متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
Senior C++ Developer
الذهاب إلى القناة على Telegram
Изучаем C++. По вопросам сотрудничества: @adv_and_pr РКН: https://www.gosuslugi.ru/snet/676e9a1e4e740947beca35ba
إظهار المزيد📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Senior C++ Developer
تُعد قناة Senior C++ Developer (@seniorcpp) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 11 857 مشتركاً، محتلاً المرتبة 10 576 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 55 630 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 11 857 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 05 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -73، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 0، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 12.95%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 4.93% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 1 536 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 585 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 0.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل c++, контейнер, диапазон, git, true.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“Изучаем C++.
По вопросам сотрудничества: @adv_and_pr
РКН: https://www.gosuslugi.ru/snet/676e9a1e4e740947beca35ba”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 07 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
11 857
المشتركون
لا توجد بيانات24 ساعات
-197 أيام
-7330 أيام
أرشيف المشاركات
11 855
+5
Как не ошибиться с выбором работы в бигтехе
Выбирать компанию и проект, с которыми хочется работать, — тот ещё квест. Всегда есть риск попасть на поддержку древнего легаси вместо интересного хайлоада.
В Яндекс Еде от этого страхует буткемп: новичок может попробовать поработать в разных командах, пощупать разные задачи и потом выбрать, где ему интереснее.
Олег Табота, руководитель команды общих компонентов в Яндекс Еде, написал классную статью, где разобрал весь этот процесс по полочкам.
Что внутри:
🔸 Современный C++ на userver: реальные задачи, а не скучная поддержка.
🔸 Инфраструктура: как сайдкары забирают на себя всю рутину в 200+ сервисах.
🔸 Право на ошибку: как реагирует команда, когда новичок роняет прод.
Рекомендуем почитать, чтобы узнать, как выстроены процессы в современном бигтехе.
🔗 Читать статью
11 855
Пространство имен
Пространство имен (namespace) в C++ представляет собой механизм для организации кода и предотвращения конфликтов имен (например, имен переменных, функций и т.д.). Пространства имен помогают разделить глобальное пространство имен на более узкие области, что улучшает читаемость кода и поддерживает его структурирование.
В этом примере
MyNamespace — это пространство имен, которое содержит функцию myFunction. Чтобы вызвать функцию из этого пространства имен, используется оператор разрешения области ::.
#для_начинающих11 855
std::weak_ordering
std::weak_ordering — это тип в C++, который введен в стандарте C++20 для использования в контексте трехсторонних операторов сравнения (таких как операторы <=> и ==). Этот тип предоставляет четыре значения: std::weak_ordering::equivalent, std::weak_ordering::less, std::weak_ordering::greater и std::weak_ordering::unordered.
std::weak_ordering используется для сравнения объектов, когда сравнение может быть неоднозначным или невозможным, но при этом необходимо учесть отношение порядка. Например, при сравнении чисел с плавающей точкой, если одно или оба числа являются NaN (Not a Number), то результат сравнения может быть неопределенным. В таких случаях std::weak_ordering может использоваться для предоставления информации о том, являются ли объекты эквивалентными, меньшими, большими или не сравнимыми.
#для_продвинутых11 855
Что такое stack overflow?
stack overflow (переполнение стека) — это программная ошибка, которая возникает, когда программа пытается использовать больше памяти на стеке, чем доступно. Стэк — это область памяти, используемая для хранения локальной информации функций, таких как параметры, локальные переменные и возвращаемые значения.
Когда функция вызывается, ее адрес возврата сохраняется на стеке. Затем, когда функция завершается, ее адрес возврата восстанавливается из стека, и управление передается следующей функции в стеке вызовов.
Когда происходит переполнение стека, программа аварийно завершается. Это может привести к потере данных или даже к повреждению системы.
11 855
04.12 https://t.me/seniorcpp
🧑🏻💻Асинхронность в C++ всегда была испытанием на зрелость. Потоки, мьютексы, коллбеки — и тысячи строк кода, чтобы просто дождаться результата. Но в C++20 всё изменилось: корутины убирают боль ручного управления потоками.
На открытом уроке разберём, как работает новая модель асинхронности в C++: без громоздких конструкций и перегрузок по CPU. Вы поймёте, как устроены корутины, где их применять и почему они стали стандартом в C++20 и C++23. На практике создадим корутины-генераторы и обсудим их преимущества перед классическими потоками.
Если вы уже чувствуете, что ваш C++ проект тонет в callback hell или не масштабируется под нагрузкой — этот вебинар поможет понять, как писать современный, чистый и асинхронный код.
🔥11 декабря в 20:00 МСК. Открытый урок проходит в преддверии старта курса «C++ Developer. Professional». Присоединяйтесь и узнайте, как сделать асинхронность естественной частью вашего кода: https://otus.pw/jPll/
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
11 855
Объясните разницу между глубоким и поверхностным копированием и приведите пример, когда каждый тип копирования может быть предпочтительнее.
Глубокое копирование создаёт новый объект, копируя все поля источника и рекурсивно создавая копии всех объектов, на которые эти поля ссылаются. Таким образом, все ссылки в копии ведут на отдельные объекты, не связанные с оригиналом. Поверхностное копирование создаёт новый объект, но копирует только значения полей на верхнем уровне. Если поля являются ссылками на другие объекты, то копия будет ссылаться на те же объекты, что и исходный.
Глубокое копирование предпочтительно, когда нужно полностью изолировать копию от оригинала, чтобы изменения в одном не влияли на другой. Поверхностное копирование эффективно, когда нужно сэкономить память или время на копирование, и если объекты, на которые есть ссылки, не изменяются или их изменения допустимы в обоих экземплярах.
#вопросы_с_собеседований
11 855
❤️ Как не попасть в ловушку масштабирования при росте нагрузки в PostgreSQL?
В видеопроекте Road to Highload разработчик ядра Яндекс Диска Андрей Колнооченко рассказывает, как проектировать и развивать базы данных так, чтобы они оставались стабильными и быстрыми даже при росте QPS и объёма данных.
Разберём реальные примеры и обсудим типичные ошибки и подходы, которые помогают избежать проблем с производительностью и консистентностью. Особое внимание уделим согласованности кода и данных в БД для предотвращения проблем с race conditions, которые часто возникают при росте нагрузки.
Road to Highload — это цикл видео от Яндекс 360 о том, как строятся системы, которыми ежедневно пользуются миллионы людей и тысячи компаний. Здесь говорят о highload и отказоустойчивости не по учебникам, а на основе многолетнего опыта разработки.Смотрите проект, чтобы узнать, как создаются одни из крупнейших облачных сервисов в России: ➕ Сайт проекта ➕ VK Видео ➕ Ютуб Реклама. ООО «Яндекс». ИНН 7736207543
11 855
❤️ Как не попасть в ловушку масштабирования при росте нагрузки в PostgreSQL?
В видеопроекте Road to Highload разработчик ядра Яндекс Диска Андрей Колнооченко рассказывает, как проектировать и развивать базы данных так, чтобы они оставались стабильными и быстрыми даже при росте QPS и объёма данных.
Разберём реальные примеры и обсудим типичные ошибки и подходы, которые помогают избежать проблем с производительностью и консистентностью. Особое внимание уделим согласованности кода и данных в БД для предотвращения проблем с race conditions, которые часто возникают при росте нагрузки.
Road to Highload — это цикл видео от Яндекс 360 о том, как строятся системы, которыми ежедневно пользуются миллионы людей и тысячи компаний. Здесь говорят о highload и отказоустойчивости не по учебникам, а на основе многолетнего опыта разработки.
Смотрите проект, чтобы узнать, как создаются одни из крупнейших облачных сервисов в России:
➕ Сайт проекта
➕ VK Видео
➕ Ютуб
11 855
Дерево отрезков. Очень мощная структура данных, которая позволяет делать много разных операций над массивом чисел.
Смотреть статью
11 855
BTSK
BTSK (Behavior Tree Starter Kit) — это бесплатная библиотека с открытым исходным кодом, написанная на C++, которая помогает разработчикам создавать системы искусственного интеллекта (ИИ) на основе поведенческих деревьев.
Поведенческие деревья — это иерархическая структура, которая представляет собой набор действий, которые может выполнять агент ИИ. BTSK упрощает создание и управление этими деревьями, предоставляя классы и функции для создания различных типов узлов деревьев.
#для_продвинутых
11 855
Evolving Objects
Evolving Objects (EO) — это библиотека эволюционных вычислений (ЭВ) с открытым исходным кодом, написанная на C++. Она предназначена для облегчения разработки эвристических алгоритмов для решения задач оптимизации и поиска.
EO предоставляет набор классов и компонентов, которые можно использовать для создания различных типов ЭВ-алгоритмов, таких как генетические алгоритмы, эволюционные стратегии и дифференциальная эволюция.
#для_продвинутых
11 855
Kaldi
Kaldi — это бесплатная модульная библиотека с открытым исходным кодом для обработки речи, состоящая из различных компонентов, которые можно комбинировать для создания различных приложений.
#для_продвинутых
11 855
oneDNN
oneDNN — это высокопроизводительная библиотека с открытым исходным кодом, предназначенная для оптимизации машинного обучения и приложений глубокого обучения.
https://github.com/oneapi-src/oneDNN
#для_продвинутых
11 855
CNTK
CNTK (Microsoft Cognitive Toolkit) - это набор инструментов с открытым исходным кодом для глубокого обучения, разработанный корпорацией Microsoft. Он позволяет создавать и обучать нейронные сети с помощью C++. CNTK обладает рядом преимуществ, делающих его привлекательным выбором для задач глубокого обучения.
#для_продвинутых
11 855
🔦 3D с нуля в геймдев! 01 декабря в 20:00 покажем путь от вдохновения до профессии и заработка с курсом "3D Artist" от школы ОТУС.
Запись: https://tglink.io/977cb36b291d
🎨 На бесплатном уроке покажем ваш первый шаг в мир 3D. Мы разберём, с чего начать, какие навыки действительно нужны, как не потеряться в обилии программ и техник, и как превратить увлечение в профессию. Также покажем на практике как проходит 3D художника в GameDev.
Что обсудим?
✅ Кто такой 3D‑художник сегодня: разнообразие специализаций (моделирование, текстурирование, анимация, визуализация)
✅ С чего начать: инструменты и первые шаги
✅ Что нужно освоить: базовый набор навыков
✅ Где брать первые проекты и как себя презентовать
Вебинар будет полезен:
📍Начинающим 3D-художникам
📍 Любителям игр
📍Студентам художественных направлений
📍 Дизайнерам
📍 Всем, кто хочет освоить 3D направление
🔑 Не пропустите регистрацию на открытый урок по ссылке: https://tglink.io/977cb36b291d?erid=2W5zFGXCuHS
11 855
regexp — большие гонки
"Если компьютеры станут слишком мощными, мы можем организовать их в комитеты. Это их прикончит" (с) неизвестный автор
Смотреть статью
11 855
LevelDB
LevelDB — это высокопроизводительная библиотека C++ для хранения пар ключ-значение, разработанная Google. Она обеспечивает упорядоченное отображение строковых ключей к строковым значениям.
#для_продвинутых
