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

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

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 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.

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/

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 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.

🗺️ 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

🔥 Хочешь быстрее расти в IT? Хватит учиться в одиночку

В IT прокачивается тот, кто каждый день видит сильные идеи, новые инструменты, реальные задачи, вакансии и разборы.

Окружение решает больше, чем кажется.

Собрал папки и каналы, где можно быстрее влиться в нужное направление, следить за трендами и не вариться в своём пузыре.

AI: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Хакинг: t.me/linuxkalii
DevOps: t.me/DevOPSitsec
Docker: t.me/DevopsDocker
Golang: t.me/Golang_google
Rust: t.me/rust_code
C++: t.me/cpluspluc
C#: t.me/csharp_1001_notes
Java: t.me/java_library
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: https://t.me/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: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка Frontend: https://t.me/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: @courses
ИТ-книги бесплатно: https://t.me/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

Подписывайся на нужные направления и собирай себе ленту, которая реально двигает вперёд.

Пока кто-то листает шум, ты будешь видеть инструменты, задачи и идеи, которые помогают расти в профессии.

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

## C++ enum class: безопасно, но местами раздражает

enum class даёт строгую типизацию и не позволяет случайно смешивать значения с обычными числами.

Но есть нюанс: даже если enum используется как набор флагов,

Flags::Read | Flags::Write

не скомпилируется.

Для |, &, ^, ~ придётся вручную определить операторы и приводить значения к базовому типу.

Это правильное поведение с точки зрения type safety, но бойлерплейта становится заметно больше.

Поэтому в некоторых C++-проектах для битовых флагов до сих пор используют обычный enum внутри namespace: меньше защиты, зато код значительно проще.

Четыре строки делают сложение `float` заметно точнее

При последовательном сложении чисел с плавающей точкой часть младших битов теряется из-за округления. На больших массивах эта ошибка постепенно накапливается.

Алгоритм Кэхэна хранит потерянную часть в отдельной переменной и компенсирует её на следующем шаге:

float kahanSum(const float *nums, int count)
{
    float sum = 0.0f;
    float correction = 0.0f;

    for (int i = 0; i < count; ++i)
    {
        float adjusted = nums[i] - correction;
        float next = sum + adjusted;

        correction = (next - sum) - adjusted;
        sum = next;
    }

    return sum;
}

Здесь correction запоминает ошибку округления, которая потерялась при предыдущем сложении.

Обычная сумма быстрее, но Kahan Summation полезен там, где важна численная точность:

- научные расчёты;
- статистика и аналитика;
- графика и симуляции;
- обработка больших массивов;
- накопление очень маленьких значений рядом с большими.

Метод предложил Уильям Кэхэн в 1965 году. Небольшое усложнение цикла может заметно уменьшить ошибку без перехода на более тяжёлый числовой тип.

🧠 Алгоритм, который превращает выражение в форму, где приоритеты операторов больше не нужны

Алгоритм сортировочной станции Дейкстры получил название в честь железнодорожной сортировочной станции - и работает очень похоже.

Он преобразует обычную инфиксную запись:

3 + 4 * 2

в постфиксную:

3 4 2 * +

После этого калькулятору уже не нужно каждый раз разбираться с приоритетами операторов и строить полноценное AST.

Как работает идея:

- один стек хранит операторы;
- второй поток формирует результат;
- операторы с более высоким приоритетом выходят раньше;
- скобки и ассоциативность обрабатываются по правилам стека.

В итоге выражение можно вычислять последовательно и без рекурсивного спуска.

Простой, старый и до сих пор очень красивый алгоритм для парсеров, калькуляторов и компиляторов.

#Algorithms #C #Programming #Compilers #ComputerScience