В итоге станет понятнее, сколько ресурсов выделять на запуск, когда его останавливать и в какой момент лучше изменить подход 🔍

Логично, что обучение тоже постепенно приходит к той же модели: не покупать отдельный курс под каждую новую тему, а иметь доступ ко всей библиотеке и выбирать, что актуально именно сейчас.

• Почему наследование и виртуальные таблицы убивают производительность при обработке тысяч сущностей
• Как ECS разделяет данные и логик🔗
• Data-Oriented Design: как пулы компонентов улучшают кэш-локальность и позволяют использовать SIMD
• Простая многопоточность без головной боли
• Практическая реализация на библиотеке Flex с примерами кода
• Почему доступ через ID лучше указателей в динамичных игровых сценах

// До C++17
class Logger {
public:
    static std::ofstream log_file; // объявление
    static int message_count;       // объявление
};
// В .cpp обязательно нужны определения:
// std::ofstream Logger::log_file{"app.log"};
// int Logger::message_count = 0;

// С C++17
class Logger {
public:
    inline static std::ofstream log_file{"app.log"};
    inline static int message_count = 0;
    inline static std::mutex log_mutex;
    
    static void log(const std::string& msg) {
        std::lock_guard lock(log_mutex);
        log_file << "[" << message_count++ << "] " << msg << '\n';
    }
};
// Никаких дополнительных файлов!

Как выбрать инструмент? Как работать с AI-агентами? Как проверять сгенерированный код? Или как вообще встроить нейросети в свой процесс?