Что вернёт программа?
Anonymous Quiz
11%
Неопределённое поведение
36%
1
10%
Ошибка компиляции
36%
2
7%
Зависит от компилятора
⚡️ Продолжаем знакомить вас с экспертами курса AgentOps!
— Сергей Нотевский расскажет, как выстроить FinOps для AI-продуктов: оптимизировать затраты на разработку и продакшен, внедрить model routing, semantic cache и систему алертов для контроля расходов
— Эмиль Сатаев разберет Context Engineering: управление контекстом, защиту от prompt injection, работу с длинными контекстами и построение безопасного пайплайна входа для AI-систем
— Михаил Бондаревский покажет, как подготовить инфраструктуру для AI-агентов: Docker, sandboxing, streaming, docker-compose и воспроизводимое окружение для разработки и продакшена
— Мурат Хажгериев расскажет про Enterprise Integrations & MCP: когда MCP действительно нужен, как подключать внешние сервисы и реализовывать интеграции с OAuth2 delegation
— Герман Сабиров разберет Governance & Compliance для AI-систем: data flow, audit logs, требования 152-ФЗ, локализацию данных и построение compliance-подхода на уровне архитектуры
Курс для backend-разработчиков, тимлидов и LLM инженеров о том, как внедрять AI-логику в бэкенд IT-продуктов и сохранять стабильность сервиса.
👉 Изучить обновленную программу AgentOps и занять место.
— Сергей Нотевский расскажет, как выстроить FinOps для AI-продуктов: оптимизировать затраты на разработку и продакшен, внедрить model routing, semantic cache и систему алертов для контроля расходов
— Эмиль Сатаев разберет Context Engineering: управление контекстом, защиту от prompt injection, работу с длинными контекстами и построение безопасного пайплайна входа для AI-систем
— Михаил Бондаревский покажет, как подготовить инфраструктуру для AI-агентов: Docker, sandboxing, streaming, docker-compose и воспроизводимое окружение для разработки и продакшена
— Мурат Хажгериев расскажет про Enterprise Integrations & MCP: когда MCP действительно нужен, как подключать внешние сервисы и реализовывать интеграции с OAuth2 delegation
— Герман Сабиров разберет Governance & Compliance для AI-систем: data flow, audit logs, требования 152-ФЗ, локализацию данных и построение compliance-подхода на уровне архитектуры
Курс для backend-разработчиков, тимлидов и LLM инженеров о том, как внедрять AI-логику в бэкенд IT-продуктов и сохранять стабильность сервиса.
👉 Изучить обновленную программу AgentOps и занять место.
👍1
Forwarded from Библиотека собеса по C++ | вопросы с собеседований
В C++23 приняли P2718R0 — и старый баг range-for тихо исчез. Но не для всех временных объектов и не безусловно.
std::vector<int> getData() { return {1, 2, 3}; }
for (int x : getData() // временный 1
| filtered) // вью поверх него
std::cout << x;📍Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы • Канал в Max
Библиотека C/C++ разработчика
#константная_правильностьx
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Когда ИИ-агент выходит за пределы экспериментов, одного «умного чата» становится мало. Чтобы агент был полезен в рабочей разработке, ему нужны правила, доступ к инструментам, понятный контекст, проверка действий и безопасная обвязка. Иначе вместо ускорения команда получает непредсказуемость, лишние риски и дорогой хаос в контекстном окне.
На открытом уроке 15 июня в 20:00 разберём, как устроены современные ИИ-агенты и их обвязка: правила, модули навыков и MCP — протокол подключения модели к внешним инструментам.
Поговорим, чем поведенческий слой агента отличается от слоя подключения, где искать готовые навыки, почему они стали популярны и как их устанавливать. Отдельно обсудим, как с помощью MCP дать агенту нужные инструменты, не перегружая контекст, а также как защищать агентов: схемы проверки, журналы аудита и типовые способы атак.
Урок не для тех, кто хочет просто «подключить агента к проекту» без правил, контроля и понимания рисков. И не для тех, кто считает, что рабочая интеграция ИИ — это только написать хороший запрос.
Регистрация: https://clc.to/HHmhLQ
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
На открытом уроке 15 июня в 20:00 разберём, как устроены современные ИИ-агенты и их обвязка: правила, модули навыков и MCP — протокол подключения модели к внешним инструментам.
Поговорим, чем поведенческий слой агента отличается от слоя подключения, где искать готовые навыки, почему они стали популярны и как их устанавливать. Отдельно обсудим, как с помощью MCP дать агенту нужные инструменты, не перегружая контекст, а также как защищать агентов: схемы проверки, журналы аудита и типовые способы атак.
Урок не для тех, кто хочет просто «подключить агента к проекту» без правил, контроля и понимания рисков. И не для тех, кто считает, что рабочая интеграция ИИ — это только написать хороший запрос.
Регистрация: https://clc.to/HHmhLQ
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
📊 Хотите войти в Data Science, но математика кажется самым сложным этапом?
На практике большинство джунов спотыкаются не о Python, а о математическую базу:
▪️ Теорию вероятностей и статистику
▪️ Линейную алгебру
▪️ Математический анализ
▪️ Комбинаторику
Именно на этих темах строятся машинное обучение, аналитика данных и рекомендательные системы.
Освойте ключевые разделы математики, которые используются в Data Science и Machine Learning на курсе «Математика для Data Science».
Что вас ждет:
🔹 40+ видеолекций и 150+ практических заданий на Python
🔹 Проверка домашних работ и обратная связь от преподавателей
🔹 Подготовка к задачам с технических собеседований
🔹 Программа от преподавателей ВМК МГУ, НИУ ВШЭ и экспертов индустрии
Курс подойдет разработчикам, аналитикам и всем, кто планирует развиваться в Data Science и Machine Learning.
👉 Записаться на бесплатный демо-урок
На практике большинство джунов спотыкаются не о Python, а о математическую базу:
▪️ Теорию вероятностей и статистику
▪️ Линейную алгебру
▪️ Математический анализ
▪️ Комбинаторику
Именно на этих темах строятся машинное обучение, аналитика данных и рекомендательные системы.
Освойте ключевые разделы математики, которые используются в Data Science и Machine Learning на курсе «Математика для Data Science».
Что вас ждет:
🔹 40+ видеолекций и 150+ практических заданий на Python
🔹 Проверка домашних работ и обратная связь от преподавателей
🔹 Подготовка к задачам с технических собеседований
🔹 Программа от преподавателей ВМК МГУ, НИУ ВШЭ и экспертов индустрии
Курс подойдет разработчикам, аналитикам и всем, кто планирует развиваться в Data Science и Machine Learning.
👉 Записаться на бесплатный демо-урок
🐛 Задача на выходные: есть ли проблема с deducing this?
C++23 «explicit object parameter» — мощь. Решили сделать zero-overhead геттер с идеальным пробросом самого объекта. На лайвах работает, в проде иногда мусор в строке.
Задача: объясни, какой ровно тип выводится у
💬 Разбор — в комменты
📍Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы • Канал в Max
Библиотека C/C++ разработчика
#междусобойчик
C++23 «explicit object parameter» — мощь. Решили сделать zero-overhead геттер с идеальным пробросом самого объекта. На лайвах работает, в проде иногда мусор в строке.
struct Widget {
std::string name;
// отдаём name с тем же value-category, что и сам объект
auto&& title(this auto&& self) {
return std::forward<decltype(self)>(self).name;
}
};
const std::string& bad = Widget{"btn"}.title(); // ❓
std::println("{}", bad);Задача: объясни, какой ровно тип выводится у
title() при вызове на rvalue Widget, почему bad ссылается на уничтоженный объект, и где здесь lifetime extension НЕ срабатывает (и почему именно для deducing-this это особенно коварно). Как спроектировать API, чтобы компилятор ловил это?💬 Разбор — в комменты
📍Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы • Канал в Max
Библиотека C/C++ разработчика
#междусобойчик
💻 3 курса по цене одного — собери стек для оффера в топовую IT-компанию
Для следующего карьерного шага мало писать код. Работодатели ждут не только знания языка, но и понимания архитектуры, алгоритмов, автоматизации, AI-инструментов и агентных систем.
Одно направление закрывает только часть задачи.
Поэтому сейчас мы предлагаем освоить сразу несколько востребованных навыков — выбери любой курс и получи доступ еще к двум бесплатно 🔥
Собери стек навыков под свою цель:
🔹 подготовка к сильным компаниям (алгоритмы, архитектура);
🔹 переход в AI-направление (ИИ-агенты, AgentOps);
🔹 развитие в ML и Data Science (математика, основы ML);
🔹 новый оффер и рост дохода.
Полученные знания применяешь в работе уже во время обучения.
⏳ Акция действует 48 часов — 13 и 14 июня.
👉 Переходи на сайт, выбирай курсы и оставляй заявку — за 10 минут поможем собрать комплект под твою цель.
Для следующего карьерного шага мало писать код. Работодатели ждут не только знания языка, но и понимания архитектуры, алгоритмов, автоматизации, AI-инструментов и агентных систем.
Одно направление закрывает только часть задачи.
Поэтому сейчас мы предлагаем освоить сразу несколько востребованных навыков — выбери любой курс и получи доступ еще к двум бесплатно 🔥
Собери стек навыков под свою цель:
🔹 подготовка к сильным компаниям (алгоритмы, архитектура);
🔹 переход в AI-направление (ИИ-агенты, AgentOps);
🔹 развитие в ML и Data Science (математика, основы ML);
🔹 новый оффер и рост дохода.
Полученные знания применяешь в работе уже во время обучения.
⏳ Акция действует 48 часов — 13 и 14 июня.
👉 Переходи на сайт, выбирай курсы и оставляй заявку — за 10 минут поможем собрать комплект под твою цель.