Вайб-программирование

Опенсорс от кристалла до программного стека Нужны ли нам открытые архитектуры? Что нам нужно, чтобы они работали? В этом докладе мы попытаемся изложить основные проблемы и преимущества открытых архитектур на примере RISC-V — и расскажем про то, как происходит разработка различных инструментов, включая генераторы, компиляторы, средства бенчмаркинга. 00:00 Введение. Архитектура RISC-V, открытая и расширяемая (sigh). 05:38 Стадии конвейера и интерфейсы. 13:37 Открытые ядра на базе RISC-V, тестовое окружение и проблема верификации 19:14 Компиляторные технологии и LLVM 24:46 Моделирование и верификация RISC-V на разных уровнях и llvm-snippy 29:17 Задача бенчмаркинга и llvm-exegesis 34:24 Проблема высокоуровневого ПО, профили и развитие экосистемы 41:15 Ответы на вопросы источник #cpp #programming ✅Программирование

Beyond Vibe Coding: From Coder to AI-Era Developer (Final Release) 2025 Автор: Addy Osmani AI is transforming software development, shifting programmers from writing code to collaborating with AI in an intent-driven workflow—this is vibe coding. Beyond Vibe Coding explores how AI-powered coding assistants like GitHub Copilot and OpenAI Codex are reshaping the way we build software, from automating routine coding tasks to influencing architecture and design decisions. Written by Addy Osmani, this guide provides developers, tech leads, and organizations with practical strategies to integrate AI into their workflows effectively. Learn how to refine AI-generated code, master prompt engineering, and explore advanced techniques like model fine-tuning and multiagent coding systems. Whether you're adopting AI tools today or preparing for the future of software engineering, this book offers insights and hands-on examples to keep your skills sharp in this evolving landscape. Скачать: https://max.ru/iwannabeprogrammer/AZ5i4n4fB34 🤩 Я хочу стать вайб-программистом

Sustainable AI: Tools for Moving Towards Green AI 2026 Автор: Raghavendra Selvan In the era of big data and even bigger Machine Learning models powering the current Generative AI revolution, the environmental footprint of these developments can no longer be ignored. This much-needed guide confronts the challenge head-on, offering a groundbreaking exploration into making Deep Learning (DL) both efficient and accessible. Author Raghavendra Selvan exposes the high costs—both environmental and economic—of traditional DL methods and presents practical solutions that pave the way for a more sustainable AI. ✅Программирование

#kubernetes Третья улица кубернетисов. Дом 1.1.6 ©

👩‍💻 Топ-7 навыков, которые сейчас нужны Java-разработчику, чтобы устроиться на работу: 1. Core Java (8–22) Streams, records, virtual threads, collections, OOP 2. Spring Boot REST API, валидация, profiles, AOP, actuator, управление конфигурацией, devtools, кастомные стартеры, обработка ошибок 3. Микросервисы Feign / WebClient, версионирование API, service discovery, config server, circuit breakers, retries, distributed tracing, API Gateway, SAGA, CQRS 4. Spring Security JWT, OAuth2, ролевая авторизация 5. Hibernate / JPA Маппинги, lazy/eager загрузка, JPQL, оптимизация производительности 6. DSA (алгоритмы и структуры данных) Массивы, деревья, графы, динамическое программирование, хеширование 7. Конкурентность Thread pools, locks, CompletableFuture, Loom #Java #programming ✅Программирование ©

Beyond Vibe Coding: From Coder to AI-Era Developer (Final Release) 2025 Автор: Addy Osmani AI is transforming software development, shifting programmers from writing code to collaborating with AI in an intent-driven workflow—this is vibe coding. Beyond Vibe Coding explores how AI-powered coding assistants like GitHub Copilot and OpenAI Codex are reshaping the way we build software, from automating routine coding tasks to influencing architecture and design decisions. Written by Addy Osmani, this guide provides developers, tech leads, and organizations with practical strategies to integrate AI into their workflows effectively. Learn how to refine AI-generated code, master prompt engineering, and explore advanced techniques like model fine-tuning and multiagent coding systems. Whether you're adopting AI tools today or preparing for the future of software engineering, this book offers insights and hands-on examples to keep your skills sharp in this evolving landscape. #vibecoding #vibe #programming #AI ✅Программирование

Практика языка C (МФТИ, 2023-2024). Допсеминар: системы сборки (make, cmake). 00:00 Зависимости и хедера 08:22 Build.sh 11:48 Makefiles и декларативная модель 19:51 Ленивые и переменные 30:52 Автоматические переменные 36:15 Первая версия makefile 41:33 Функции и wildcards 47:40 Вторая версия makefile и зависимости от хедеров 56:36 Третья итерация: почти идеальный makefile 01:06:26 Знакомство с cmake 01:19:35 Бонус. Немного больше про cmake. 01:30:40 Окончательные уроки. #cpp #programming ✅Программирование ©

📦 cpp-sort — это коллекция высокоэффективных алгоритмов сортировки, написанная на C++. Она предоставляет как классические алгоритмы (например, quicksort, mergesort), так и более современные, такие как ska_sort и spreadsort. 🔧 Основные особенности: - Простое подключение - Упор на производительность: множество алгоритмов оптимизированы под современные CPU - Совместимость с std::sort и пользовательскими компараторами - Некоторые алгоритмы устойчивы (stable), другие — нет (для повышения скорости) - Поддержка сортировки по ключу (projection) 💡 Если ты работаешь с C++ и тебе нужна кастомная или быстрая сортировка — обязательно стоит взглянуть. Особенно если std::sort не даёт нужного эффекта. https://github.com/Morwenn/cpp-sort ✅Программирование

Без вот этого вот В случае, если долго грузится пост или видео, рассмотрите, пожалуйста, возможность перейти в МАХ

Energy Efficient Internet of Things-Based Wireless Sensor Network 2026 Автор: Arvind Panwar Tackle the critical challenge of sustainability in modern technology with this essential book, which provides a comprehensive, expert-led exploration of energy-aware methodologies and Machine Learning strategies for optimizing IoT-based wireless sensor networks.

list позволяет хранить массив из любых объектов. Это довольно удобно, но может быть неэффективно. Для компактного представления массивов базовых значений можно использовать модуль array. Поддерживаемые значения включают различные типы C, такие как char, int, long, double и другие. Фактическое представление определяется реализацией C.

import array

a = array.array('B')  # Создаем массив байтов
a.append(240)
a.append(159)
a.append(144)
a.append(180)

print(a.tobytes().decode('utf8'))  # Выводит: '🐴'

✅Программирование