fa
Feedback
Библиотека задач по C++ | тесты, код, задания

Библиотека задач по C++ | тесты, код, задания

رفتن به کانال در Telegram

Задачи и тесты по C++ для тренировки и обучения. Как запустить своего ии-агента: https://clc.to/tvpmDQ По рекламе: @proglib_adv Учиться у нас: https://proglib.io/w/7a480301 Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot

نمایش بیشتر
5 647
مشترکین
-424 ساعت
-157 روز
-14 28030 روز
آرشیو پست ها
⏰ Уже сегодня в 19:00 (МСК) стартует наш открытый урок! Знаем, летом хочется отложить учёбу на осень. Но пока остальные отдых
Уже сегодня в 19:00 (МСК) стартует наш открытый урок! Знаем, летом хочется отложить учёбу на осень. Но пока остальные отдыхают 😅, мы предлагаем без лишней конкуренции прокачать свой workflow и начать закрывать тикеты в три раза быстрее. Тема:
«AI-инструменты в разработке: пишем код быстрее»
Мы покажем живой разбор реального проекта: как с помощью AI-ассистентов мгновенно разбираться в чужой кодовой базе, искать нужные участки и собирать Pull Request. Только рабочие промпты, которые сэкономят вам часы рутины. 🎙️ Спикер — Ольга Лукьянова, руководитель команды в SourceCraft (18+ лет развивала инструменты в JetBrains и Huawei). 👉 Узнать, как ускорить разработку с AI

Что выведет код?
Anonymous voting

🤖 Какие задачи можно действительно доверить ИИ? Уже завтра разберём это на открытом уроке «AI-инструменты в разработке: как писать код быстрее с помощью ассистентов». Спикер — Ольга Лукьянова, руководитель команды поиска и навигации по коду в SourceCraft от Яндекса. После урока вы: 🔹 поймёте, какие задачи стоит делегировать AI уже сегодня; 🔹 научитесь быстрее разбираться в новых проектах и кодовой базе; 🔹 увидите, как выглядит современный workflow разработки с AI; 🔹 узнаете, где AI помогает экономить время, а где всё ещё нужен контроль разработчика. На практике разберём путь от получения задачи до готового Pull Request с использованием AI-инструментов и AI-ревью. 🗓️ 23 июня, 19:00 (МСК) ⏱️ 90 минут 👉 Зарегистрироваться и получить рабочий AI-workflow для своих задач

🤖 AI пишет код за вас? Это самое скучное, что он умеет Основное время разработчик тратит на другое: разобраться в чужой кодо
🤖 AI пишет код за вас? Это самое скучное, что он умеет Основное время разработчик тратит на другое: разобраться в чужой кодовой базе, найти нужный участок проекта, проверить решение, собрать Pull Request. Вот где AI реально экономит часы — если знать, как им пользоваться. 23 июня Ольга Лукьянова покажет это на практике: как с помощью современных AI-инструментов быстро погружаться в незнакомый проект, находить нужный код, реализовывать задачи и проверять результат до ревью коллег. В итоге вы увидите не отдельные приёмы и промпты, а целостный workflow, который можно встроить в свою работу уже на следующий день 🔥 Чтобы лучше погрузиться в тему: 📺 Выступление про SourceCraft 📖 Статья на Хабре 🗓️ Когда: 23 июня, 19:00 (МСК) 👉 Занять место на открытом уроке

☠️ Задача на выходные: std::thread, который убивает программу при выходе из функции Маленькая безобидная функция создаёт std::thread, что-то делает и в конце — terminate() и аварийное завершение всего приложения. Без единого явного throw в коде.
void DoWork(bool earlyExitCondition) {
    std::thread worker([]() {
        Sleep(2000);
        std::cout << "Done\n";
    });

    if (earlyExitCondition) {
        return; // worker все ещё joinable!
    }

    worker.join();
}
Задача: объясни, почему деструктор std::thread вызывает std::terminate, если поток всё ещё joinable, и предложи паттерн, который защищает от этого на всех путях выхода из функции, включая исключения. 📍Навигация: ВакансииЗадачиСобесы Библиотека C/C++ разработчика #междусобойчик

С какого стандарта работает if-init statement из примера?
Anonymous voting

⏰ Уже сегодня в 19:00 (МСК) стартует открытый урок! Тема:
«Мультиагентные системы: почему большинство архитектур переусложнены»
🔥 За 90 минут разберёмся, когда действительно стоит строить мультиагентную систему, а когда она только добавляет сложность, расходы и новые точки отказа. Поговорим о критериях выбора архитектуры, типичных ошибках и ограничениях современных ИИ-агентов, которые важно учитывать ещё до внедрения в продукт. 🎙️ Спикер — Дмитрий Юдин, руководитель AI/ML-направления в Сloud․ru. 🎁 Для всех участников подготовили промокод на скидку 10 000 ₽ на курс «Разработка ИИ-агентов». 👉 Успей присоединиться к уроку

🔥 Чем больше агентов — тем лучше? Не всегда. Уже завтра поговорим о реальных ограничениях на открытом уроке «Мультиагентные
🔥 Чем больше агентов — тем лучше? Не всегда. Уже завтра поговорим о реальных ограничениях на открытом уроке «Мультиагентные системы: почему большинство архитектур переусложнены». Спикер — Дмитрий Юдин, руководитель AI/ML-направления в Сloud․ru. После урока вы: 🔹 будете лучше ориентироваться в выборе между одним агентом и мультиагентной системой; 🔹 поймёте, какие архитектурные ошибки встречаются чаще всего; 🔹 получите практические ориентиры для проектирования и внедрения агентных систем; 🔹 будете лучше понимать возможности и ограничения современных ИИ-агентов. 🗓️ 18 июня, 19:00 (МСК) ⏱️ 90 минут 👉 Зарегистрироваться и получить промокод на 10 000 ₽

Что проверяет EXPECT_DEATH?
Anonymous voting

🤖 Большинство материалов по ИИ-агентам устаревают быстрее, чем многие курсы успевают обновить программу Инструменты, подходы
🤖 Большинство материалов по ИИ-агентам устаревают быстрее, чем многие курсы успевают обновить программу Инструменты, подходы и фреймворки меняются постоянно. Поэтому важно не просто собрать демо-агента, а понимать архитектуру, ограничения и практики, которые используются в продакшене. 🚀 30 июня стартует курс «Разработка ИИ-агентов». ⏳ До 20 июня действует сниженная цена. За 8 недель под руководством практиков из бигтеха вы соберёте собственного AI-агента, который работает с API, использует память, подключается к внешним сервисам и решает реальную задачу. Что разберём: 🔹 архитектуру AI-агентов и надёжный вывод; 🔹 LangGraph и оркестрацию workflow; 🔹 MCP и работу с внешними инструментами; 🔹 RAG-системы; 🔹 AgentOps, observability и evals; 🔹 безопасность и защиту от prompt injection; 🔹 мультиагентные системы и A2A. На курсе отдельно разбираем вопросы надёжности, безопасности и контроля агентных систем. 👉 Узнать программу и забронировать место со скидкой

💻 3 курса по цене одного — собери стек для оффера в топовую IT-компанию Для следующего карьерного шага мало писать код. Рабо
💻 3 курса по цене одного — собери стек для оффера в топовую IT-компанию Для следующего карьерного шага мало писать код. Работодатели ждут не только знания языка, но и понимания архитектуры, алгоритмов, автоматизации, AI-инструментов и агентных систем. Одно направление закрывает только часть задачи. Поэтому сейчас мы предлагаем освоить сразу несколько востребованных навыков — выбери любой курс и получи доступ еще к двум бесплатно 🔥 Собери стек навыков под свою цель: 🔹 подготовка к сильным компаниям (алгоритмы, архитектура); 🔹 переход в AI-направление (ИИ-агенты, AgentOps); 🔹 развитие в ML и Data Science (математика, основы ML); 🔹 новый оффер и рост дохода. Полученные знания применяешь в работе уже во время обучения. ⏳ Акция действует 48 часов — 13 и 14 июня. 👉 Переходи на сайт, выбирай курсы и оставляй заявку — за 10 минут поможем собрать комплект под твою цель.

🐛 Задача на выходные: есть ли проблема с deducing this? C++23 «explicit object parameter» — мощь. Решили сделать zero-overhead геттер с идеальным пробросом самого объекта. На лайвах работает, в проде иногда мусор в строке.
struct Widget {
    std::string name;
    // отдаём name с тем же value-category, что и сам объект
    auto&& title(this auto&& self) {
        return std::forward<decltype(self)>(self).name;
    }
};

const std::string& bad = Widget{"btn"}.title();   // ❓
std::println("{}", bad);
Задача: объясни, какой ровно тип выводится у title() при вызове на rvalue Widget, почему bad ссылается на уничтоженный объект, и где здесь lifetime extension НЕ срабатывает (и почему именно для deducing-this это особенно коварно). Как спроектировать API, чтобы компилятор ловил это? 💬 Разбор — в комменты 📍Навигация: ВакансииЗадачиСобесыКанал в Max Библиотека C/C++ разработчика #междусобойчик

Каков тип x?
Anonymous voting

📊 Хотите войти в Data Science, но математика кажется самым сложным этапом? На практике большинство джунов спотыкаются не о P
📊 Хотите войти в Data Science, но математика кажется самым сложным этапом? На практике большинство джунов спотыкаются не о Python, а о математическую базу: ▪️ Теорию вероятностей и статистику ▪️ Линейную алгебру ▪️ Математический анализ ▪️ Комбинаторику Именно на этих темах строятся машинное обучение, аналитика данных и рекомендательные системы. Освойте ключевые разделы математики, которые используются в Data Science и Machine Learning на курсе «Математика для Data Science». Что вас ждет: 🔹 40+ видеолекций и 150+ практических заданий на Python 🔹 Проверка домашних работ и обратная связь от преподавателей 🔹 Подготовка к задачам с технических собеседований 🔹 Программа от преподавателей ВМК МГУ, НИУ ВШЭ и экспертов индустрии Курс подойдет разработчикам, аналитикам и всем, кто планирует развиваться в Data Science и Machine Learning. 👉 Записаться на бесплатный демо-урок

Когда ИИ-агент выходит за пределы экспериментов, одного «умного чата» становится мало. Чтобы агент был полезен в рабочей разр
Когда ИИ-агент выходит за пределы экспериментов, одного «умного чата» становится мало. Чтобы агент был полезен в рабочей разработке, ему нужны правила, доступ к инструментам, понятный контекст, проверка действий и безопасная обвязка. Иначе вместо ускорения команда получает непредсказуемость, лишние риски и дорогой хаос в контекстном окне. На открытом уроке 15 июня в 20:00 разберём, как устроены современные ИИ-агенты и их обвязка: правила, модули навыков и MCP — протокол подключения модели к внешним инструментам. Поговорим, чем поведенческий слой агента отличается от слоя подключения, где искать готовые навыки, почему они стали популярны и как их устанавливать. Отдельно обсудим, как с помощью MCP дать агенту нужные инструменты, не перегружая контекст, а также как защищать агентов: схемы проверки, журналы аудита и типовые способы атак. Урок не для тех, кто хочет просто «подключить агента к проекту» без правил, контроля и понимания рисков. И не для тех, кто считает, что рабочая интеграция ИИ — это только написать хороший запрос. Регистрация: https://clc.to/HHmhLQ Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru

Что выведется?
Anonymous voting