C++ Academy
前往频道在 Telegram
网络:📈 Telegram 频道 C++ Academy 的分析概览
频道 C++ Academy (@cpluspluc) 俄语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 15 492 名订阅者，在 技术与应用 类别中位列第 8 087，并在 俄罗斯 地区排名第 41 904 位。
📊 受众指标与增长动态
自 невідомо 创建以来，项目保持高速增长，吸引了 15 492 名订阅者。
根据 05 十月, 2026 的最新数据，频道保持稳定运转。过去 30 天订阅人数变化为 -49，过去 24 小时变化为 7，整体触达仍然可观。
- 认证状态： 未认证
- 互动率 (ER)： 平均受众互动率为 15.13%。内容发布后 24 小时内通常能获得 7.64% 的反应，占订阅者总量。
- 帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 2 344 次浏览，首日通常累积 1 183 次浏览。
- 互动与反馈： 受众积极参与，单帖平均反应数为 20。
- 主题关注点： 内容集中在 c++, github, linux, api, архитектура 等核心主题上。
📝 描述与内容策略
作者将该频道定位为表达主观观点的平台：
“По всем вопросам- @workakkk
РКН: clck.ru/3FmxJF
#VRHSZ”
凭借高频更新（最新数据采集于 06 十月, 2026），频道始终保持新鲜度与高覆盖。分析显示受众积极互动，使其成为 技术与应用 类别中的关键影响点。
15 492
订阅者
+724 小时
-147 天
-4930 天
数据加载中...
相似频道
标签云
进出提及
---
---
---
---
---
---
吸引订阅者
十月 '2610月 '26
十月 '26
+18
在0个频道中
九月 '26
+112
在31个频道中
Get PRO
八月 '26
+118
在39个频道中
Get PRO
七月 '26
+82
在42个频道中
Get PRO
六月 '26
+56
在1个频道中
Get PRO
五月 '26
+130
在3个频道中
Get PRO
四月 '26
+49
在0个频道中
Get PRO
三月 '26
+92
在21个频道中
Get PRO
二月 '26
+93
在44个频道中
Get PRO
一月 '26
+437
在110个频道中
Get PRO
十二月 '25
+66
在2个频道中
Get PRO
十一月 '25
+217
在44个频道中
Get PRO
十月 '25
+81
在15个频道中
Get PRO
九月 '25
+116
在38个频道中
Get PRO
八月 '25
+291
在9个频道中
Get PRO
七月 '25
+518
在77个频道中
Get PRO
六月 '25
+347
在73个频道中
Get PRO
五月 '25
+82
在5个频道中
Get PRO
四月 '25
+105
在27个频道中
Get PRO
三月 '25
+120
在1个频道中
Get PRO
二月 '25
+175
在40个频道中
Get PRO
一月 '25
+175
在47个频道中
Get PRO
十二月 '24
+585
在58个频道中
Get PRO
十一月 '24
+1 337
在186个频道中
Get PRO
十月 '24
+2 234
在75个频道中
Get PRO
九月 '24
+848
在203个频道中
Get PRO
八月 '24
+580
在42个频道中
Get PRO
七月 '24
+837
在52个频道中
Get PRO
六月 '24
+2 266
在64个频道中
Get PRO
五月 '24
+498
在39个频道中
Get PRO
四月 '24
+571
在47个频道中
Get PRO
三月 '24
+653
在20个频道中
Get PRO
二月 '24
+907
在5个频道中
Get PRO
一月 '24
+705
在42个频道中
Get PRO
十二月 '23
+447
在39个频道中
Get PRO
十一月 '23
+162
在31个频道中
Get PRO
十月 '23
+224
在0个频道中
Get PRO
九月 '23
+385
在0个频道中
Get PRO
八月 '23
+2 329
在0个频道中
Get PRO
七月 '23
+498
在1个频道中
Get PRO
六月 '23
+565
在0个频道中
Get PRO
五月 '23
+5 320
在0个频道中
Get PRO
四月 '23
+126
在0个频道中
Get PRO
三月 '23
+422
在0个频道中
Get PRO
二月 '23
+707
在0个频道中
| 日期 | 订阅者增长 | 提及 | 频道 | |
| 06 十月 | +6 | |||
| 05 十月 | +8 | |||
| 04 十月 | +3 | |||
| 03 十月 | 0 | |||
| 02 十月 | 0 | |||
| 01 十月 | +1 |
频道帖子
Яндекс выложил в опенсорс YTsaurus Flow
YTsaurus Flow - фреймворк потоковой обработки данных с сохранением состояния между событиями, альтернатива зарубежным Spark Structured Streaming и Kafka Streams. Технологию совместно разработали команды Yandex Infrastructure и Яндекс Рекламы для работы с большими потоками данных.
Flow изначально создавался для высоконагруженных real-time систем, прежде всего рекомендательных. Позволяет обрабатывать большие потоки событий с сохранением состояния, гарантией exactly-once и автоматическим распределением нагрузки. Это важно для сервисов, где задержка или потеря данных напрямую влияют на качество рекомендаций, антифрода и других ML-систем: свежие события быстрее доходят до моделей, а инфраструктура продолжает работать при сбоях и изменении нагрузки.
https://github.com/ytsaurus/ytsaurus/tree/main/yt/yt/flow
| 2 |  🎮 Строка из Quake III, которая выглядит как колдовство
i = 0x5f3759df - (i >> 1); // what the fuck?
Комментарий настоящий. Эта строка помогает вычислить 1/√x, не извлекая квадратный корень. В графике такая операция нужна для нормализации векторов: привести их длину к единице, сохранив направление.
Как работает трюк?
У float внутри есть показатель степени и дробная часть. Если прочитать биты положительного нормализованного числа как целое, получится величина, которая примерно соответствует его логарифму с масштабом и смещением.
А дальше используется свойство:
log₂(1/√x) = −½ × log₂(x)
Сдвиг >> 1 делит целое число на два. Вычитание из подобранной константы меняет знак и компенсирует смещение. Полученные биты снова читаются как float: это уже приближение к ответу.
Один шаг метода Ньютона доводит относительную погрешность примерно до 0,18%. В историческом тесте Криса Ломонта функция работала примерно в четыре раза быстрее прямого вычисления 1.0 / sqrt(x).
А закомментированная строка на картинке? Это второй шаг Ньютона: ещё больше точности за дополнительные вычисления.
💡 Красота алгоритма в том, что само представление числа в памяти становится частью вычисления.
https://github.com/id-Software/Quake-III-Arena/blob/master/code/game/q_math.c | 1 087 |
| 3 |  Бьярн Страуструп о своём же C++: «на C легко выстрелить себе в ногу»
Создатель C++ однажды описал свой язык так:
«На C легко выстрелить себе в ногу. На C++ это сделать сложнее, но если уж получится, оторвёт всю ногу целиком».
В своём FAQ он объясняет: это верно для любого мощного языка. Чем лучше язык защищает от простых ошибок, тем менее очевидными становятся те, что остаются.
C++ действительно закрыл многие дыры C: RAII, умные указатели, строгая типизация, а на слайде за его спиной видно, что код на C++20/23 бывает проще и безопаснее старого. Но шаблоны, неопределённое поведение и сложная модель памяти по-прежнему позволяют выстрелить так, что потом неделями ищешь, куда попало. | 1 775 |
| 4 |  +1Полноценный Lisp можно уместить всего в 99 строк C.
Внутри при этом:
- 21 примитив
- REPL
- сборщик мусора Cheney GC
- числа с плавающей точкой
- указатели
- типы значений
И всё это без `struct`-тегов, без внешних библиотек и без обычных динамических аллокаций для представления объектов.
Главный трюк - NaN boxing.
IEEE 754 оставляет много битов внутри специальных NaN-значений. Их можно использовать как скрытое хранилище:
- часть битов кодирует тип
- до 48 бит можно использовать под указатель
- обычные double при этом остаются обычными числами
В итоге одно 64-битное значение может представлять и число, и указатель, и другие типы данных.
Очень красивый пример того, как устройство IEEE 754 можно использовать для построения компактного рантайма языка. | 1 961 |
| 5 |  ✔️ В C/C++ есть любопытный трюк с AVX-512: `_mm512_maskz_loadu_epi8`.
Инструкция может выборочно загрузить до 64 байт по маске. Каждый бит маски отвечает за один байт:
- 1 - байт загружается
- 0 - вместо него ставится ноль
Самое интересное начинается, когда маска полностью нулевая:
#include <x86intrin.h>
void f(const char *p) {
_mm512_maskz_loadu_epi8(0, p);
}
При нулевой маске память фактически не читается, а результатом становится 512-битный вектор из нулей.
То есть значение p в таком случае не влияет на результат, а компилятор при оптимизации вообще может удалить весь вызов.
Хороший пример того, насколько необычно работают masked-load инструкции в AVX-512. | 2 249 |
| 6 |  C23 сделал enum в C заметно удобнее для низкоуровневого кода.
Раньше базовый тип перечисления обычно выбирал компилятор, и enum часто занимал размер обычного int:
enum status {
OK = 0,
ERROR = -1
};
На многих системах это 4 байта.
В C23 можно явно указать базовый тип:
enum status8 : int8_t {
OK8 = 0,
ERR8 = -1
};
Теперь такой enum занимает 1 байт.
Можно и наоборот использовать большой тип:
enum status64 : uint64_t {
OK64 = 0,
ERR64 = UINT64_C(0xFFFFFFFFFFFFFFFF)
};
Это особенно полезно там, где важен точный layout структуры, ABI, сетевые протоколы, embedded и работа с бинарными форматами.
В C23 размер enum теперь можно контролировать явно, а не полагаться на выбор компилятора. | 2 779 |
| 7 |  +1Minimum-Cost Maximum-Flow всего в ~110 строках C++
Хороший компактный пример одного из самых полезных алгоритмов на графах.
Задача MCMF: провести через сеть максимально возможный поток и одновременно сделать его стоимость минимальной.
В этой реализации:
- residual graph хранит оставшиеся возможности для потока
- SPFA каждый раз ищет самый дешёвый увеличивающий путь
- после поиска определяется bottleneck - сколько потока реально можно протолкнуть по найденному пути
- поток отправляется по пути
- процесс повторяется, пока путь из источника в сток больше найти нельзя
Особенно красивый трюк - обратные рёбра.
Прямое и обратное ребро добавляются подряд, поэтому получить индекс пары можно через:
id ^ 1
Если id чётный, id ^ 1 даст следующее нечётное ребро. Если нечётный - вернёт предыдущее чётное.
MCMF пригодится там, где мало просто найти максимальный поток и у каждого решения есть цена:
• назначение сотрудников на задачи
• логистика
• маршрутизация
• matching с разной стоимостью
• распределение ресурсов
• расписания
Компактный пример того, как residual network, shortest path и greedy augmentation собираются в один мощный алгоритм. | 2 155 |
| 8 |  🐧 Linux Cheat Sheet - шпаргалка по командам Linux
Самая удобная шпаргалка по Linux и Bash на русском: теория простым языком (как устроены файлы, процессы, права, память, загрузка и сеть), команды терминала, права доступа, процессы, сеть, SSH, systemd, grep/sed/awk, Vim и готовые однострочники - с примерами.
А для тех, кто идёт дальше, - продвинутый уровень: Bash для профи, LVM и RAID, трассировка и производительность, ядро, безопасность, контейнеры, восстановление системы и вопросы с собеседований.
https://github.com/justxor/Linux-/ | 2 513 |
| 9 |  没有文字... | 2 226 |
| 10 | `🤖 В SourceCraft появилась команда цифровых разработчиков
Агентам можно назначать задачи прямо в GitLab. Они работают под собственными учётными записями, выполняют поручения и возвращают результат разработчику.
Если по ходу работы чего-то не хватает, агент сам запрашивает данные или согласование у команды — то есть не останавливается на первом незаполненном месте.
Ещё можно подключить собственного агента, в том числе созданного в Yandex AI Studio. | 2 271 |
| 11 |  😂 Собеседование на C++ прошло успешно
HR: у вас есть опыт с C++?
Я: конечно, отлично знаю оператор `goes to`.
int x = 10;
while (x --> 0) {
std::cout << x << '\n';
}
Никакого специального --> оператора в C++ тут нет.
Это просто:
x-- > 0
Сначала берётся текущее значение x и сравнивается с 0, а затем x уменьшается на единицу.
Поэтому код выведет:
9
8
7
6
5
4
3
2
1
0
Один из тех C++-трюков, который выглядит как отдельный оператор, хотя на самом деле это просто удачно поставленные -- и >. | 2 344 |
| 12 |  +1Физически корректный ray tracer всего в 99 строках C++
smallpt от Kevin Beason - один из самых известных примеров того, насколько компактным может быть настоящий path tracer.
В этих 99 строках есть:
* отражения
* преломления
* мягкие тени
* color bleeding
* зеркальные и стеклянные поверхности
Основа при этом минимальная: векторы, лучи, сферы и одна рекурсивная функция radiance().
Если дать рендеру тысячи samples per pixel, он собирает полноценный Cornell Box с зеркальной и стеклянной сферами.
Проект появился ещё в 2008 году и до сих пор отлично показывает базовую механику path tracing. | 2 358 |
| 13 | ⚡️ Как спроектировать ИИ-агента над корпоративными данными
6 октября в 17:00 мск пройдёт новая встреча Архитектурного клуба Яндекс 360 — открытого сообщества для архитекторов и инженеров высоконагруженных систем.
Даниил Смирнов, руководитель службы бэкенд-разработки Антиспама Яндекс 360 , разберёт архитектуру корпоративного агента: оркестратор, инструменты, память, EVAL и наблюдаемость.
На эфире обсудят:
- как сочетать полнотекстовый и векторный поиск, метаданные, фильтры и переранжирование;
- как наследовать права исходных систем и изолировать данные разных пользователей и организаций;
- как не выдавать из индекса и кеша данные тем, у кого нет доступа;
- как ограничивать автономность агента;
- как отдельно оценивать качество поиска, выбора инструментов и итогового ответа.
📅 6 октября, 17:00 мск
💻 Онлайн, участие бесплатное
→ Зарегистрироваться на встречу
https://events.yandex.ru/events/yandex360/architechture_club?utm_source=telegram&utm_medium=social&utm_campaign=archclub&utm_content=cpluspluc | 1 947 |
| 14 |  Лицо C++-разработчика, когда он написал 6000 строк кода, чтобы обогнать твои 4 строки на Python на 0,000438 секунды. | 4 214 |
| 15 |  Как посчитать миллиарды уникальных значений, используя всего несколько килобайт памяти
Для этого существует HyperLogLog - вероятностный алгоритм оценки количества уникальных элементов.
Вместо хранения каждого значения он:
— хеширует элементы
— распределяет их по buckets
— отслеживает необычно длинные последовательности нулей в хэшах
— по этой статистике оценивает cardinality
Например, с 16384 регистрами можно оценивать даже огромные множества, занимая порядка десятков килобайт памяти.
При этом ошибка может оставаться около 1%.
Именно поэтому HyperLogLog любят в аналитике и больших данных: посчитать COUNT(DISTINCT ...) для миллиардов объектов можно без хранения миллиардов ID.
Магия тут не в точности до последнего элемента, а в очень хорошем компромиссе между памятью и результатом. | 2 920 |
| 16 |  Разработчики 3D-графики, все сюда
Если вы пишете рендер на C++ с отдельным RenderThread, то знаете эту боль: данные грузятся в фоне, а GPU-ресурсы всё равно создаются в потоке отрисовки. И пока RenderThread в длинном цикле создаёт буферы и текстуры, он не рисует — он стоит, пока не обработает список загруженных ресурсов.
Мы это исправили! В новой статье на Хабре рассказываем, как пришли к новому подходу:
1. как вынесли создание буферов и текстур на потоки загрузки,
2. что сделали для Metal, а что для Vulkan,
3. и какие ограничения графических API пришлось учесть.
Другие инженерные инсайты от 2ГИС → в Telegram-канале RnD | 1 193 |
| 17 | ⚙️ useful_abstractions - вычисления на этапе компиляции в C++23
Библиотека упрощает работу с constexpr и consteval. Один заголовочный файл, без зависимостей за пределами стандартной библиотеки.
Что можно делать при компиляции:
* Передавать строки в параметры шаблонов и собирать их из частей.
* Вычислять хеши.
* Получать имена типов без RTTI.
* Экранировать строки для JSON, URL и HTML.
* Проверять UTF-8 и преобразовывать его в UTF-16/UTF-32.
* Останавливать сборку с понятным сообщением при ошибке в данных.
Например, некорректный строковый литерал или недопустимое значение можно обнаружить ещё до запуска программы.
Требуется C++23: GCC 14+, Clang 19+ или свежий AppleClang.
Документация — https://constexprcore.github.io/useful_abstractions/ | 2 701 |
| 18 |  Разница между C++ и Python | 2 036 |
| 19 | «Я про бэкенд»: как устроены AI-системы под капотом бигтеха
🗓 3 октября, Москва и онлайн
О чём: как разработчики высоконагруженных рекомендательных и генеративных систем справляются с нетривиальными вызовами. Доклады в 6 направлениях — от архитектуры систем с AI/ML до MLOps и работы на стыке бэкенда с железом.
Часть спикеров:
🎤 Михаил Цветков (Алиса AI и Умные устройства) — как устроен инференс генеративных ответов Алисы в Поиске
🎤 Алина Шестакова (Positive Technologies, Cloud SIEM) — вердикт за минуту: ML-фильтр и LLM на потоке более 40 тысяч событий в секунду
🎤 Андрей Аксёнов (Авито) — база векторных баз
🎤 Егор Хайруллин (Рекламные технологии Яндекса) — как распределённо обрабатывать более 100 ГБ/с в реальном времени без потерь и дублей с помощью YTsaurus Flow
🎤 Владислав Тюльбашев (Яндекс) — как надежно раздавать конфиги на 200к хостов при отказе [n-1] ДЦ
🎤 Алексей Логинов (Алиса AI и Умные устройства) — как сделать агентную платформу надёжной
Кроме того, зрителей ждет традиционный лайв, где бэкенд-инженеры Яндекса спроектируют архитектуру сложного сервиса в реальном времени. В этот раз задачу для эфира можете задать вы: участвуйте в проекте «2718», отправляйте свои кейсы, а организаторы выберут среди них самый сложный для открытого разбора.
Полная программа и регистрация | 3 112 |
| 20 |  💡 Алгоритм Флойда находит цикл в связном списке всего с двумя указателями и `O(1)` дополнительной памяти.
Идея простая:
slow двигается на 1 узел
fast — на 2
Если цикл есть, они обязательно встретятся.
После встречи один указатель возвращаем в head, а дальше оба двигаем по одному узлу. Следующая точка встречи — точное начало цикла.
Node *detect_cycle(Node *head) {
Node *slow = head, *fast = head;
while (fast && fast->next) {
slow = slow->next;
fast = fast->next->next;
if (slow == fast) {
slow = head;
while (slow != fast) {
slow = slow->next;
fast = fast->next;
}
return slow;
}
}
return NULL;
}
Сложность:
O(n) по времени
O(1) по памяти
Один из самых красивых примеров того, как простая математика по модулю превращается в очень практичный алгоритм. | 2 142 |
