C++ Academy
По всем вопросам- @workakkk РКН: clck.ru/3FmxJF #VRHSZ
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel C++ Academy
Channel C++ Academy (@cpluspluc) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 15 522 subscribers, ranking 8 268 in the Technologies & Applications category and 42 183 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 15 522 subscribers.
According to the latest data from 25 October, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 14 over the last 30 days and by -4 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 16.26%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 6.85% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 2 524 views. Within the first day, a publication typically gains 1 063 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 27.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as c++, github, linux, api, архитектура.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“По всем вопросам- @workakkk
РКН: clck.ru/3FmxJF
#VRHSZ”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 26 October, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.
uint32_t ring_index(uint32_t i, uint32_t n)
pre(n && (n & (n - 1)) == 0)
{
return i % n;
}
Для таких беззнаковых чисел i % n можно заменить на более дешёвое i & (n - 1). Однако в примере автора GCC 16 не выполняет эту оптимизацию автоматически.
Поддержка контрактов включается через -fcontracts. В режиме enforce нарушение вызывает обработчик и завершение программы. Поведение зависит от выбранного режима проверки. Документация GCC -https://gcc.gnu.org/onlinedocs/gcc/C_002b_002b-Dialect-Options.html .
Атрибут C++23 [[assume(условие)]] даёт оптимизатору дополнительную информацию, но не проверяет условие. Если оно ложно, поведение программы не определено.Цель проекта – локальный запуск языковых моделей на потребительских видеокартах.Всё упаковано в одну библиотеку
libsonicboom.so, которую можно подключить из любого языка через стандартный интерфейс C, основным языком для работы с ней авторы выбрали Scheme в реализации GNU Guile.
SonicBoom загружает модели в GGUF, генерирует текст на процессоре или видеокарте и поднимает локальный сервер, совместимый с API OpenAI.
Если новый запрос начинается с того же текста, что и предыдущий, заново обрабатывается только добавленная часть, и результат до токена совпадает с полным пересчётом.
🟡Механика
Скорость вывода дают уровни над вычислительными ядрами, а не сами ядра. Умножение квантованных матриц и токенизаторы частично перенесены из llama.cpp.
Над ними работает планировщик, который до запуска переписывает граф модели целиком, сливает соседние операции и записывает весь шаг генерации токена в один CUDA Graph, т. е. в готовую последовательность команд для видеокарты.
Ещё выше стоит компилятор на базе MLIR. Он сам генерирует часть ядер для GPU, в том числе для механизма внимания, и при первом запуске подбирает самый быстрый вариант под конкретную карту.
🟡Тесты
На RTX 3050 с 8 ГБ памяти сравнили SonicBoom и llama.cpp на одних и тех же моделях.
Gemma 4 E4B через SonicBoom дала генерацию в 53 токена в секунду против 44,8 у llama.cpp.
У Qwen2.5-0.5B вышло 344,7 токена в секунду против 307,6.
Когда контекст дорастает до 512 токенов, SonicBoom на Qwen уже чуть отстаёт.
Единственный сторонний результат на RTX 4060 Ti оказался хуже llama.cpp, 73,6 токена в секунду против 78, но его получили на сборке, ещё не настроенной под эту видеокарту.
Пока проверены только две модели, Gemma 4 E4B-it и Qwen2.5-0.5B-Instruct, и только видеокарты серии RTX 30.Модель всегда выбирает самый вероятный токен, температуру и другие настройки случайности задать нельзя. Следующими в планах стоят модели Llama и Mistral, работа через Vulkan, генерация ядер для видеокарт других производителей и диффузионные модели. Дальше SonicBoom планирует вырасти в фреймворк в духе PyTorch, где модель пишут на Scheme и компилируют в граф вычислений. Прототип этого режима уже обучает небольшой трансформер. 📌Лицензирование: GPL-3.0 🖥Github @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #LLM #InferenceEngine #SonicBoom
deltaDist = abs(1 / rayDir)
После попадания в стену используется не обычная длина луча, а перпендикулярное расстояние до стены — это убирает характерное fish-eye искажение.
Дальше всё почти классически:
* рассчитывается высота стены на экране;
* выбирается текстура;
* вычисляется точка попадания;
* рисуется вертикальная полоса пикселей.
Минимум кода и уже получается полноценная псевдо-3D графика в стиле первых Wolfenstein/Doom-подобных движков.
Отличный проект, чтобы реально понять raycasting, DDA и основы старой 3D-графики.deltaDist = abs(1 / rayDir)
После попадания в стену используется не обычная длина луча, а перпендикулярное расстояние до стены — это убирает характерное fish-eye искажение.
Дальше всё почти классически:
* рассчитывается высота стены на экране;
* выбирается текстура;
* вычисляется точка попадания;
* рисуется вертикальная полоса пикселей.
Минимум кода и уже получается полноценная псевдо-3D графика в стиле первых Wolfenstein/Doom-подобных движков.
Отличный проект, чтобы реально понять raycasting, DDA и основы старой 3D-графики.integer → string делают циклом:
/ 10 → берём цифру
% 10 → остаток
и повторяем снова.
SQLite идёт хитрее.
В исходниках есть строка на 200 символов, содержащая все пары от 00 до 99:
000102030405...979899
При преобразовании числа SQLite обрабатывает его по две цифры за раз и просто берёт нужную пару символов по индексу.
То есть вместо множества операций /10 и %10:
делим на 100 → получаем две цифры → копируем готовую пару.
Маленькая оптимизация, но именно из таких деталей и состоит быстрый системный код.
Исходник: sqlite/src/util.c
const Sofa mySofa;
Sofa newApartment = std::move(mySofa);
Кажется, диван должен «переехать». Но вызывается конструктор копирования 🤡
Подвох: `std::move` не перемещает объект и не снимает `const`. Здесь он даёт const Sofa&&, а конструктору перемещения Sofa(Sofa&&) нужна ссылка без const.
Зато конструктор копирования Sofa(const Sofa&) подходит.
Даже компилятор знает: переезд без неожиданных расходов не бывает.xorshift32 достаточно буквально трёх операций:
state ^= state << 13;
state ^= state >> 17;
state ^= state << 5;
Новое значение state становится следующим псевдослучайным числом.
Почему это интересно:
- почти нет вычислительных затрат;
- используются только битовые сдвиги и XOR;
- период для ненулевого state — до 2³² − 1;
- отлично подходит для игр, симуляций и других задач, где важна скорость.
Но есть важный нюанс: Xorshift не криптографически стойкий. Для токенов, паролей и security-задач его использовать нельзя.
Красивый пример того, как всего несколько битовых операций превращаются в полноценный генератор псевдослучайных чисел.std::weak_ptr может удерживать память даже при expired() == true.
Причина в std::make_shared: обычно он размещает объект и управляющий блок в одной аллокации.
В примере на скриншоте массив на 16 МиБ находится прямо внутри Blob. После удаления последнего shared_ptr:
* деструктор объекта вызывается;
* expired() возвращает true;
* общий блок памяти остаётся выделенным, пока существует хотя бы один weak_ptr.
После сброса последней слабой ссылки блок можно освободить.
Что делать: удалять протухшие ссылки из долгоживущих кешей. Для крупных объектов также можно рассмотреть отдельную аллокацию через std::shared_ptr<Blob>(new Blob()).
Нюанс касается размера самого объекта. Если данные хранятся в обычном std::vector, его отдельный буфер освобождается при вызове деструктора.
[Разбор от Microsoft](https://devblogs.microsoft.com/oldnewthing/20230815-00/?p=108602)
void inspect(char data[3]) {
printf("%zu\n", sizeof(data));
}
Но параметр здесь становится указателем. На платформе с 64-битными указателями увидите 8, а не 3. Длина массива в функцию не передаётся.
Ещё несколько сюрпризов:
• C-строки заканчиваются \0, а strlen() ищет этот байт, проходя по памяти.
• long обычно занимает 64 бита в 64-битных Unix-системах и 32 бита в Windows.
• malloc() может вернуть NULL, а язык не заставит проверить результат.
• Вместо ссылок с проверкой заимствований работают сырые указатели.
Полезное чтение для тех, кто пишет FFI или хочет понять, какие гарантии привычно получает от Rust.
https://bd103.dev/blog/2026-10-07-c-for-rust-programmers/
@rust_codeutf8d выполняет две задачи:
* определяет класс очередного байта;
* выбирает следующее состояние автомата.
`ACCEPT` означает, что кодовая точка полностью прочитана. `REJECT` - обнаружена ошибка. Остальные состояния означают, что нужны дополнительные байты.
Подход удобен для потоковой обработки: если символ разорван между двумя сетевыми пакетами, достаточно сохранить состояние и накопленное значение.
Нюанс: после последнего байта тоже нужно проверить состояние. Если оно не ACCEPT, строка некорректна - например, оборвалась посреди символа.
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