16151
По всем вопросам- @haarrp @itchannels_telegram - 🔥 best it channels РКН: clck.ru/3FmxJF
C23 сделал enum в C заметно удобнее для низкоуровневого кода.
Раньше базовый тип перечисления обычно выбирал компилятор, и enum часто занимал размер обычного int:
enum status {
OK = 0,
ERROR = -1
};
enum status8 : int8_t {
OK8 = 0,
ERR8 = -1
};
enum status64 : uint64_t {
OK64 = 0,
ERR64 = UINT64_C(0xFFFFFFFFFFFFFFFF)
};
🐧 Linux Cheat Sheet - шпаргалка по командам Linux
Самая удобная шпаргалка по Linux и Bash на русском: теория простым языком (как устроены файлы, процессы, права, память, загрузка и сеть), команды терминала, права доступа, процессы, сеть, SSH, systemd, grep/sed/awk, Vim и готовые однострочники - с примерами.
А для тех, кто идёт дальше, - продвинутый уровень: Bash для профи, LVM и RAID, трассировка и производительность, ядро, безопасность, контейнеры, восстановление системы и вопросы с собеседований.
https://github.com/justxor/Linux-/
😂 Собеседование на C++ прошло успешно
HR: у вас есть опыт с C++?
Я: конечно, отлично знаю оператор `goes to`.
int x = 10;
while (x --> 0) {
std::cout << x << '\n';
}
x-- > 0
9
8
7
6
5
4
3
2
1
0
⚡️ Как спроектировать ИИ-агента над корпоративными данными
6 октября в 17:00 мск пройдёт новая встреча Архитектурного клуба Яндекс 360 — открытого сообщества для архитекторов и инженеров высоконагруженных систем.
Даниил Смирнов, руководитель службы бэкенд-разработки Антиспама Яндекс 360 , разберёт архитектуру корпоративного агента: оркестратор, инструменты, память, EVAL и наблюдаемость.
На эфире обсудят:
- как сочетать полнотекстовый и векторный поиск, метаданные, фильтры и переранжирование;
- как наследовать права исходных систем и изолировать данные разных пользователей и организаций;
- как не выдавать из индекса и кеша данные тем, у кого нет доступа;
- как ограничивать автономность агента;
- как отдельно оценивать качество поиска, выбора инструментов и итогового ответа.
📅 6 октября, 17:00 мск
💻 Онлайн, участие бесплатное
→ Зарегистрироваться на встречу
Как посчитать миллиарды уникальных значений, используя всего несколько килобайт памяти
Для этого существует HyperLogLog - вероятностный алгоритм оценки количества уникальных элементов.
Вместо хранения каждого значения он:
— хеширует элементы
— распределяет их по buckets
— отслеживает необычно длинные последовательности нулей в хэшах
— по этой статистике оценивает cardinality
Например, с 16384 регистрами можно оценивать даже огромные множества, занимая порядка десятков килобайт памяти.
При этом ошибка может оставаться около 1%.
Именно поэтому HyperLogLog любят в аналитике и больших данных: посчитать COUNT(DISTINCT ...) для миллиардов объектов можно без хранения миллиардов ID.
Магия тут не в точности до последнего элемента, а в очень хорошем компромиссе между памятью и результатом.
⚙️ useful_abstractions - вычисления на этапе компиляции в C++23
Библиотека упрощает работу с constexpr и consteval. Один заголовочный файл, без зависимостей за пределами стандартной библиотеки.
Что можно делать при компиляции:
* Передавать строки в параметры шаблонов и собирать их из частей.
* Вычислять хеши.
* Получать имена типов без RTTI.
* Экранировать строки для JSON, URL и HTML.
* Проверять UTF-8 и преобразовывать его в UTF-16/UTF-32.
* Останавливать сборку с понятным сообщением при ошибке в данных.
Например, некорректный строковый литерал или недопустимое значение можно обнаружить ещё до запуска программы.
Требуется C++23: GCC 14+, Clang 19+ или свежий AppleClang.
Документация — https://constexprcore.github.io/useful_abstractions/
«Я про бэкенд»: как устроены AI-системы под капотом бигтеха
🗓 3 октября, Москва и онлайн
О чём: как разработчики высоконагруженных рекомендательных и генеративных систем справляются с нетривиальными вызовами. Доклады в 6 направлениях — от архитектуры систем с AI/ML до MLOps и работы на стыке бэкенда с железом.
Часть спикеров:
🎤 Михаил Цветков (Алиса AI и Умные устройства) — как устроен инференс генеративных ответов Алисы в Поиске
🎤 Алина Шестакова (Positive Technologies, Cloud SIEM) — вердикт за минуту: ML-фильтр и LLM на потоке более 40 тысяч событий в секунду
🎤 Андрей Аксёнов (Авито) — база векторных баз
🎤 Егор Хайруллин (Рекламные технологии Яндекса) — как распределённо обрабатывать более 100 ГБ/с в реальном времени без потерь и дублей с помощью YTsaurus Flow
🎤 Владислав Тюльбашев (Яндекс) — как надежно раздавать конфиги на 200к хостов при отказе [n-1] ДЦ
🎤 Алексей Логинов (Алиса AI и Умные устройства) — как сделать агентную платформу надёжной
Кроме того, зрителей ждет традиционный лайв, где бэкенд-инженеры Яндекса спроектируют архитектуру сложного сервиса в реальном времени. В этот раз задачу для эфира можете задать вы: участвуйте в проекте «2718», отправляйте свои кейсы, а организаторы выберут среди них самый сложный для открытого разбора.
Полная программа и регистрация
🔥 Приглашаем на бесплатный открытый вебинар курса «Программист С»: «Указатели в Си — от адреса к управлению памятью»
🗓 Когда: 24 сентября, 20:00 (мск)
Указатели — это не просто синтаксис, а ключ к пониманию того, как Си общается с памятью. Без них невозможно осознанно работать с массивами, строками, структурами и динамическими данными. На вебинаре разберём указатели от самого основания — адресов и операторов — до передачи параметров по ссылке, чтобы вы перестали бояться звёздочек и начали управлять памятью уверенно.
Что будет на вебинаре:
• Разбор ключевых понятий: адрес переменной, операторы & и *, объявление и разыменовывание указателей — разберём, как Си работает с памятью напрямую;
• Пошаговый анализ связи указателей, массивов и функций — выясним, как передавать параметры по ссылке и заставлять функции изменять переменные вызывающего кода.
👉 Зарегистрируйтесь https://otus.pw/BLgM/?erid=2W5zFHuFYrV
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
🔥 Почему в Redis Cluster именно 16 384 hash slot и при чём тут `{}`
Redis Cluster распределяет ключи не напрямую по нодам, а сначала по 16 384 hash slots.
Формула по сути такая:CRC16(key) % 16384
Но есть важный трюк — hash tags.
Если ключ содержит часть в фигурных скобках, Redis хеширует только содержимое внутри {}:{user100}:cart {user100}:orders
Оба ключа будут вычислены по user100, поэтому попадут в один и тот же hash slot и, соответственно, на одну ноду.
Это нужно для multi-key операций в cluster mode.
Именно поэтому такие конструкции позволяют нормально использовать:
- MGET
- MSET
- транзакции
- Lua-скрипты с несколькими ключами
На уровне кода Redis сначала ищет {, затем }, и если внутри есть непустая строка — хеширует только её.
Небольшая деталь синтаксиса, которая на самом деле решает важную проблему распределённых операций в Redis Cluster.
🔥 Хочешь расти в IT быстрее остальных? Перестань учиться в одиночку
Можно годами смотреть курсы, читать документацию и всё равно топтаться на месте.
А можно попасть в правильное окружение, где каждый день обсуждают новые инструменты, вакансии, реальные кейсы, ошибки и то, что уже завтра станет стандартом.
Здесь собраны папки и каналы по разным направлениям IT, чтобы ты быстрее находил нужных людей, идеи и полезный контент - без бесконечного поиска.
AI: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Хакинг: t.me/linuxkalii
DevOps: t.me/DevOPSitsec
Docker: /channel/+90Z5TAyfuNU5YmRi
Golang: t.me/Golang_google
Rust: t.me/rust_code
C++: t.me/cpluspluc
C#: t.me/csharp_ci
Java: t.me/javatg
JavaScript: t.me/javascriptv
React: t.me/react_tg
Frontend: t.me/front
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Базы данных: t.me/sqlhub
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Big Data: t.me/bigdatai
Математика: t.me/data_math
Физика: t.me/fizmat
Kubernetes: t.me/kubernetc
GameDev: /channel/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg
Собеседования и карьера:
DS собеседования: t.me/machinelearning_interview
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: /channel/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка Frontend: /channel/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
Полезное сверху:
ИТ-мемы: t.me/memes_prog
Английский для программистов: t.me/english_forprogrammers
ИИ и технологии: t.me/vistehno
954 ГБ open-source курсов: /channel/+rKBQEMccAA01MTcy
ИТ-книги бесплатно: /channel/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
Max Ai: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data
Max python: https://max.ru/pythonl
ТЕХНО: https://max.ru/vistehno
Max Go: https://max.ru/Golang_google
Max Linux: https://max.ru/linuxkalii
Devops: https://max.ru/DevOPSitsec
C#: https://max.ru/csharp_ci
C++: https://max.ru/cpluspluc
SQL: https://max.ru/sqlhub
Java: https://max.ru/javatg
Подпишись и сохрани, здесь регулярно появляются новые подборки, инструменты и материалы, которые реально помогают расти быстрее.
🛠 Как автоматически закрывать файлы из C-библиотеки в C++FILE* можно обернуть в std::unique_ptr с собственным обработчиком освобождения:
#include <cstdio>
#include <memory>
struct FileCloser {
void operator()(std::FILE* file) const noexcept {
std::fclose(file);
}
};
using File = std::unique_ptr<std::FILE, FileCloser>;
File file{std::fopen("data.txt", "r")};
if (!file) {
return;
}
// Передаём FILE* в функции C-библиотеки
int ch = std::fgetc(file.get());
file выйдет из области видимости, unique_ptr вызовет fclose. Это работает при обычном завершении функции, раннем return и раскрутке стека при исключении.fopen вернул nullptr, обработчик освобождения вызван не будет.
Читать полностью…
🚀 Как ядро Linux создаёт пакеты переменной длины без лишних копирований
В C есть мощный паттерн — flexible array member.
Вместо хранения заголовка и данных отдельно:
header → отдельно
payload → отдельно
+----------------+
| struct msg |
| len |
+----------------+
| payload data[] |
+----------------+
struct msg {
uint32_t len;
uint8_t data[];
};
struct msg *m = malloc(sizeof(*m) + n);
malloc() → один блок памяти → один free().
uint8_t data[1];
data[] — официальный способ сказать:
🔥 Python + AI без игрушечных демок. Курс для тех, кто хочет собирать рабочие системы.
Stepik: «Python современный AI для разработчика и автоматизации задач»
63 урока, 382 шага, практика с кодом и автопроверкой.
Внутри: RAG, tool calling, агенты, evals, MCP, Ollama, vLLM, pgvector + HNSW, безопасный text-to-SQL, prompt injection, кэш, очереди и sandbox для агентного кода.
Плюс реальные автоматизации: почта, отчёты, боты, вебхуки и браузерные сценарии.
Для тех, кто уже знает Python и хочет перейти к production AI.
⏳ 72 часа скидка 55%
https://stepik.org/a/295921
Разбор одной из тех Win32-задач, где C++ быстро превращается в борьбу с ручным управлением памятью.
На этот раз речь про LPPROC_THREAD_ATTRIBUTE_LIST, который нужен при расширенном создании процессов и потоков.
Проблема в API простая:
- сначала нужно отдельно узнать размер буфера
- потом вручную выделить память
- вызвать InitializeProcThreadAttributeList
- после работы обязательно вызвать DeleteProcThreadAttributeList
- и только потом освободить сам буфер
Chen предлагает обернуть всё это в RAII через WIL, чтобы очистка происходила автоматически.
Из интересного:
- отдельный helper для освобождения списка
- безопасное получение нужного размера
- разбор того, почему CTAD здесь не помогает
- перегрузки через SFINAE, чтобы не ловить неоднозначность с int
- возможность сразу предзаполнить список атрибутами
- можно заранее оставить место под дополнительные атрибуты, которые добавятся позже
В итоге работа с LPPROC_THREAD_ATTRIBUTE_LIST становится заметно аккуратнее и меньше похожа на ручной Win32-ритуал с кучей cleanup-кода.
https://devblogs.microsoft.com/oldnewthing/20260813-00/?p=112611
3D-фрактал Mandelbulb можно отрендерить примерно в 100 строках C++ - вообще без полноценного 3D-движка.
В основе всего несколько идей:
- Mandelbulb строится через сферическую итерацию в степени 8
- distance estimator примерно определяет расстояние до поверхности фрактала
- sphere tracing двигает луч большими шагами через пустое пространство
- когда луч приближается к поверхности, конечные разности вычисляют нормаль для освещения
- результат записывается напрямую в обычный PPM-файл
То есть сложнейший на вид 3D-фрактал получается из математики, ray marching и небольшого количества C++.
Особенно красиво здесь то, что геометрия вообще не хранится в виде миллионов полигонов - поверхность вычисляется прямо во время рендера.
Minimum-Cost Maximum-Flow всего в ~110 строках C++
Хороший компактный пример одного из самых полезных алгоритмов на графах.
Задача MCMF: провести через сеть максимально возможный поток и одновременно сделать его стоимость минимальной.
В этой реализации:
- residual graph хранит оставшиеся возможности для потока
- SPFA каждый раз ищет самый дешёвый увеличивающий путь
- после поиска определяется bottleneck - сколько потока реально можно протолкнуть по найденному пути
- поток отправляется по пути
- процесс повторяется, пока путь из источника в сток больше найти нельзя
Особенно красивый трюк - обратные рёбра.
Прямое и обратное ребро добавляются подряд, поэтому получить индекс пары можно через:
id ^ 1
`🤖 В SourceCraft появилась команда цифровых разработчиков
Агентам можно назначать задачи прямо в GitLab. Они работают под собственными учётными записями, выполняют поручения и возвращают результат разработчику.
Если по ходу работы чего-то не хватает, агент сам запрашивает данные или согласование у команды — то есть не останавливается на первом незаполненном месте.
Ещё можно подключить собственного агента, в том числе созданного в Yandex AI Studio.
Физически корректный ray tracer всего в 99 строках C++
smallpt от Kevin Beason - один из самых известных примеров того, насколько компактным может быть настоящий path tracer.
В этих 99 строках есть:
* отражения
* преломления
* мягкие тени
* color bleeding
* зеркальные и стеклянные поверхности
Основа при этом минимальная: векторы, лучи, сферы и одна рекурсивная функция radiance().
Если дать рендеру тысячи samples per pixel, он собирает полноценный Cornell Box с зеркальной и стеклянной сферами.
Проект появился ещё в 2008 году и до сих пор отлично показывает базовую механику path tracing.
Лицо C++-разработчика, когда он написал 6000 строк кода, чтобы обогнать твои 4 строки на Python на 0,000438 секунды.
Читать полностью…
Разработчики 3D-графики, все сюда
Если вы пишете рендер на C++ с отдельным RenderThread, то знаете эту боль: данные грузятся в фоне, а GPU-ресурсы всё равно создаются в потоке отрисовки. И пока RenderThread в длинном цикле создаёт буферы и текстуры, он не рисует — он стоит, пока не обработает список загруженных ресурсов.
Мы это исправили! В новой статье на Хабре рассказываем, как пришли к новому подходу:
1. как вынесли создание буферов и текстур на потоки загрузки,
2. что сделали для Metal, а что для Vulkan,
3. и какие ограничения графических API пришлось учесть.
Другие инженерные инсайты от 2ГИС → в Telegram-канале RnD
💡 Алгоритм Флойда находит цикл в связном списке всего с двумя указателями и `O(1)` дополнительной памяти.
Идея простая:slow двигается на 1 узел fast — на 2
Если цикл есть, они обязательно встретятся.
После встречи один указатель возвращаем в head, а дальше оба двигаем по одному узлу. Следующая точка встречи — точное начало цикла.
Node *detect_cycle(Node *head) {
Node *slow = head, *fast = head;
while (fast && fast->next) {
slow = slow->next;
fast = fast->next->next;
if (slow == fast) {
slow = head;
while (slow != fast) {
slow = slow->next;
fast = fast->next;
}
return slow;
}
}
return NULL;
}
O(n) по времени
O(1) по памяти
⚡️ В Linux даже обычный syscall начинается с макроса.
Например:SYSCALL_DEFINE3(write, unsigned int, fd, const char __user *, buf, size_t, count)
После препроцессора это превращается сразу в несколько функций:
- sys_write
- __se_sys_write
- __do_sys_write
Одна строка описывает системный вызов, а C-препроцессор через макросы и token pasting собирает остальную обвязку автоматически.
Именно поэтому код ядра Linux часто выглядит коротко, пока не начнёшь разворачивать макросы.
💡 C++: std::map<std::string, ...> не обязан создавать временный std::string при каждом поиске
Если ключ уже приходит как std::string_view, можно использовать transparent comparator:
Читать полностью…
std::map<std::string, int, std::less<>> status_codes{
{"not_found", 404},
{"timeout", 504}
};
std::string_view key = "timeout";
auto match = status_codes.find(key);
📚 Отличная подборка материалов по современному C++
На Modernes C++ собрали большой структурированный каталог статей по языку - от базовых концепций до сложных тем из современного стандарта.
Что есть внутри:
- templates и metaprogramming;
- concurrency и multithreading;
- smart pointers и управление ресурсами;
- ranges, concepts и coroutines;
- STL и алгоритмы;
- memory model;
- best practices и типичные ошибки;
- новые возможности C++20/23 и дальше.
Удобно, что это не набор случайных постов, а фактически большая карта тем по современному C++.
Хороший ресурс, если хочется системно закрыть пробелы и глубже понять, как язык работает под капотом.
https://modernescpp.com/index.php/table-of-content/
#Cpp #CPlusPlus #Programming #STL #ModernCpp
🐢 Все пытаются ускорить процессоры. А этот проект делает наоборот.
Новый проект CPU deoptimization ищет самые медленные инструкции, которые когда-либо выполнялись на x86.
Идея простая:
Не «как заставить CPU работать быстрее», а:
«Какую самую ужасную инструкцию можно заставить выполнить процессор?»
Результат уже впечатляет:
💀 Рекорд x86:
198 002 498 236 тактов CPU
≈ 62 секунды на выполнение одной инструкции
Это целая «галерея позора» для ассемблера:
- странные инструкции;
- неожиданные микроархитектурные эффекты;
- случаи, когда одна команда превращается в вечность.
Иногда лучший способ понять процессор — не ускорять его, а найти его слабые места.
Assembly Hall of Shame:
https://github.com/xoreaxeaxeax/asm-hall-of-shame
Redis не доверяет обычным строкам C - и вот почему
В C строка заканчивается нулевым байтом \0. Из-за этого strlen() каждый раз проходит весь буфер, а хранить произвольные бинарные данные становится неудобно.
Поэтому Redis использует собственную структуру SDS — Simple Dynamic Strings.
В памяти она выглядит примерно так:
[len][alloc][flags][данные...\0]
↑
sds
len — текущую длину;alloc — размер выделенной памяти;flags — тип заголовка.O(1), а свободное место известно заранее. При добавлении данных Redis не обязан каждый раз заново вычислять размер и перевыделять память.\0.sdshdr из старых примеров сегодня упрощена. Современный Redis выбирает компактный заголовок sdshdr5, sdshdr8, sdshdr16, sdshdr32 или sdshdr64 в зависимости от размера строки.
🔥 Quickselect быстрый, пока не выберет плохой pivot
Обычный Quickselect в среднем работает за O(n), но неудачный выбор опорного элемента может превратить поиск k-го элемента в O(n²).
В 1973 году Блум, Флойд, Пратт, Ривест и Тарьян предложили алгоритм median of medians, который гарантирует линейное время даже в худшем случае.
Идея:
1. Разделить массив на группы по 5 элементов.
2. Найти медиану каждой группы.
3. Рекурсивно найти медиану полученных медиан.
4. Использовать её как pivot для Quickselect.
int mom_pivot(int *arr, int n)
{
if (n <= 5) {
sort(arr, n);
return arr[n / 2];
}
int medians[(n + 4) / 5];
for (int i = 0; i < n; i += 5) {
int len = (n - i < 5) ? n - i : 5;
sort(arr + i, len);
medians[i / 5] = arr[i + len / 2];
}
return mom_pivot(medians, (n + 4) / 5);
}
Средний случай: O(n)
Худший случай: O(n)
Дополнительная память: зависит от реализации
Bare Metal C++: как писать прошивки на C++ без ОС и тяжёлого runtime
Practical Guide to Bare Metal C++ - бесплатная практическая книга для разработчиков, которые хотят использовать C++ напрямую на микроконтроллерах и ARM-платформах.
Внутри:
- анализ машинного кода, который генерирует компилятор
- запуск C++ без стандартного runtime
- работа без исключений, RTTI и динамической памяти
- шаблоны и статические структуры данных
- event loop и компонентная архитектура драйверов
- прерывания, таймеры, UART, GPIO, I2C и SPI
- сборка bare-metal приложений для Raspberry Pi
Автор показывает, как применять возможности C++ там, где ограничены память, процессорное время и размер прошивки.
Это не учебник для новичков. Материал рассчитан на разработчиков, которые уже знают C++ и хотят понять, во что превращается их код на уровне железа.
https://arobenko.github.io/bare_metal_cpp/
#cpp #cplusplus #embedded #baremetal
🔥 Джулиан Сторер - разработчик с более чем 30-летним опытом C++
Он создал сразу несколько заметных проектов в мире аудио-разработки:
- Tracktion DAW
- JUCE C++ Framework
- Cmajor DSP language
Особенно интересно тем, кто работает с:
- C++
- аудио и музыкой
- DSP
- DAW
- real-time приложениями
У него много сильного open-source кода и проектов, которые стоит изучить разработчикам из audio/software engineering.
https://github.com/julianstorer