• std::mdspan
• std::flat_map
• std::flat_set
• freestanding
• std::print("Hello {}", "world")
• форматированный вывод ranges
• constexpr для bitset, to_chars/from_chars
• std::string::substr() &&
• import std;
• std::start_lifetime_as
• static operator()
• [[assume(x > 0)]];
• 16- и 128-битные float
• std::generator
• и очень много другого

Мой уход из Яндекса, как не потерять мотивацию за полгода подготовки в FAANG и реджект в Google.

Доброго времени суток, друзья!

Изучение настоящей шпаргалки не сделает вас мастером SQL, но позволит получить общее представление об этом языке программирования и возможностях, которые он предоставляет. Рассматриваемые в шпаргалке возможности являются общими для всех или большинства диалектов SQL.

Небольшая подборка веществ помогающих нашим мозгам работать чуточку лучше. Большинство из них продается в ближайшей аптеке, отпускается без рецепта, имеют доказательную базу и плюс-минус универсальны, так как «качают» самое важное — мотивацию, энергию и память.

Украинский профильный ресурс DOU.UA опубликовал статью о нелегком пути релокации специалиста в США во время пандемии, где он также отвечает на дополнительные вопросы и комментарии.

Адам Леос — Senior Software Engineer в Roku. Пару лет назад он принял решение о релокации и в итоге выбрал своей целью США. Всего за три месяца Адам с нуля собрал все необходимое для подачи на визу О1, но потом в историю вмешалась пандемия. О том, с какими трудностями он столкнулся из-за карантина, как искать работу на американском IT-рынке, как получить большое количество офферов и выторговать самую выгодную компенсацию, разработчик рассказал в интервью DOU.UA

Разработчики часто сталкиваются с необходимостью разработки многопоточных приложений, поэтому вопросы многопоточности требуют детального изучения. Давайте познакомимся с основными терминами, используемыми в источниках информации о многопоточности, рассмотрим задачи и проблемы многопоточности и изучим средства стандартной библиотеки C++, которые помогут создавать многопоточные приложения.

В первых двух статьях цикла мы рассмотрели четыре способа упорядочить доступ к памяти: load-acquire и store-release операции в первой части, барьеры чтения и записи в память — во второй. Теперь пришла очередь познакомиться с полными барьерами памяти, их влиянием на производительность, и примерами использования полных барьеров в ядре Linux.

Рассмотренные ранее примитивы ограничивают возможный порядок исполнения операций с памятью четырьмя различными способами:

• Load-acquire операции выполняются перед последующими чтениями и записями.
• Store-release операции выполняются после предыдущих чтений и записей.
• Барьеры чтения разделяют предыдущие и последующие чтения из памяти.
• Барьеры записи разделяют предыдущие и последующие записи в память.

Внимательный читатель заметил, что одна из возможных комбинаций в этом списке отсутствует:

Это ознакомительная статья о языке программирования Rust и его инструментах, с помощью которой я надеюсь привлечь ваше внимание к этому интересному и уникальному языку, созданному чтобы дать ответ на следующие вопросы разработчиков:

Как убедиться, что в моем приложении нет проблем и уязвимостей, связанных с неправильной работой с памятью? Как быть уверенным в том, что любой доступ к общим объектам правильно защищен? Как свести к минимуму любую работу, не связанную напрямую с написанием кода?

Цель данной статьи не рассказать о доселе невиданных возможностях Rust (сразу говорю, что тут ничего нового "Растоманы" не найдут), на Хабре вы итак найдете множество интересных статей о внутренностях языка и интересных случаев использования. Моя цель рассказать о том, что он предлагает в качестве решения обозначенных выше проблем, как это будет выглядеть со стороны программиста, и почему это важно.

Для кого она нужна?

1) начинающих реверсеров, знающих особенности обратного проектирования, и желающих изучить такой отладчик как GDB

2) как подсказка тем кто постоянно работает с IDA, Ghidra или любым другим мощным и надежным инструментом, но в силу тех или иных обстоятельств решить задачу проще и быстрее с помощью GDB, и не очень хочется залезать в официальную документацию и снова все вспоминать

Отладка makefile - это что-то из черной магии. К несчастью, не существует такой вещи как makefile отладчик, чтобы изучить ход выполнения конкретного правила или как разворачивается переменная. Большую часть отладки можно выполнить с помощью обычных print’ов и проверкой makefile. Конечно, GNU make немного помогает своими встроенными методами и опциями командной строки. Один из лучших методов отладки makefile это добавить отладочные перехваты (hooks) и использовать техники безопасного программирования, на которые можно будет опереться, когда дела пойдут совсем плохо. Далее представлено несколько основных техник отладки и практик безопасного программирования, которые будут, на мой взгляд, наиболее полезными.

Для написания эффективных и корректных многопоточных приложений очень важно знать какие существуют механизмы синхронизации памяти между потоками исполнения, какие гарантии предоставляют элементы многопоточного программирования, такие как мьютекс, join потока и другие. Особенно это касается модели памяти C++, которая была создана сложной таковой, чтобы обеспечивать оптимальный многопоточный код под множество архитектур процессоров. Кстати, язык программирования Rust, будучи построенным на LLVM, использует модель памяти такую же, как в C++. Поэтому материал в этой статье будет полезен программистам на обоих языках. Но все примеры будут на языке C++. Я буду рассказывать про std::atomic, std::memory_order и на каких трех слонах стоят атомики.

• плюсы-минусы работы в крупных компаниях,
• оформление резюме,
• как проходят скрининг, алгоритмическая и архитектурная секции,
• какова роль английского и soft skills — на поведенческой секции и в целом на собеседовании,
• где тренироваться необходимым навыкам для каждого этапа: собрали полезные ссылки.

Как быть, если дерево поиска разрослось на всю оперативку и вот-вот подопрет корнями соседние стойки в серверной? Что делать с инвертированным индексом, жадным до ресурсов? Завязывать ли с разработкой под Android, если пользователю прилетает «Память телефона заполнена», а приложение едва на половине загрузки важного контейнера?

В целом, можно ли сжать структуру данных, чтобы она занимала заметно меньше места, но не теряла присущих ей достоинств? Чтобы доступ к хэш-таблице оставался быстрым, а сбалансированное дерево сохраняло свои свойства. Да, можно! Для этого и появилось направление информатики «Succinct data structures», исследующее компактное представление структур данных. Оно развивается с конца 80-х годов и прямо сейчас переживает расцвет в лучах славы big data и highload.

А тем временем на Хабре найдется ли герой, способный пересковоговорить три раза подряд
[səkˈsɪŋkt]?