🧩 Коллекция пользовательских аллокаторов на C++
oo-alloc предлагает набор специализированных аллокаторов для C++, оптимизированных под разные сценарии использования. Каждый аллокатор имеет свои особенности, влияющие на производительность, такие как временные сложности и накладные расходы. Выбор правильного аллокатора может значительно улучшить эффективность работы с памятью.
🚀Основные моменты:
- Поддержка различных типов аллокаторов: Arena, Stack, Pool и др.
- Оптимизация под разные паттерны доступа и жизненные циклы объектов.
- Простота использования с минимальными накладными расходами.
📌 GitHub: https://github.com/nihiL7331/oo-alloc
#cpp
oo-alloc предлагает набор специализированных аллокаторов для C++, оптимизированных под разные сценарии использования. Каждый аллокатор имеет свои особенности, влияющие на производительность, такие как временные сложности и накладные расходы. Выбор правильного аллокатора может значительно улучшить эффективность работы с памятью.
🚀Основные моменты:
- Поддержка различных типов аллокаторов: Arena, Stack, Pool и др.
- Оптимизация под разные паттерны доступа и жизненные циклы объектов.
- Простота использования с минимальными накладными расходами.
📌 GitHub: https://github.com/nihiL7331/oo-alloc
#cpp
GitHub
GitHub - nihiL7331/oo-alloc: An object-oriented memory allocation library written in C++20.
An object-oriented memory allocation library written in C++20. - nihiL7331/oo-alloc
❤3👍1
Представьте: через четыре месяца вы открываете чужой .NET-проект и читаете его как книгу.
IServiceCollection не вызывает ступора.
async Task<IActionResult> пишется на автомате. Вы точно знаете, почему EF Core сгенерировал именно такой SQL - и как переписать запрос, чтобы он летал.Это не фантазия. Это результат после 16 модулей, в которых каждая концепция объясняется через код и закрепляется практикой.
ООП, SOLID, LINQ, async/await, DI, EF Core, ASP.NET Core, Docker, Kubernetes - всё, что казалось магией, станет рабочим инструментом.А бонусом - портфолио проектов: от CLI-утилит и REST API до собственного SaaS с multi-tenancy, JWT и деплоем в Kubernetes под TLS.
Скидка - 58% доступна 48 часов: https://stepik.org/a/282984/
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3👍1🔥1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Сборка C++ проектов. CMAKE. Game Engine серии
0:00:00 - Введение
0:01:32 - Пишем мини игру. FightClub
0:17:03 - MSBUILD
0:19:20 - Собственный build скрипт
0:26:52 - Build системы. Теория
0:34:17 - CMAKE
1:28:00 - Автоматизация CMAKE команд
источник
0:00:00 - Введение
0:01:32 - Пишем мини игру. FightClub
0:17:03 - MSBUILD
0:19:20 - Собственный build скрипт
0:26:52 - Build системы. Теория
0:34:17 - CMAKE
1:28:00 - Автоматизация CMAKE команд
источник
🔥4❤3👍3
Как в MIT учат операционным системам
В MIT студентам дают готовое маленькое ядро xv6 и просят его дорабатывать.
Что такое xv6:
Учебная версия Unix, всего ~6000 строк на C
Создана по мотивам Unix 1975 года, но переписана под современные процессоры
Внутри есть всё настоящее: процессы, системные вызовы, память, файловая система
Настолько компактна, что её можно прочитать целиком за выходные
Вместо чтения теории про ОС ты разбираешь и меняешь живой код ядра — и только так понимаешь, как операционные системы устроены на самом деле.
pdos.csail.mit.edu/6.828/2025/
В MIT студентам дают готовое маленькое ядро xv6 и просят его дорабатывать.
Что такое xv6:
Учебная версия Unix, всего ~6000 строк на C
Создана по мотивам Unix 1975 года, но переписана под современные процессоры
Внутри есть всё настоящее: процессы, системные вызовы, память, файловая система
Настолько компактна, что её можно прочитать целиком за выходные
Вместо чтения теории про ОС ты разбираешь и меняешь живой код ядра — и только так понимаешь, как операционные системы устроены на самом деле.
pdos.csail.mit.edu/6.828/2025/
🔥11❤6👍6
📊 Минималистичная графовая база данных на C++17
TGDB — это простая графовая база данных, реализованная как статическая библиотека. Она поддерживает фиксированные узлы и индексные указатели, обеспечивая схему без схемы и работу с базовыми типами данных. База данных позволяет эффективно создавать и извлекать объекты с свойствами.
🚀Основные моменты:
- Унифицированный тип узла размером 56 байт.
- Поддержка встроенных типов: int, double, std::string.
- Двусторонние ссылки между узлами.
- Дисковая устойчивость через mmap.
- Быстрый локальный обход и глобальный поиск.
📌 GitHub: https://github.com/LincolnCox29/TrueGraphDataBase
#cpp
TGDB — это простая графовая база данных, реализованная как статическая библиотека. Она поддерживает фиксированные узлы и индексные указатели, обеспечивая схему без схемы и работу с базовыми типами данных. База данных позволяет эффективно создавать и извлекать объекты с свойствами.
🚀Основные моменты:
- Унифицированный тип узла размером 56 байт.
- Поддержка встроенных типов: int, double, std::string.
- Двусторонние ссылки между узлами.
- Дисковая устойчивость через mmap.
- Быстрый локальный обход и глобальный поиск.
📌 GitHub: https://github.com/LincolnCox29/TrueGraphDataBase
#cpp
🔥3❤2👍1
Практическое руководство по росту в C#-разработке. Материал собран для тех, кто хочет получить инженерную глубину, а не просто накликать CRUD по туториалам.
Здесь последовательность изучения, лучшие практики, ресурсы и трезвый разбор того, как работать с ИИ-инструментами и оставаться востребованным.
https://github.com/Develp10/Csharp_Roadmap/
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4👍2🔥1
Большой русскоязычный roadmap по машинному обучению: от первого import numpy до LLM, RAG, fine-tuning, AI-агентов и MLOps и даже вабкодинга.
Внутри нормальная структура: что учить, в каком порядке, зачем это нужно и что должно получиться на практике после каждого этапа.
Roadmap разбит на 7 треков:
1. Фундамент: Python, математика, статистика, инструменты
2. Классический ML: scikit-learn, табличные данные, метрики, валидация
3. Deep Learning: PyTorch, CNN, RNN, training loop
4. LLM и трансформеры: attention, KV-cache, RAG, LoRA, агенты
5. Generative AI: изображения, видео, аудио, мультимодальность
6. MLOps и прод: Docker, Kubernetes, CI/CD, monitoring, serving
7. Специализация: CV, NLP, RecSys, RL, Safety
Roadmap не продаёт иллюзию “обучил модель - стал ML-инженером”.
В реальной работе много времени уходит на данные, метрики, деплой, мониторинг, воспроизводимость и разбор ошибок. Модель - только часть системы.
Хорошая мысль из roadmap: LLM не делает джуна сеньором. Она ускоряет того, кто уже понимает базу. Без базы человек просто становится оператором Copilot, который не может объяснить, почему всё сломалось.
По времени тоже без сказок:
1. 0-3 месяца: Python, математика, классический ML
2. 3-6 месяцев: Deep Learning и PyTorch
3. 6-12 месяцев: LLM, RAG, fine-tuning, AI-агенты
4. 12+ месяцев: MLOps, прод, масштабирование, специализация
Тут же собрано 7 болших бесплатных курсов по машинному обучению, математике и вайбкодингу!
Если давно хотели зайти в ML системно, а не прыгать между роликами про ChatGPT, Stable Diffusion и “топ-10 библиотек”, это хороший ориентир.
https://github.com/justxor/MachineLearningRoadmap
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2
C умел «объектный стиль» задолго до модных споров про ООП.
В Linux-драйверах это видно особенно хорошо. Каждый драйвер фактически реализует интерфейс, просто заполняя структуру с указателями на функции.
file_operations из include/linux/fs.h - хороший пример. Ядро говорит: вот набор операций, которые может поддерживать файл, сокет или устройство. Драйвер сам решает, какие обработчики дать:
open
read
write
release
mmap
fsync
unlocked_ioctl
Если операция не нужна, поле остаётся NULL, и ядро использует поведение по умолчанию там, где это возможно.
По сути это тот же контракт между системой и реализацией, только без классов, наследования и рантаймовой магии. Есть таблица функций, есть объект, есть набор действий, которые с ним можно выполнить.
Именно поэтому C до сих пор живёт в ядрах, драйверах и системном коде. Он не навязывает модель абстракций, но даёт достаточно низкоуровневых инструментов, чтобы собрать нужную модель самому.
Просто вместо красивого слова interface у тебя struct с function pointers.
#programming #linux #c
В Linux-драйверах это видно особенно хорошо. Каждый драйвер фактически реализует интерфейс, просто заполняя структуру с указателями на функции.
file_operations из include/linux/fs.h - хороший пример. Ядро говорит: вот набор операций, которые может поддерживать файл, сокет или устройство. Драйвер сам решает, какие обработчики дать:
open
read
write
release
mmap
fsync
unlocked_ioctl
Если операция не нужна, поле остаётся NULL, и ядро использует поведение по умолчанию там, где это возможно.
По сути это тот же контракт между системой и реализацией, только без классов, наследования и рантаймовой магии. Есть таблица функций, есть объект, есть набор действий, которые с ним можно выполнить.
Именно поэтому C до сих пор живёт в ядрах, драйверах и системном коде. Он не навязывает модель абстракций, но даёт достаточно низкоуровневых инструментов, чтобы собрать нужную модель самому.
Просто вместо красивого слова interface у тебя struct с function pointers.
#programming #linux #c
👍5❤1
Джон Бентли опубликовал реализацию бинарного поиска в *Programming Pearls* после того, как доказал её корректность и протестировал.
Баг прожил почти 20 лет.
Позже Джошуа Блох нашёл точно такую же ошибку в реализации бинарного поиска, которую сам написал для JDK.
Исследование 1988 года показало: корректный бинарный поиск был только в 5 из 20 учебников.
Ошибка проявляется только на массивах размером
2^30 элементов и больше.Проблема возникает при вычислении середины:
mid = (low + high) / 2;
На очень больших массивах
low + high может вызвать переполнение.Правильнее писать так:
mid = low + (high - low) / 2;
В C такое переполнение может привести к выходу за границы массива и непредсказуемому поведению. В Java это обычно заканчивается
ArrayIndexOutOfBoundsException.Та же ошибка затрагивала mergesort и огромное количество других алгоритмов «разделяй и властвуй».
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥4❤2👍2
Forwarded from Анализ данных (Data analysis)
CUDA 13.3 - это не просто очередной апдейт тулкита NVIDIA, а шаг к более высокоуровневому GPU-программированию.
Главное изменение - CUDA Tile теперь доступен в C++. Это модель, где разработчик описывает вычисления через тайлы, а низкоуровневые детали вроде параллелизма, перемещения данных, асинхронности и работы с памятью берёт на себя компилятор. Для C++-команд это важно: можно встраивать tile-подход в существующие CUDA-кодовые базы, не переписывая всё вокруг нового DSL.
Что ещё добавили:
- CUDA Tile C++ для более компактных и переносимых GPU-кернелов
- поддержку Hopper с Compute Capability 9.0
- CompileIQ - автонастройку компилятора под конкретные кернелы
- CUDA Python 1.0 как стабильную версию Python-интерфейса к CUDA
- обновления для checkpointing, IPC и работы с контекстами
- улучшения для tensor interoperability
Самое интересное здесь не «ещё немного быстрее», а смена уровня абстракции. NVIDIA постепенно двигает CUDA от ручного управления потоками, памятью и синхронизацией к модели, где разработчик описывает вычисления, а компилятор сам ищет эффективный путь к железу.
Для AI-инфраструктуры это особенно важно. Кастомные кернелы для attention, GEMM и инференса остаются узким местом, но писать их руками дорого и сложно. CUDA 13.3 делает этот слой доступнее для C++, Python и production-команд, которые хотят выжимать производительность без полного погружения в низкоуровневую CUDA-магию.
NVIDIA явно строит не просто GPU, а полный стек: язык, компилятор, runtime, Python-интерфейсы и инструменты автооптимизации.
https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-cuda-13-3-enhances-gpu-development-with-tile-programming-in-c-compiler-autotuning-and-python-updates
Главное изменение - CUDA Tile теперь доступен в C++. Это модель, где разработчик описывает вычисления через тайлы, а низкоуровневые детали вроде параллелизма, перемещения данных, асинхронности и работы с памятью берёт на себя компилятор. Для C++-команд это важно: можно встраивать tile-подход в существующие CUDA-кодовые базы, не переписывая всё вокруг нового DSL.
Что ещё добавили:
- CUDA Tile C++ для более компактных и переносимых GPU-кернелов
- поддержку Hopper с Compute Capability 9.0
- CompileIQ - автонастройку компилятора под конкретные кернелы
- CUDA Python 1.0 как стабильную версию Python-интерфейса к CUDA
- обновления для checkpointing, IPC и работы с контекстами
- улучшения для tensor interoperability
Самое интересное здесь не «ещё немного быстрее», а смена уровня абстракции. NVIDIA постепенно двигает CUDA от ручного управления потоками, памятью и синхронизацией к модели, где разработчик описывает вычисления, а компилятор сам ищет эффективный путь к железу.
Для AI-инфраструктуры это особенно важно. Кастомные кернелы для attention, GEMM и инференса остаются узким местом, но писать их руками дорого и сложно. CUDA 13.3 делает этот слой доступнее для C++, Python и production-команд, которые хотят выжимать производительность без полного погружения в низкоуровневую CUDA-магию.
NVIDIA явно строит не просто GPU, а полный стек: язык, компилятор, runtime, Python-интерфейсы и инструменты автооптимизации.
https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-cuda-13-3-enhances-gpu-development-with-tile-programming-in-c-compiler-autotuning-and-python-updates
❤3
C++23 добавил `std::expected`, и это одна из самых практичных вещей в языке за последние годы.
Идея простая: функция возвращает либо нормальный результат, либо ошибку. Без исключений, без output-параметров и без неявного control flow, который потом сложно отследить.
Например, парсер заголовка может вернуть
Это особенно удобно для системного кода, сетевых протоколов, парсеров, embedded и всего, где исключения либо запрещены, либо нежелательны.
Идея простая: функция возвращает либо нормальный результат, либо ошибку. Без исключений, без output-параметров и без неявного control flow, который потом сложно отследить.
Например, парсер заголовка может вернуть
uint32_t, если всё хорошо, или std::error_code, если буфер слишком короткий. Вызывающая сторона сразу видит: здесь результат может быть ошибкой, её нельзя «случайно забыть» так же легко, как при старом стиле с кодами возврата.Это особенно удобно для системного кода, сетевых протоколов, парсеров, embedded и всего, где исключения либо запрещены, либо нежелательны.
std::expected не делает обработку ошибок магической. Он просто заставляет контракт функции быть честным: успешный результат и возможная ошибка описаны прямо в типе.❤5👍2🔥1🤣1
Fenwick Tree, или Binary Indexed Tree, считает prefix sums за O(log n).
Вся магия в операции:
i & -i
Она находит младший установленный бит числа.
Почему это работает?
В two’s complement число
-i получается как инверсия битов i плюс 1.Когда мы делаем
i & -i, остаётся только самый правый бит, равный 1.Например:
i = 12 // 1100
-i // 0100 в нужной маске
i & -i = 4
Именно это значение говорит Fenwick Tree, на сколько нужно прыгнуть по индексам.
Для обновления:
for (; i < MAXN; i += i & -i)
tree[i] += v;
Мы идём вверх по структуре и обновляем все узлы, которые покрывают этот индекс.
Для запроса суммы:
for (; i > 0; i -= i & -i)
s += tree[i];
Мы идём вниз и собираем нужные блоки суммы.
Одна и та же операция управляет двумя направлениями:
*
i += i & -i — перейти к следующему ответственному узлу*
i -= i & -i — убрать последний блок из prefix sumПоэтому Fenwick Tree такой компактный:
никаких явных рёбер, указателей и рекурсии. Только массив и битовая арифметика.
Красота структуры в том, что дерево как бы спрятано внутри двоичного представления индекса.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤5🔥3👍2
Аллокации, которых нет в коде: охота на скрытый боксинг в .NET 10
Самая дорогая аллокация в вашем сервисе та, которой нет в исходниках. Вы написали struct ради zero-allocation, прошли code review, а в проде Gen0-коллекции все равно идут косяком. Потому что между вашим кодом и машинным кодом стоит компилятор, и он молча упаковывает ваш value-тип в кучу там, где вы этого не просили — а на код-ревью этого не видно.
TL;DR. Боксинг (boxing) в .NET - это не только object o = 42. Он прячется в вызовах интерфейсных методов на struct, в дефолтном ValueType.Equals, в params object[]-аргументах, в foreach по интерфейсу и в замыканиях. При этом часть “классических” примеров боксинга из старых гайдов на современном рантайме уже не аллоцирует — JIT научился их вырезать, и слепо копировать советы десятилетней давности вредно. Ниже — карта мест, где боксинг живёт и сейчас, отдельный разбор того, что рантайм уже оптимизировал, реальный мини-кейс, воспроизводимый бенчмарк на BenchmarkDotNet с MemoryDiagnoser, способ ловить упаковку через DOTNET_JitDisasm и dotnet-gcdump, и паттерны лечения без потери читаемости.
О версиях и числах. Всё прверялось на .NET 10 (текущий LTS) и C# 13/14-уровне компилятора, Release, без отладчика, BenchmarkDotNet с MemoryDiagnoser. На .NET 8/9 поведение в основном такое же, но отдельные оптимизации JIT отличаются между мажорными версиями — поэтому главный принцип статьи: не верьте на слово (в том числе мне), гоняйте MemoryDiagnoser на своей версии рантайма. Числа в таблицах ниже - иллюстративные, порядок величины, а не точные замеры с вашего железа.
Пролог: “у нас же всё на struct, откуда Gen0?”
Сервис на горячем пути считает метрики: миллионы маленьких readonly struct-значений в секунду, никакого new, никаких классов в hot path. По задумке — ноль аллокаций. На дашборде — стабильный поток Gen0-коллекций раз в несколько секунд под нагрузкой.
Профайлер показывает аллокации, но стек ведёт в метод, где в коде нет ни одного new. Там цикл по интерфейсу, пара вызовов .Equals(), передача значения в params-метод лога. Глазами — чисто. В машинном коде — box-инструкции на каждой итерации.
Это и есть скрытый боксинг: компилятор C# и JIT упаковывают ваш struct в объект на куче, потому что в конкретной точке кода value-тип нужно представить как ссылочный. Симптом — Gen0-коллекции “из ниоткуда”, и его не видно ни в code review, ни в дампе, пока не посмотришь на IL или дизасм.
Если тема близка - я регулярно разбираю такие штуки по C# и .NET (внутренности рантайма, перформанс, неочевидные грабли с замерами и дизасмом) в своём Telegram-канале: t.me/csharp_ci. Заходите, если интересно копаться глубже.
Что такое боксинг и почему он стоит дорого
Боксинг — это упаковка value-типа (struct, enum, примитив) в объект на управляемой куче. Рантайму нужно выделить заголовок объекта, скопировать туда значение и вернуть ссылку. Анбоксинг - обратная операция с проверкой типа.
Цена не в самой инструкции, а в последствиях: каждая упаковка - это аллокация в Gen0. Много мелких аллокаций на горячем пути означают частые Gen0-коллекции, паузы (пусть и короткие), вытеснение полезных данных из кэша и общий рост CPU на ровном месте. На сервисе с SLA по p99 это бьёт по хвосту латентности так же, как и любая другая лишняя аллокация.
В IL боксинг виден явно - инструкция box. Именно её мы и будем искать.
Читать дальше: https://habr.com/ru/articles/1049236/
Самая дорогая аллокация в вашем сервисе та, которой нет в исходниках. Вы написали struct ради zero-allocation, прошли code review, а в проде Gen0-коллекции все равно идут косяком. Потому что между вашим кодом и машинным кодом стоит компилятор, и он молча упаковывает ваш value-тип в кучу там, где вы этого не просили — а на код-ревью этого не видно.
TL;DR. Боксинг (boxing) в .NET - это не только object o = 42. Он прячется в вызовах интерфейсных методов на struct, в дефолтном ValueType.Equals, в params object[]-аргументах, в foreach по интерфейсу и в замыканиях. При этом часть “классических” примеров боксинга из старых гайдов на современном рантайме уже не аллоцирует — JIT научился их вырезать, и слепо копировать советы десятилетней давности вредно. Ниже — карта мест, где боксинг живёт и сейчас, отдельный разбор того, что рантайм уже оптимизировал, реальный мини-кейс, воспроизводимый бенчмарк на BenchmarkDotNet с MemoryDiagnoser, способ ловить упаковку через DOTNET_JitDisasm и dotnet-gcdump, и паттерны лечения без потери читаемости.
О версиях и числах. Всё прверялось на .NET 10 (текущий LTS) и C# 13/14-уровне компилятора, Release, без отладчика, BenchmarkDotNet с MemoryDiagnoser. На .NET 8/9 поведение в основном такое же, но отдельные оптимизации JIT отличаются между мажорными версиями — поэтому главный принцип статьи: не верьте на слово (в том числе мне), гоняйте MemoryDiagnoser на своей версии рантайма. Числа в таблицах ниже - иллюстративные, порядок величины, а не точные замеры с вашего железа.
Пролог: “у нас же всё на struct, откуда Gen0?”
Сервис на горячем пути считает метрики: миллионы маленьких readonly struct-значений в секунду, никакого new, никаких классов в hot path. По задумке — ноль аллокаций. На дашборде — стабильный поток Gen0-коллекций раз в несколько секунд под нагрузкой.
Профайлер показывает аллокации, но стек ведёт в метод, где в коде нет ни одного new. Там цикл по интерфейсу, пара вызовов .Equals(), передача значения в params-метод лога. Глазами — чисто. В машинном коде — box-инструкции на каждой итерации.
Это и есть скрытый боксинг: компилятор C# и JIT упаковывают ваш struct в объект на куче, потому что в конкретной точке кода value-тип нужно представить как ссылочный. Симптом — Gen0-коллекции “из ниоткуда”, и его не видно ни в code review, ни в дампе, пока не посмотришь на IL или дизасм.
Если тема близка - я регулярно разбираю такие штуки по C# и .NET (внутренности рантайма, перформанс, неочевидные грабли с замерами и дизасмом) в своём Telegram-канале: t.me/csharp_ci. Заходите, если интересно копаться глубже.
Что такое боксинг и почему он стоит дорого
Боксинг — это упаковка value-типа (struct, enum, примитив) в объект на управляемой куче. Рантайму нужно выделить заголовок объекта, скопировать туда значение и вернуть ссылку. Анбоксинг - обратная операция с проверкой типа.
Цена не в самой инструкции, а в последствиях: каждая упаковка - это аллокация в Gen0. Много мелких аллокаций на горячем пути означают частые Gen0-коллекции, паузы (пусть и короткие), вытеснение полезных данных из кэша и общий рост CPU на ровном месте. На сервисе с SLA по p99 это бьёт по хвосту латентности так же, как и любая другая лишняя аллокация.
В IL боксинг виден явно - инструкция box. Именно её мы и будем искать.
Читать дальше: https://habr.com/ru/articles/1049236/
❤1👍1
Красота C в том, что он почти не прячет механику компьютера.
Хочешь понять, как копируется файл? Не нужен огромный фреймворк. Достаточно посмотреть на простой C-код:
• открыть исходный файл через
• открыть файл назначения
• выделить буфер через
• читать кусками через
• записывать через
• освободить память и закрыть файлы
Всё честно и прямо: байты читаются из одного места и записываются в другое.
Именно поэтому C до сих пор так важен. Он не всегда самый удобный, но он показывает, что реально происходит под капотом.
После такого начинаешь лучше понимать не только язык, а саму систему.
Хочешь понять, как копируется файл? Не нужен огромный фреймворк. Достаточно посмотреть на простой C-код:
• открыть исходный файл через
fopen• открыть файл назначения
• выделить буфер через
malloc• читать кусками через
fread• записывать через
fwrite• освободить память и закрыть файлы
Всё честно и прямо: байты читаются из одного места и записываются в другое.
Именно поэтому C до сих пор так важен. Он не всегда самый удобный, но он показывает, что реально происходит под капотом.
После такого начинаешь лучше понимать не только язык, а саму систему.
❤8
🗺️ Полный роадмап C++ 2026 — от нуля до профессионала
Это не просто список тем, а пошаговый маршрут превращения новичка в профессионального C++-разработчика. Каждый уровень даёт не только перечень концепций, но и рабочие примеры кода с пояснениями «как правильно» и «как неправильно», чтобы вы сразу видели идиоматичный современный C++, а не устаревшие практики из учебников 2000-х годов.
Роадмап построен по принципу «теория рядом с практикой»: сначала вы изучаете концепцию на коде из соответствующего уровня, а затем углубляете понимание в разделе.
📚 Теория C++, где каждая тема разобрана от базовой интуиции до тонкостей, важных на собеседованиях и в продакшене. Такой подход экономит месяцы: вы не зубрите оторванные факты, а понимаете, почему язык устроен именно так.
Как пользоваться: идите по уровням сверху вниз, не перепрыгивая. Пишите каждый пример руками, ломайте его, смотрите на ошибки компилятора — именно так формируется интуиция. Параллельно решайте задачи на платформах из раздела ресурсов и читайте теорию по мере появления вопросов.
https://github.com/justxor/cpproadmap2026/tree/main
Это не просто список тем, а пошаговый маршрут превращения новичка в профессионального C++-разработчика. Каждый уровень даёт не только перечень концепций, но и рабочие примеры кода с пояснениями «как правильно» и «как неправильно», чтобы вы сразу видели идиоматичный современный C++, а не устаревшие практики из учебников 2000-х годов.
Роадмап построен по принципу «теория рядом с практикой»: сначала вы изучаете концепцию на коде из соответствующего уровня, а затем углубляете понимание в разделе.
📚 Теория C++, где каждая тема разобрана от базовой интуиции до тонкостей, важных на собеседованиях и в продакшене. Такой подход экономит месяцы: вы не зубрите оторванные факты, а понимаете, почему язык устроен именно так.
Как пользоваться: идите по уровням сверху вниз, не перепрыгивая. Пишите каждый пример руками, ломайте его, смотрите на ошибки компилятора — именно так формируется интуиция. Параллельно решайте задачи на платформах из раздела ресурсов и читайте теорию по мере появления вопросов.
https://github.com/justxor/cpproadmap2026/tree/main
👍6