Как часто вы слышали: «Не доверяй компилятору, пиши вручную»? Похоже, эту идеологию пора сдавать в архив.

Автор специально собрал примеры, в которых «умный» код современного C++ либо проигрывает наивному, либо не даёт выигрыша, но при этом ухудшает читаемость и мешает оптимизатору. Тут и легендарный Q_rsqrt, и бит-хаки для подсчёта единичек, и вездесущие const&, и даже опасные фокусы с фильтрацией диапазонов. Всё с воспроизводимыми бенчмарками на Clang 21 и Ryzen 9. Если вы готовы пересмотреть багаж старых привычек – просим под кат.

Если вы когда-нибудь собирали проекты на C++, то практически наверняка получали ошибку от линковщика формата:

/usr/bin/ld: /tmp/ccYa2eaO.o: в функции «foo()»: foo.cpp:(.text+0x0): повторное определение «foo()»; /tmp/ccKEs5I7.o:main.cpp:(.text+0x0): здесь первое определение collect2: error: ld returned 1 exit status

Опытным C++ разработчикам эта проблема известна как ODR (One Definition Rule). Но корень этой ошибки выходит далеко за рамки «используй inline в .hpp» и «не определяй ничего в .hpp».

В этой небольшой статье мы попробуем разобраться, как наши объектные файлы, которые мы создаем, видит линковщик и другие единицы трансляции, и при чём здесь таблица символов.

Заголовок конечно очень похож на классический ИИ SEO слоп, но не спешите закрывать. Анализ вцелом я делал для себя и не претендую на истину в последней инстанции. Просто делюсь вдруг кому окажется полезным.

OpenRouter - самый крупный и известный в мире агрегатор нейросетей. C 26 июля стал пытаться блокировать пользователей из России. Вцелом, с учетом простоты регистрации и возможностью оплаты криптовалютой - это не такая большая проблема. Но только вот пользование сервисом из 3 букв может добавлять определенные задержки к ping-у. А если на агрегатор завязано достаточно много сервисов, то сервис из 3 букв должен работать как часы. Эту проблему можно решить именно так, но откровенно говоря ценность OpenRouter как агрегатора в данном случае сводится практически в нулю, поэтому я решил поискать альтернативу - кто уже озаботился решением этого вопроса, попутно получив и другие полезные плюшки, вроде использования российских моделей если в агентах светит 152 ФЗ (строго для этих запросов) и более простой оплаты без переводов на зарубежную карточку.

Для тех, кому лень читать, краткий итог ниже:

Приветствую всех, кто хочет делать свой код быстрым и оптимальным. В этой статье мы расссмотрим один из способов, как можно просто и легко оптимизировать программу на C++ при работе со структурами/классами, почти не меняя код.

Promise, setTimeout и async/await часто работают совсем не в том порядке, которого ждёшь по коду, а тяжёлая синхронная функция способна заморозить весь интерфейс. Разберём модель цикла событий, которая объясняет эти эффекты и помогает понимать, где возникают блокировки, гонки запросов и лишние задержки.

Представьте: вы пишете парсер, который обходит сотни миллионов URL. Каждую новую ссылку нужно проверить — посещали ли мы её раньше? Заводить гигабайтный хеш-набор для хранения всех адресов — расточительно и медленно.

Но существует вероятностная структура данных, которая способна ответить на вопрос «видели ли мы этот URL?», занимая при этом в десятки раз меньше памяти, чем полное множество строк. Плата за такое — мизерная возможность ложноположительного срабатывания, где алгоритм заявит что URL есть, хотя на самом деле он новый. Зато на вопрос «не видели?» она не ошибётся никогда.

Это и есть Фильтр Блума, созданный Бёртоном Блумом аж в 1970 году. Более полсотни лет этому алгоритму! В принципе, никогда не помешает освежить знания и вспомнить, как писать реально оптимизированное ПО.

Программисты, работающие с языком C, несомненно, узнают стандартную функцию malloc(). Это главный аллокатор памяти в языке, который тесно связан со всем известными ошибками сегментирования. Функция malloc() – именно то средство, при помощи которого программы приобретают память во время выполнения. Зачастую она также превращается в основной инструмент создания объектов и управления ими. Учитывая такой центральный статус malloc(), удивлён, что большинство программистов обращаются с ней как с чёрным ящиком. Этот пост призван немного исправить ситуацию, и в нём рассказано, что именно происходит под капотом. Также рассмотрим одну из возможных реализаций этой функции.

Если вы или ваша команда уже используете LLM или планируете интегрировать их в проект, то наверняка у вас возникал вопрос, как лучше и красивее написать такой интерфейс, который мог бы общаться с разными моделями. И на такой вопрос уже есть ответ.

Теперь можно сэкономить время разработки и управлять нейросетями в одном месте. Поможет в этом простой инструмент LiteLLM, про который далее и пойдет речь.

Docker и хранение данных: тома, bind mount, tmpfs и не только

Разбираемся, какие способы хранения данных есть в Docker, чем они отличаются друг от друга и что выбирать в реальных сценариях. В статье — тома, подключение хост-каталогов, tmpfs, нюансы docker compose, SELinux, volume-subpath, --volumes-from, драйверы хранения и бэкап томов на практике.

Вы собрали диалоговую систему — агента с RAG, инструментами и памятью. На коротких диалогах всё работает: модель выбирает нужный инструмент и достаёт данные. Но через несколько десятков итераций агент уже путает инструменты, тянет в ответ старые вызовы и опирается на ошибку, которая раньше попала в контекст.

Новый промпт не всегда решает проблему: важно управлять тем, какая информация попадает к модели перед каждым следующим шагом. Это и называют контекстной инженерией.

Разбираемся, чем она отличается от промпт-инжиниринга, RAG и MCP, почему агент начинает ошибаться и какие приёмы помогают собрать контекст так, чтобы модель не путалась в длинных сценариях.

Нейро сети для самых маленьких

Каждый раз, когда вы говорите нейросети «Спасибо», вы запускаете конвейер, в котором перемножаются сотни матриц с миллиардами элементов, и сжигаете электричества столько же, сколько светодиодная лампа за несколько секунд.

Это первая статья из небольшого цикла, посвящённого сетям для AI/ML-кластеров и HPC.

В этой серии мы коснёмся принципов работы и обучения моделей, параллелизации, технологий DMA и RDMA, сетевых топологий, InfiniBand и RoCE, а ещё пофилософствуем на тему общих и специальных решений.

Конкретно в этой статье мы разберёмся, что представляет из себя нейросеть, как она работает, как происходит её обучение, а самое главное, почему для неё нужны сотни дорогущих GPU-карточек и какая-то особенная сеть.

Рефрен сегодняшней истории: в нейросетях нет никакой магии — это просто множество простых операций над числами, которые выполняются на компьютерах со специальными чипами.
Магии нет ни в том, как они работают, ни в той инфраструктуре, на которой они запускаются.

Каждый электронщик, работающий (или отдыхающий) с цифровыми микросхемами рано или поздно обязательно сталкивается с протоколом JTAG. Значительное количество материалов о данном протоколе содержит три раздела:
1) Обширный экскурс в историю и рассказ о том, как стенд с летающими щупами и рентгеновская установка легко могут быть заменены отладчиком на 2-3 порядка дешевле их.
2) Достаточно сжатое описание протокола JTAG (с картинкой его конечного автомата).
3) Рассказ о том, что фирменный отладчик, а также программное обеспечение компании <COMPANY NAME> позволят почти без усилий протестировать почти любое устройство почти любой сложности и конфигурации.

Проблема второго раздела подобных материалов в том, что в протоколе JTAG можно выделить более одного уровня абстракции. И за один раз, причём без практических примеров, осознать JTAG целиком может быть весьма непросто. В отсутствие же целостного понимания, для инженера, использующего JTAG, данный протокол будет представлять чёрный ящик, который либо работает (и всё хорошо), либо не работает (и непонятно, что делать). Представляется, что, исключив из рассмотрения историю JTAG и рекламу бренда, а также разделив задачу на отдельные составляющие, возможно осознать JTAG полностью, обретя способность устранять проблемы в работе данного протокола на любом уровне. И первым шагом к такому пониманию будет чтение идентификационного номера микросхемы.

Применение более сложных компонентов с очень большим числом выводов привело к внедрению технологий по созданию более мелких переходных отверстий, а также внедрению новых и модификации уже существующих технологических процессов. Все они имеют общие особенности: позволяют существенно увеличить плотность трассировки, уменьшить размер и вес изделия, улучшить электрические характеристики.

Такие платы называют HDI (англ. High Density Interconnect) — это печатные платы с высокой плотностью межсоединений.

Цель нашей статьи — показать, что соблюдая простые рекомендации и имея представление о "популярных" ошибках, можно заметно сэкономить время, а также получить надежные и соответствующие функциональным характеристикам HDI-платы, поставленные в срок, с минимальным риском дефектов и по оптимальной стоимости.

Эмбеддинги (иначе говоря, векторные представления) — это способ представления абстрактных данных в виде набора чисел (в виде векторов, как вы могли уже понять), близкие значения которых связаны семантически и математически и с которыми может работать модель искусственного интеллекта.

Разберемся какие модели лучше других подходят для кодирования слов. Параллельно с этим разберём принципы, на которые нужно опираться при выборе эмбеддинг-модели, пощупаем русские BERT-модели и внесём ясность про системные требования, контекстное окно и размер батча.

Многие производители программно-аппаратных комплексов (ПАК) не знают, что могут претендовать на налоговые льготы: НДС 0%, страховые взносы 15% вместо 30%, налог на прибыль 5% вместо 25%. Но для этого ПО должно соответствовать требованиям Минцифры. Рассказываю, каким...

Целью этой статьи не является полный пересказ спецификации USB или книгу по USB. Я хочу приоткрыть магию работы USB и представить информацию таким образом, чтобы вы получили быстрый старт для понимания всего стека USB: от интерфейсов и конечных точек до электрических сигналов.

В C++ часть ошибок выглядит слишком безобидно, чтобы сразу насторожиться: std::move в return, emplace_back «для скорости», перемещение из const, move‑конструктор без noexcept. Код компилируется, тесты могут проходить, а потом внезапно появляются лишние копирования, просадки производительности и странное поведение объектов.

Разберём пять типичных ловушек move‑семантики на небольших задачах и посмотрим, где именно ожидания разработчика расходятся с тем, что реально делает язык.

Двоичный интерфейс приложений, чаще именуемый просто ABI — это концепция, которая кажется знакомой и незнакомой одновременно. В каком смысле знакомой? Об ABI часто говорят в контексте устранения неисправностей, упоминают в статьях. Иногда даже приходится решать проблемы с совместимостью, которые провоцирует этот интерфейс. А в каком смысле незнакомый? Дело в том, что, если кто-то попросит вас описать, что такое ABI — то вы обнаружите, что понимаете, о чём речь, но чётко сформулировать ответ на этот вопрос сложновато. В конце концов, можно ограничиться формулировкой, указанной в Википедии: «набор соглашений для доступа приложения к операционной системе и другим низкоуровневым сервисам, спроектированный для переносимости исполняемого кода между машинами, имеющими совместимые ABI». Возникает ли проблема с такой формулировкой? Нет, в качестве общего описания этого вполне достаточно. Но оно может казаться немного поверхностным.

На самом деле, в информатике такая ситуация встречается нередко. Информатика — это дисциплина, не стремящаяся к абсолютной строгости. У многих концепций нет чёткого определения, зачастую бывает достаточно, чтобы описываемый феномен был общепонятным. Итак, чтобы не увязнуть в определениях, давайте рассмотрим, что именно представляют собой такие двоичные интерфейсы, и какие факторы влияют на их стабильность.

Привет, Хабр! Меня зовут Кирилл, я разработчик СХД в YADRO и ML-энтузиаст, автор книги "Hands-on Machine Learning with C++". Я заметил, что роль С/С++ в экосистеме машинного обучения трансформируется прямо сейчас. Чтобы понять, какое значение язык играет в развитии ML, мы поговорим о классическом применении C++ для ручной оптимизации вычислительных ядер. Затем разберемся, почему новый стандарт не закрепляет реализаций линейной алгебры, а отдает это на откуп поставщикам стандартной библиотеки и вендорам оборудования. И в завершение подумаем, как работать с «зоопарком реализаций», который из-за этого остается. 

Полгода назад я построил себе в Obsidian продуманную структуру хранилища. PARA-подобная иерархия, аккуратные папки под проекты и области, шаблоны, теги. Я честно верил, что вот теперь заживём.

Прошло несколько месяцев, и структура уснула. Не развалилась, не сломалась, именно уснула. Заметки продолжали появляться, но раскладывать их по местам мне стало банально лень. Каждая новая мысль требовала маленького ритуала: решить, куда её положить, как назвать, с чем связать, какие теги повесить. По отдельности каждое решение занимает секунды, но их десятки в день, и в какой-то момент мозг просто отказывается. Заметки стали оседать одной кучей, а красивая иерархия превратилась в музей.

Самое обидное, что я понимал: дело не в моей исключительной лени. Так происходит у большинства. Более того, многие вообще не начинают вести базу знаний, потому что заранее боятся этого хаоса. «У меня будет свалка из трёхсот файлов, зачем начинать». И из этой личной боли выросла идея плагина.