ДИСКЛЕЙМЕР:
Автор не призывает к игре с сторонним ПО. Вся информация, приведенная в статье - приведена лишь в образовательных и ознакомительных целях. Информация была взята из открытых источников и ни к чему не призывает.
СОДЕРЖАНИЕ:
MCP выглядит как удобный способ структурировать LLM-приложение, но за это приходится платить. При этом попытки «ускорить систему» через C++, IPC или смену сериализации не всегда дают ожидаемый результат. В статье разбираю, где на самом деле возникает latency и почему архитектура оказывается важнее, чем выбор технологий.
Анимация: генерирует последовательность из 255 высокоточных кадров в формате BMP (frame_000.bmp ... frame_254.bmp) и автоматически компилирует их в видеоролик (файл Mandelbrot.mp4) с частотой 30 кадров в секунду, используя встроенный FFmpeg.
Скачать последнюю версию (Windows и Linux)
В windows это Mandelbrot_windows.exe и ffmpeg.exe
https://github.com/Divetoxx/Mandelbrot-Video/releases
Выше README содержит English и Русский!
FFmpeg - "швейцарский армейский нож" для обработки видео. В 2026 году он остается отраслевым стандартом, поддерживаемым сообществом разработчиков открытого программного обеспечения. От YouTube и Netflix до профессиональных киностудий - все на него полагаются. И да, он совершенно бесплатный.
Ошибки шаблонов в C++ — отдельный жанр: вы ожидаете простой контракт к типу, а получаете десятки строк из глубин STL. Проблема не в компиляторе, а в том, что сами требования к типам в классических шаблонах долгое время оставались неявными. Concepts это меняют: они позволяют формализовать ожидания к типу прямо в коде, сделать перегрузку осмысленной, а ошибки — читаемыми. В этой статье разберём, как работают concepts, зачем они действительно нужны и как использовать их не как «синтаксический сахар», а как инструмент проектирования.
Я решил учить C не по учебникам, а через практику — сделать свою простую консольную игру. Не ради “проекта мечты”, а чтобы на собственных ошибках разобраться, как всё работает на самом деле.
Наверняка многие и не задумываются: а как на самом деле происходит возврат структур и других типов значений из функций? Что происходит под капотом, какие приемы задействует компилятор? В данной статье я постараюсь дать ответы на эти вопросы и сделать это просто и понятно.
cout - плохой отладчик! Как за 30 секунд найти место падения программы? Какие 7 команд GDB нужно знать каждому C++ разработчику? В этой статье я делюсь личным опытом: как я боялся GDB, думал, что это «магия для гуру», а потом понял, что 70% задач решается простыми командами.
Спойлер: главный страх - это неизвестность. А когда знаешь backtrace, break, next, print и info locals, GDB становится лучшим другом. Статья рассчитана на начинающих C++ разработчиков, которые хотят перестать бояться терминала и начать отлаживать системно.
Что ж... Недавно я увлекся C++, поэтому давайте разберемся в какой-нибудь технологии и напишем по ней статью. Мой выбор пал на WebRTC и клиент на Qt.
Мы живем в эпоху, когда ИИ стал доступен каждому. Но за магией PyTorch скрывается колоссальная инженерная работа и сложные вычислительные процессы, которые для большинства остаются черным ящиком.
Это четвертая статья из цикла От MNIST к Transformer, цель которого пошагово пройти путь от простого CUDA ядра до создания архитектуры Transformer - фундамента современных LLM моделей. Мы не будем использовать готовые высокоуровневые библиотеки. Мы будем разбирать, как все устроено под капотом, и пересобирать их ключевые механизмы своими руками на самом низком уровне. Только так можно по настоящему понять как работают LLM и что за этим стоит. В этой статье мы разберем как работает градиентный спуск, реализуем его и обучим нашу модель для распознования mnist датасета.
Приготовьтесь, будет много кода на C++ и CUDA, работы с памятью и погружения в архитектуру GPU. И конечно же математика что за этим стоит. Поехали!
Одной из самых сложных частей C++ до сих пор считаются правила поиска имён, и ошибки связанные с name lookup проявляются обычно уже в рантайме. Код компилится и даже работает какое-то время, но при свете луны ведёт себя не так как ожидает программист. За простыми идентификаторами скрывается многоуровневая система областей видимости, категорий имён и специальных правил, и очень многое в нашем текущем стандарте растёт прямиком из восьмидесятых, частенько без изменений. Давайте посмотрим как компилятор видит имена в C++, какие области видимости существуют и почему они ведут себя по-разному.
В C++ есть несколько типов областей видимости, вы наверное сходу назовёте глобальное пространство имён, область параметров шаблона, область видимости класса и область параметров функции, но также есть блочная область видимости и область видимости перечислений. Между этими областями есть исторически сложившаяся асимметрия, которая частенько удивляет: два объявления using, которые вводят одно и то же имя в одну и ту же область видимости внутри пространства имён компилятор съест без возражений, но если попытаться сделать то же самое других областях видимости, то получим ошибку на повторное объявление. В серии статей про "нескучное программирование" я разбираю скользкие случаи и как мы докатились до такого. Это продолжение темы, начатой в "Важны ли компилятору имена", поэтому чтобы картинка была цельной, лучше пробежать её по диагонали.
Благими намерениями вымощена дорога в ад. Или как погоня за оптимизацией и производительностью может нарушить фундаментальные математические принципы.
В C++ уже есть корутины. Есть диапазоны. Есть готовые библиотеки.
Но это не мешает взять гаечный ключ и начать собирать генератор вручную.
В предыдущей статье макросы внезапно начинают изображать из себя язык: DO, LET, IS управляют препроцессорным ритуалом и создают DSL. Это синтаксис. Это оболочка. Это фронтенд.
(чтение предыдущей статьи необязательно для понимания этой)
Но ведь есть не только синтаксис, можно создать и конкретную семантику — генераторы.
В этой статье я строю велосипедный генератор. Самый честный.
В статье проектируется с нуля мобильное устройство для измерение емкости на микроконтроллере ATmega8.
Александр Лонин, руководитель группы полигонального моделирования, C3D Labs, рассказывает о функциональности и перспективах развития модуля C3D PolyShaper. Рассматриваются методы создания и обработки полигональных объектов, новые алгоритмы сшивки и улучшения в триангуляции, а также диагностика и исправление дефектов сеток. Автор делится планами по реверс-инжинирингу органических форм, работе с неявными поверхностями и учету неманифолдности в булевых операциях.
Мы консолидировали все наработки по полигональному моделированию, результатом чего стал новый модуль в составе C3D Toolkit — C3D PolyShaper. Этот модуль официально зарегистрирован в реестре отечественного программного обеспечения. Он представляет собой набор классов и функций для работы с полигональными объектами и топологией. Рассмотрим текущую функциональность модуля, направления разработки и перспективы дальнейшего развития.
Полигональный объект с топологией может быть получен несколькими способами: путем конвертации из ранее существовавшего объекта MbMesh, считыванием данных из файлов форматов JT, STL и OBJ, созданием на основе параметрической оболочки или построением вручную. При чтении данных из файла необходимо восстановить топологическую информацию — другими словами, выполнить сшивку модели. Алгоритм сшивки был усовершенствован и теперь способен обрабатывать случаи с совпадающими треугольниками, что особенно актуально при работе с моделями строительных конструкций.
Всем привет, дорогие читатели! Расскажу вам о том как сделать интернет-радио на «скорую руку» без особых хлопот.
Ключевые аспекты проектирования и реализации SCADA-систем в автоматизированных системах управления технологическими процессами (АСУТП). Основное внимание уделяется интеграции с базами данных, такими как SQL Server, и использованию протокола OPC UA для взаимодействия с контроллерами.
Рассматривается процесс подключения к контроллерам с использованием библиотеки open62541, включая настройку безопасности и создание подписок для мониторинга данных.
В прошлую пятницу я объяснял джуну, почему его код на отсортированном массиве работает в шесть раз быстрее, чем на неотсортированном. Тот же массив, тот же алгоритм, и те же данные. Просто в другом порядке. Джун смотрел на меня как на сумасшедшего и, честно говоря, я его понимаю.
Потому что ответ звучит безумно: процессор внутри вашего ноутбука постоянно пытается предсказать будущее. Буквально. Он гадает, какая ветка if выполнится ещё до того, как условие будет вычислено. И на отсортированных данных ему угадывать проще.
Ну, давайте разбираться.
Логирование есть практически в каждом C++ проекте. Почти любой сервис, демон или библиотека рано или поздно обрастает строками вроде LOG_INFO(...) или logger.debug(...).
Чаще всего библиотека выбирается по привычке или популярности — spdlog, quill, easylogging++ и т.п. При этом редко кто проверяет, какую цену приложение платит за логирование.
В высоконагруженных системах логирование может выполняться:
В конце 2020 года я купил MacBook Pro 13 на процессоре Apple M1, очень хотелось испытать процессоры на архитектуре ARM. Почти сразу на чипе Apple M1 был найден вычислительный блок для матричных операций Apple AMX. Для Apple AMX не было документации, он не использовался в Apple Accelerate, но несколько энтузиастов занимались реверс-инжинирингом и анализом производительности ("https://github.com/corsix/amx").
В 2024 году вышли компьютеры на базе семейства процессоров Apple M4, у которых блок AMX задействован для выполнения инструкций из Scalable Matrix Extension 2 (сайт ARM недоступен в РФ) (ARM SME2).
В статье рассмотрим использование расширения ARM SME2 на примере умножения заполненных матриц. Увидим, как выжать максимум из процессора и получить прирост производительности в десятки раз.
Привет, Хабр! Я — Владимир Балун, и это — вторая часть материала о пакете с отпугивающим названием «unsafe» в Go и том, чем он может быть реально полезен. В первой части мы рассмотрели его содержимое, особенности и нюансы, оптимизации кода с использованием unsafe — все это вы можете освежить в памяти по ссылке.
Сегодня перейдем непосредственно к той самой «магии»: трюки, хаки, советы и лучшие практики с моей стороны.
