development: Cucumber, Spock
Testy integracyjne w środowisku mikrousług: strategie, wyzwania
Mutation testing: PIT, analiza pokrycia kodu
Continuous Testing: automatyzacja, smoke tests, regression tests
13. Programowanie reaktywne i asynchroniczne
Project Reactor: Mono, Flux, operatory, debugowanie
RxJava: Observables, transformacje, backpressure
Modele concurrency w Javie: blokujący, callbacks, Future, reactive
Backpressure handling: strategie, implementacje
Reactive Stream specification: Publisher, Subscriber, Processor
Reactive programming w kontekście mikrousług
14. Performance tuning i monitorowanie
JVM tuning: flagi JVM, GC tuning, thread dumps
Memory management: finding leaks, heap dump analysis
Profiling: async-profiler, VisualVM, Flight Recorder
Strategie cachowania: local caches, distributed (Redis, Hazelcast)
Monitorowanie: Prometheus, Grafana, Micrometer, distributed tracing
Flamegraphs: interpretacja, diagnozowanie wąskich gardeł
15. Rozwój techniczny i przywództwo
Mentoring i code reviews: techniki, najlepsze praktyki
Architektural decision records (ADR): dokumentowanie decyzji
Szacowanie złożoności i czasu: techniki, zarządzanie oczekiwaniami
Komunikacja techniczna: prezentacja złożonych zagadnień nietech. odbiorcom
Managing technical debt: strategie identyfikacji i redukcji
Wdrażanie nowych technologii: proof of concept, risk assessment
16. Znajomość ekosystemu JVM poza Javą
Kotlin: interoperability, coroutines, kluczowe różnice
Groovy: dynamic features, DSL creation, testing
Scala/Clojure: paradygmaty funkcyjne, zastosowania
GraalVM: native image, polyglot applications
Zarządzanie zależnościami: Maven vs Gradle, BOM, dependency hell
17. Integracja i komunikacja
API design: REST, GraphQL, gRPC - porównanie, zastosowania
Message brokers: Kafka, RabbitMQ, integracja, wzorce
Event sourcing/CQRS: implementacja, zastosowania w Java
API Gateway: autoryzacja, rate limiting, transformacje
Contract testing: consumer-driven contracts, Pact
Idempotency: implementacja, obsługa duplikatów
18. Przygotowanie do negocjacji wynagrodzenia
Badanie rynku: źródła informacji o zarobkach, benchmarking
Kwantyfikacja osiągnięć: oszczędności, optymalizacje, wartość biznesowa
Positioning w rozmowie: specjalizacja vs generalista
Negocjacja pakietu benefitów: praca zdalna, elastyczność, rozwój
Przygotowanie do pytania o oczekiwania finansowe
Tydzień 1-2: Odświeżenie zaawansowanych zagadnień Java i Spring
Tydzień 3-4: Fokus na algorytmy i struktury danych,
Tydzień 5-6: Architektura systemów i system design
Tydzień 7-8: Podstawy informatyki i sieci komputerowych
Tydzień 9-10: Cloud/AWS i DevOps
Tydzień 11-12: Inżynieria jakości i testowanie, programowanie asynchroniczne, performance tuning i monitorowanie
Równolegle: Rob codziennie 2-3 zadania z leetcode poziom medium, ćwicz symulacje rozmów i livecoding
Eh coraz wiecej amatorow pcha sie do branzy ( ͡° ʖ̯ ͡°)
Teraz wyobraź sobie co się dzieje w FAANG i podobnych (｡◕‿‿◕｡)
Moi znajomi rekrutowali się na Mid PHP do dropboxa, live coding z jakiś algorytmów, a to dopiero 2 z 7 etapów XD