JUST-JVM MEETUP - митап для Kotlin Backend и Java разработчиков. Будет полезно всем, кто интересуется современными подходами в разработке JVM-приложений. Вас ждут доклады о корутинах и их работе на JVM, ускорение разработки с WebFlux и Hibernate, тестировании с Mockito без подводных камней и создание веб-приложений на Kotlin без Spring.

Что обсудим? 1️⃣ «Кастомная сериализация с помощью kotlinx.serialization» Антон Николаев (в android-разработке с 2020, сейчас — в онлайн-кинотеатре Okko в команде «Молодость») Разберём что такое json schema, и как мы используем ее для формирования ответов от бекенда; неудобство работы с json schema; библиотеку kotlinx.serialization, и как мы используем ее для упрощения работы с json schema. 2️⃣«Уменьшение ошибок видеоплеера на Android» Егор Баженов (Android-разработчик VK, аспирант университета ИТМО) Разберём частые ошибки воспроизведения видео на Android и способы их исправления через плеер или бэкенд. Полезно для разработчиков на ExoPlayer: доработки команды Егора сократили ошибки в 5 раз. 3️⃣ Воркшоп «Шейдерные анимации в Android на OpenGL, Vulkan и AGSL» Александр Верещагин (Android-разработчик в команде VK Музыки) Сравним три подхода к шейдерам в Android: классический OpenGL, высокопроизводительный Vulkan и AGSL из Android 13. Разберём их сильные и слабые стороны 4️⃣ Воркшоп «Зачем CI/CD мобильным разработчикам?» Владислав Рябчевский (Автоматика-Сервис) Практический воркшоп по CI/CD: разберём российские аналоги, соберём пайплайн для Aurora OS и научимся настраивать его в своих проектах.

остроение корпоративной википедии - Нехаев Игорь, Специалист по анализу данных и машинному обучению, НКО Монета - формирование доменного Графа Знаний; - структуризации документа и деление его на чанки; - извлечение знаний из текстового содержимого; - сопоставление извлеченных знаний с содержимым доменного Графа Знаний; - внесение новых знаний в ГЗ; 3. Локальные нейросети для корпоративных нужд - Гейст Константин, Ведущий инженер, iSpring Доклад будет про применение локальных нейросетей для корпоративных задач, их преимущества перед облачными решениями и ключевые технологии вроде llama.cpp для эффективного развертывания. 3. Workflow‑агенты с N8N: личная продуктивность - Шевченко Владислав, Технический директор по направлению ИИ, red_mad_robot За 20 минут покажу, как в N8N собрать AI‑агента, который сам ищет данные, думает и отвечает. Живой пример — Telegram‑бот‑ассистент.