🔥 База по экономике токенов и кэшированию от AI Platform Lead из Bitrix24
Знакомьтесь, Сергей Нотевский. AI Platform Lead в Bitrix24.
Он один из ключевых экспертов нашего курса AgentOps. На своих лекциях он детально разбирает экономику AI-агентов, кэширование токенов, LLM-инфраструктуру и вывод генеративных систем в стабильный прод.
Мы попросили Сергея поделиться материалами для тех, кто хочет оптимизировать косты на LLM в проде. Сохраняйте методичку по prefix cache метрике, которая напрямую влияет на ваши деньги.
Как говорят создатели Manus:
🛠 Что внутри методички (комбо из 3 статей + код):
🍒 Вишенка на торте: готовый SKILL для агента, который делает ревью вашего проекта, находит анти-паттерны и предотвращает низкое попадание в кэш.
— Забрать комбо-материалы на GitHub
P.S. Если хотите послушать Сергея вживую — ловите его на конференциях Kode Waves (май), Conversations AI и Highload Spb (июнь).
🎁 Акция в честь старта продаж!
Прямо сейчас при покупке Инженерного трека вы получаете полный доступ к материалам курса «Разработка ИИ-агентов» в подарок.
👉 Забрать 2 курса по цене 1 и начать обучение
Знакомьтесь, Сергей Нотевский. AI Platform Lead в Bitrix24.
Он один из ключевых экспертов нашего курса AgentOps. На своих лекциях он детально разбирает экономику AI-агентов, кэширование токенов, LLM-инфраструктуру и вывод генеративных систем в стабильный прод.
Мы попросили Сергея поделиться материалами для тех, кто хочет оптимизировать косты на LLM в проде. Сохраняйте методичку по prefix cache метрике, которая напрямую влияет на ваши деньги.
Как говорят создатели Manus:
“KV-cache hit rate is the single most important metric for a production-stage AI agent.”
🛠 Что внутри методички (комбо из 3 статей + код):
Экономика кэширования — особенности провайдеров и как правильно считать затраты.
Частые анти-паттерны — почему ваш кэш постоянно сбрасывается и вы платите больше.
Кэш в AI-агентах — специфика работы с памятью в автономных системах.
🍒 Вишенка на торте: готовый SKILL для агента, который делает ревью вашего проекта, находит анти-паттерны и предотвращает низкое попадание в кэш.
— Забрать комбо-материалы на GitHub
P.S. Если хотите послушать Сергея вживую — ловите его на конференциях Kode Waves (май), Conversations AI и Highload Spb (июнь).
🎁 Акция в честь старта продаж!
👉 Забрать 2 курса по цене 1 и начать обучение
❤1😁1🥱1
В прошлый раз мы разобрали views::join и views::join_with — «сплющивание» вложенных диапазонов. Сегодня — подборка адаптеров, которые пригождаются постоянно, но о которых часто забывают.
std::vector<int> v = {1, 2, 3, 4, 5};
for (int x : v | views::reverse) {
std::cout << x << " "; // 5 4 3 2 1
}bidirectional_range. Например, views::filter моделирует bidirectional_range, только если исходный диапазон сам bidirectional_range и common_range — так что для vector, deque или list цепочка views::filter(...) | views::reverse работает, а для forward_list или istream_view — нет.std::map<std::string, int> ages = {{"Алиса", 30}, {"Борис", 25}};
for (const auto& name : ages | views::keys) {
std::cout << name << "\n"; // Алиса, Борис
}
for (int age : ages | views::values) {
std::cout << age << "\n"; // 30, 25
}Под капотом
views::keys — это views::elements<0>, а views::values — views::elements<1>. Работает с любым диапазоном, элементы которого моделируют std::pair или std::tuple-подобный тип.std::vector<std::tuple<int, std::string, double>> records = {
{1, "Alice", 3.14},
{2, "Bob", 2.71},
};
// Берём только строки (индекс 1)
for (const auto& s : records | views::elements<1>) {
std::cout << s << "\n"; // Alice, Bob
}Обобщённая версия
keys/values — извлекает элемент с индексом N из каждого кортежа. Индекс задаётся на этапе компиляции, поэтому выход за границы — ошибка компиляции, а не UB.std::vector<int> v = {10, 20, 30, 40, 50};
auto it = v.begin() + 1; // указывает на 20
// 3 элемента начиная с позиции 1
auto three = views::counted(it, 3);
// 20, 30, 40В отличие от
views::take, который работает с диапазоном, counted принимает итератор + количество. Это незаменимо, когда у вас «голый» итератор без парного end — например, указатель указатель на элемент C-массива или результат std::find.it + n не выходит за пределы, лежит на вас — проверки в рантайме нет.std::vector<int> v = {1, 2, 3};
// views::all явно создаёт view из контейнера
auto all_view = views::all(v);
// Это полезно при передаче в функции, ожидающие viewЗачем нужен, если
| и так оборачивает? Бывает полезно при передаче контейнера в функцию, которая принимает viewable_range, или для хранения view в переменной без auto&&. На практике views::all вызывается неявно почти в каждой цепочке — но иногда явный вызов делает код яснее.Многие «классические» алгоритмы и конструкторы контейнеров ожидают, что
begin() и end() возвращают один и тот же тип. У ленивых view это часто не так — end() может вернуть sentinel, а не итератор.auto view = some_range | views::filter(...);
// Если нужно передать в старый алгоритм, требующий итераторов одного типа:
auto common_view = view | views::common;
std::copy(common_view.begin(), common_view.end(), output);
common_range, адаптер ничего не делает — просто пробрасывает как есть. Накладных расходов в этом случае ноль.std::map<std::string, std::vector<int>> data = {
{"alpha", {1, 2, 3}},
{"beta", {4, 5}},
{"gamma", {6, 7, 8, 9}},
};
// Все значения → сплющить → обратный порядок → первые 4
auto result = data
| views::values
| views::join
| views::reverse
| views::take(4);
for (int x : result) {
std::cout << x << " "; // 9 8 7 6
}Ни одного промежуточного контейнера — каждый элемент протягивается через всю цепочку лениво, по требованию.
📍Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы
Библиотека C/C++ разработчика
#константная_правильность
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤6👍2
🐾 Почему std::this_thread::sleep_for не гарантирует точную паузу?
Если думал, что
Когда ты вызываешь
⚡️ На Linux гранулярность таймера по умолчанию — около 1–4 мс (зависит от CONFIG_HZ). На Windows — исторически 15.6 мс, если не вызвать timeBeginPeriod(1)
💡 Если нужна точность ниже миллисекунды — ОС-пауза не подойдёт. Для таких задач используют spin-wait с
🐸 Учитывай это при реализации любого setPause-подобного механизма в
📍Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы
Библиотека C/C++ разработчика
#константная_правильность
Если думал, что
sleep_for(100ms) остановит поток ровно на 100 мс, то это не так. На деле — это минимальное время ожидания, не точное.Когда ты вызываешь
std::this_thread::sleep_for, происходит следующее: поток переводится в состояние WAITING в планировщике ОС. Ядро ставит таймер и убирает поток из очереди на исполнение. Когда таймер срабатывает, поток не просыпается мгновенно — он попадает обратно в ready queue и ждёт, пока планировщик выделит ему квант времени.auto start = std::chrono::steady_clock::now();
std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(100));
auto elapsed = std::chrono::steady_clock::now() - start;
// elapsed может быть 102ms, 115ms, даже 130ms
⚡️ На Linux гранулярность таймера по умолчанию — около 1–4 мс (зависит от CONFIG_HZ). На Windows — исторически 15.6 мс, если не вызвать timeBeginPeriod(1)
💡 Если нужна точность ниже миллисекунды — ОС-пауза не подойдёт. Для таких задач используют spin-wait с
std::chrono::high_resolution_clock, жертвуя CPU ради точности.🐸 Учитывай это при реализации любого setPause-подобного механизма в
game loop или real-time системах.📍Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы
Библиотека C/C++ разработчика
#константная_правильность
👍8
Основная компетенция специалиста по Data Science – способность анализировать и интерпретировать данные, а математика является фундаментом для начала работы.
В карточках мы разбираем основные разделы математики, с которых стоит начать изучение специалисту по анализу данных.
Хотите подготовиться к офферу или подтянуть знания? Оставляйте заявку на наш курс по математике для Data Science 💙
P.S. Только до 31 мая на курс (и вообще на все программы Академии) действует
А как у вас дела с высшей математикой?
❤️ — Помню всё
🔥 — Знаю основы
🌚 — Ничего не знаю
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4😁4👍3🥱3🥰1
🐸 Подборка вакансий для C++-разработчиков за неделю
Unreal engine/С++ developer (gamedev) —Удалёнка
C Developer (VoIP / Telecommunications) — Удалёнка
Разработчик C++ (Middle) —Офис (Москва)
Архитектор ПО (C++ разработчик) — Команда разработки EPC (MME, S-GW, P-GW)
C++ red team developer — от 230 000 и до 350 000 ₽ Гибрид (Санкт-Петербург)
Senior/Middle C/C++ Developer (System Programming / Embedded) — от 200 000 ₽ Удалёнка
Ведущий разработчик С++ — от 250 000 и до 350 000 ₽ Офис/гибрид (Москва)
📍Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы
Библиотека C/C++ разработчика
#вакансии
Unreal engine/С++ developer (gamedev) —Удалёнка
C Developer (VoIP / Telecommunications) — Удалёнка
Разработчик C++ (Middle) —Офис (Москва)
Архитектор ПО (C++ разработчик) — Команда разработки EPC (MME, S-GW, P-GW)
C++ red team developer — от 230 000 и до 350 000 ₽ Гибрид (Санкт-Петербург)
Senior/Middle C/C++ Developer (System Programming / Embedded) — от 200 000 ₽ Удалёнка
Ведущий разработчик С++ — от 250 000 и до 350 000 ₽ Офис/гибрид (Москва)
📍Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы
Библиотека C/C++ разработчика
#вакансии
😁2❤1
Forwarded from Библиотека собеса по C++ | вопросы с собеседований
Проведи ревью кода и найди проблему (если она есть😉).
#include <mutex>
#include <thread>
#include <vector>
#include <iostream>
std::mutex mtx;
std::vector<int> data;
void producer() {
for (int i = 0; i < 100; ++i) {
std::lock_guard<std::mutex> lock(mtx);
data.push_back(i);
}
}
void consumer() {
while (true) {
std::lock_guard<std::mutex> lock(mtx);
if (data.empty()) {
// Ждём данные...
std::this_thread::sleep_for(
std::chrono::milliseconds(10));
continue;
}
std::cout << data.back() << "\n";
data.pop_back();
}
}
Вопрос: что не так с
consumer()? Почему lock_guard здесь — плохой выбор и как это исправить?📍Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы
Библиотека C/C++ разработчика
#междусобойчик
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁2🥱2❤1
📰 Свеженькое из мира C++
Подготовили подборку самых интересных материалов за неделю о разных аспектах программирования и интересных проектах в мире C++.
😎 Интересное:
• 7 игр сделанных на Unigine Engine — на Unigine Engine всё же пишут игры
• Хочешь работать на зарубежную компанию из России? — советы по поиску работы за рубежом
• Почему std::this_thread::sleep_for не гарантирует точную паузу? — разбираемся почему
📙 Ranges:
• Вложенные диапазоны: views::join и views::join_with
• Ranges: другие полезные адаптеры
🔹📍Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы
Библиотека C/C++ разработчика
#свежак
Подготовили подборку самых интересных материалов за неделю о разных аспектах программирования и интересных проектах в мире C++.
😎 Интересное:
• 7 игр сделанных на Unigine Engine — на Unigine Engine всё же пишут игры
• Хочешь работать на зарубежную компанию из России? — советы по поиску работы за рубежом
• Почему std::this_thread::sleep_for не гарантирует точную паузу? — разбираемся почему
sleep_for(100ms) это гарантия минимального времени ожидания, но не точного📙 Ranges:
• Вложенные диапазоны: views::join и views::join_with
• Ranges: другие полезные адаптеры
🔹📍Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы
Библиотека C/C++ разработчика
#свежак
👍1
Forwarded from Библиотека задач по C++ | тесты, код, задания
Forwarded from Библиотека задач по C++ | тесты, код, задания
🌚3😁1
До 31 мая можно забрать любой курс Proglib Academy со скидкой 40%
Если давно хотели прокачаться в Python, ML, алгоритмах или AI-агентах, сейчас самое время выбрать программу и начать обучение по сниженной цене.
🎁 Разработка AI-агентов — от 49.000 ₽ (вместо 69.000 ₽)
Практический курс по разработке AI-агентов для автоматизации задач, работы и собственных проектов
🎁 Курс AgentOps — 129.000 ₽ (вместо 149.000 ₽)
Для разработчиков и LLM-инженеров, которые хотят внедрять AI-логику в бэкенд и сохранять стабильность сервиса.
🎁 Математика для разработки AI-моделей — 23.990 ₽ (вместо 31.990 ₽)
Практическая база по математике для анализа данных, ML и дальнейшего развития в AI.
🎁 Математика для Data Science — от 29.990 ₽ (вместо 39.990 ₽)
Курс для тех, кто хочет решать задачи, которые дают на собеседованиях на позицию дата-сайентиста в бигтехе.
🎁 ML для старта в Data Science — 28.990 ₽ (вместо 38.990 ₽)
Разберётесь в машинном обучении: от базовых понятий и линейных моделей до ансамблей, бустинга и рекомендательных систем.
🎁 Основы IT для непрограммистов — 16.990 ₽ (вместо 28.990 ₽)
Курс для IT-рекрутеров, маркетологов, проджектов, продактов и всех, кто работает с IT, но не пишет код.
🎁 Архитектуры и шаблоны проектирования — 27.990 ₽ (вместо 37.900 ₽)
Освоите основные паттерны проектирования и прокачаете навыки архитектора программного обеспечения.
🎁 Специалист по ИИ — 89.000 ₽ (вместо 113.900 ₽)
Курс для тех, кто хочет получить профессию в сфере ИИ, собрать портфолио из 5 проектов и научиться разрабатывать сложных AI-агентов.
🎁 Алгоритмы и структуры данных — 33.990 ₽ (вместо 57.990 ₽)
Подготовитесь к алгоритмическим собеседованиям, разберёте структуры данных и научитесь писать более эффективный код.
🎁 Программирование на языке Python — 27.990 ₽ (вместо 47.390 ₽)
Освоите Python на практике: без сухой теории, с пошаговой прокачкой навыков и итоговым проектом в портфолио.
🙌 Выбирайте курс по ссылке, оставляйте заявку, и менеджер поможет подобрать программу под ваши цели — https://clc.to/GHcYlg
Если давно хотели прокачаться в Python, ML, алгоритмах или AI-агентах, сейчас самое время выбрать программу и начать обучение по сниженной цене.
🎁 Разработка AI-агентов — от 49.000 ₽ (вместо 69.000 ₽)
Практический курс по разработке AI-агентов для автоматизации задач, работы и собственных проектов
🎁 Курс AgentOps — 129.000 ₽ (вместо 149.000 ₽)
Для разработчиков и LLM-инженеров, которые хотят внедрять AI-логику в бэкенд и сохранять стабильность сервиса.
🎁 Математика для разработки AI-моделей — 23.990 ₽ (вместо 31.990 ₽)
Практическая база по математике для анализа данных, ML и дальнейшего развития в AI.
🎁 Математика для Data Science — от 29.990 ₽ (вместо 39.990 ₽)
Курс для тех, кто хочет решать задачи, которые дают на собеседованиях на позицию дата-сайентиста в бигтехе.
🎁 ML для старта в Data Science — 28.990 ₽ (вместо 38.990 ₽)
Разберётесь в машинном обучении: от базовых понятий и линейных моделей до ансамблей, бустинга и рекомендательных систем.
🎁 Основы IT для непрограммистов — 16.990 ₽ (вместо 28.990 ₽)
Курс для IT-рекрутеров, маркетологов, проджектов, продактов и всех, кто работает с IT, но не пишет код.
🎁 Архитектуры и шаблоны проектирования — 27.990 ₽ (вместо 37.900 ₽)
Освоите основные паттерны проектирования и прокачаете навыки архитектора программного обеспечения.
🎁 Специалист по ИИ — 89.000 ₽ (вместо 113.900 ₽)
Курс для тех, кто хочет получить профессию в сфере ИИ, собрать портфолио из 5 проектов и научиться разрабатывать сложных AI-агентов.
🎁 Алгоритмы и структуры данных — 33.990 ₽ (вместо 57.990 ₽)
Подготовитесь к алгоритмическим собеседованиям, разберёте структуры данных и научитесь писать более эффективный код.
🎁 Программирование на языке Python — 27.990 ₽ (вместо 47.390 ₽)
Освоите Python на практике: без сухой теории, с пошаговой прокачкой навыков и итоговым проектом в портфолио.
🙌 Выбирайте курс по ссылке, оставляйте заявку, и менеджер поможет подобрать программу под ваши цели — https://clc.to/GHcYlg
❤2😁1
Продолжаем разбираться в диапазонах
std::ranges::* — это переработанные алгоритмы из <algorithm>. Они принимают диапазоны целиком (не нужно писать begin/end) и поддерживают проекции.std::vector<int> v = {3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6};
// Найти первый элемент, равный 4
auto it = std::ranges::find(v, 4);
if (it != v.end()) {
std::cout << "Найдено: " << *it << "\n"; // 4
}
// Найти первый элемент, удовлетворяющий условию
auto it2 = std::ranges::find_if(v, [](int x) { return x > 5; });
// указывает на 9end(), если ничего не найдено. В отличие от классического std::find, диапазонная версия принимает контейнер целиком — никаких v.begin(), v.end().↗️ ranges::all_of / any_of / none_of — проверки на весь диапазонstd::vector<int> v = {3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6};
bool all_positive = std::ranges::all_of(v, [](int x) { return x > 0; });
// true — все элементы положительные
bool any_gt_8 = std::ranges::any_of(v, [](int x) { return x > 8; });
// true — есть 9
bool none_neg = std::ranges::none_of(v, [](int x) { return x < 0; });
// true — отрицательных нетТри алгоритма, одна идея: проверить предикат на всём диапазоне. Ленивые —
all_of остановится на первом false, any_of — на первом true.auto count_ones = std::ranges::count(v, 1); // 2
auto count_big = std::ranges::count_if(v, [](int x) { return x > 5; }); // 2 (9, 6)
count — точное совпадение, count_if — по предикату. Возвращают std::ranges::range_difference_t, а не int — на практике это обычно ptrdiff_t.🍪 ranges::minmax_element — минимум и максимум за один проходauto [min_it, max_it] = std::ranges::minmax_element(v);
std::cout << *min_it << " " << *max_it; // 1 9
Возвращает пару итераторов
{min, max}. Один проход вместо двух отдельных вызовов min_element + max_element. Structured bindings (auto [min_it, max_it]) делают код чище.ranges::min_element и ranges::max_element по отдельности. А ranges::min / ranges::max возвращают копию значения (не итератор и не ссылку) — учитывайте это для тяжёлых объектов.struct Person {
std::string name;
int age;
};
std::vector<Person> people = {{"Алиса", 30}, {"Борис", 25}, {"Вера", 35}};
// Найти человека по имени — без лямбды!
auto it = std::ranges::find(people, "Борис", &Person::name);
// it->age == 25
// Самый молодой
auto youngest = std::ranges::min_element(people, {}, &Person::age);
// youngest->name == "Борис"
// Все ли совершеннолетние?
bool all_adults = std::ranges::all_of(people, [](int a) { return a >= 18; }, &Person::age);Проекция — третий (или четвёртый) аргумент. Она «извлекает» нужное поле перед сравнением. Больше не нужно писать громоздкие лямбды вида
[](const Person& p) { return p.age; } — достаточно &Person::age.find мы передаём std::string{"Борис"}, а не строковый литерал. Литерал "Борис" имеет тип const char*, и хотя неявное преобразование в std::string здесь сработает, явная конструкция делает намерение очевидным.std::map<std::string, std::vector<int>> data = {
{"alpha", {1, 2, 3}},
{"beta", {4, 5}},
{"gamma", {6, 7, 8, 9}},
};
// Сколько значений больше 5 во всех векторах?
auto all_values = data | views::values | views::join;
auto count = std::ranges::count_if(all_values, [](int x) { return x > 5; });
// 4 (6, 7, 8, 9)views::values извлекает вторые элементы пар (векторы), а views::join разворачивает один уровень вложенности — склеивает все векторы в единый плоский диапазон. Результат можно передать в любой ranges-алгоритм.📍Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы
Библиотека C/C++ разработчика
#константная_правильность
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥4❤1