Prog books
Открыть в Telegram
IT library. Библиотека программиста По всем вопросам- @notxxx1 @ai_machinelearning_big_data - машинное обучение @itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы @pythonl - 🐍 @ArtificialIntelligencedl - AI @datascienceiot - ml № 5032852440
Больше
Сеть:📈 Аналитический обзор Telegram-канала Prog books
Канал Prog books (@frontendbooksit) является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 12 777 подписчиков, занимая 9 803 место в категории Технологии и приложения и 51 286 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 12 777 подписчиков.
Согласно последним данным от 21 июля, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -29, а за последние 24 часа — 1, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 11.21%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 3.89% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 433 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 497 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 0.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как grep, собеседование, linux, frontend, программирование.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“IT library. Библиотека программиста
По всем вопросам- @notxxx1
@ai_machinelearning_big_data - машинное обучение
@itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы
@pythonl - 🐍
@ArtificialIntelligencedl - AI
@datascienceiot - ml
№ 5032852440”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 22 июля, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Технологии и приложения.
12 777
Подписчики
+124 часа
+147 дней
-2930 день
Загрузка данных...
Похожие каналы
Облако тегов
Входящие и исходящие упоминания
---
---
---
---
---
---
Привлечение подписчиков
июль '26
июль '26
+50
в 0 каналах
июнь '26
+32
в 0 каналах
Get PRO
май '26
+36
в 0 каналах
Get PRO
апрель '26
+26
в 0 каналах
Get PRO
март '26
+33
в 0 каналах
Get PRO
февраль '26
+160
в 0 каналах
Get PRO
январь '26
+282
в 4 каналах
Get PRO
декабрь '25
+45
в 2 каналах
Get PRO
ноябрь '25
+128
в 7 каналах
Get PRO
октябрь '25
+49
в 0 каналах
Get PRO
сентябрь '25
+115
в 1 каналах
Get PRO
август '25
+128
в 0 каналах
Get PRO
июль '25
+179
в 0 каналах
Get PRO
июнь '25
+166
в 0 каналах
Get PRO
май '25
+54
в 1 каналах
Get PRO
апрель '25
+76
в 0 каналах
Get PRO
март '25
+65
в 0 каналах
Get PRO
февраль '25
+96
в 0 каналах
Get PRO
январь '25
+140
в 0 каналах
Get PRO
декабрь '24
+405
в 0 каналах
Get PRO
ноябрь '24
+1 294
в 0 каналах
Get PRO
октябрь '24
+2 035
в 4 каналах
Get PRO
сентябрь '24
+522
в 0 каналах
Get PRO
август '24
+533
в 1 каналах
Get PRO
июль '24
+499
в 0 каналах
Get PRO
июнь '24
+516
в 0 каналах
Get PRO
май '24
+464
в 35 каналах
Get PRO
апрель '24
+411
в 45 каналах
Get PRO
март '24
+388
в 19 каналах
Get PRO
февраль '24
+373
в 1 каналах
Get PRO
январь '24
+559
в 43 каналах
Get PRO
декабрь '23
+500
в 38 каналах
Get PRO
ноябрь '23
+267
в 2 каналах
Get PRO
октябрь '23
+446
в 18 каналах
Get PRO
сентябрь '23
+292
в 0 каналах
Get PRO
август '23
+466
в 0 каналах
Get PRO
июль '23
+146
в 0 каналах
Get PRO
июнь '23
+337
в 0 каналах
Get PRO
май '23
+1 055
в 0 каналах
Get PRO
апрель '23
+73
в 0 каналах
Get PRO
март '23
+136
в 0 каналах
Get PRO
февраль '23
+197
в 0 каналах
Get PRO
январь '23
+260
в 0 каналах
Get PRO
декабрь '22
+138
в 0 каналах
Get PRO
ноябрь '22
+1 102
в 0 каналах
Get PRO
октябрь '22
+2 224
в 0 каналах
Get PRO
сентябрь '22
+525
в 0 каналах
Get PRO
август '22
+523
в 0 каналах
Get PRO
июль '22
+245
в 0 каналах
Get PRO
июнь '22
+640
в 0 каналах
| Дата | Привлечение подписчиков | Упоминания | Каналы | |
| 22 июля | 0 | |||
| 21 июля | +1 | |||
| 20 июля | +2 | |||
| 19 июля | +11 | |||
| 18 июля | +11 | |||
| 17 июля | +1 | |||
| 16 июля | +2 | |||
| 15 июля | +1 | |||
| 14 июля | +1 | |||
| 13 июля | +2 | |||
| 12 июля | +1 | |||
| 11 июля | +1 | |||
| 10 июля | +4 | |||
| 09 июля | +1 | |||
| 08 июля | +1 | |||
| 07 июля | +1 | |||
| 06 июля | +2 | |||
| 05 июля | +1 | |||
| 04 июля | +1 | |||
| 03 июля | 0 | |||
| 02 июля | +4 | |||
| 01 июля | +1 |
Посты канала
698 страниц математики, которые учат не считать, а думать
Есть бесплатный PDF-учебник Everything You Always Wanted To Know About Mathematics — большой гид по абстрактной математике, теоремам и написанию доказательств.
Это не очередной сборник формул, а вход в настоящий математический язык:
* что такое доказательство
* как читать и писать математические тексты
* логика и множества
* индукция
* абстрактное мышление
* задачи и упражнения
Книга написана Brendan W. Sullivan вместе с профессором John Mackey в Carnegie Mellon University.
Отличная штука для тех, кто хочет наконец понять, как математики реально думают, а не просто механически решать примеры.
https://math.cmu.edu/~jmackey/151_128/bws_book.pdf
| 2 |  🔥 Хочешь быстрее расти в IT? Хватит учиться в одиночку
В IT прокачивается тот, кто каждый день видит сильные идеи, новые инструменты, реальные задачи, вакансии и разборы.
Окружение решает больше, чем кажется.
Собрал папки и каналы, где можно быстрее влиться в нужное направление, следить за трендами и не вариться в своём пузыре.
AI: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Хакинг: t.me/linuxkalii
DevOps: t.me/DevOPSitsec
Docker: t.me/DevopsDocker
Golang: t.me/Golang_google
Rust: t.me/rust_code
C++: t.me/cpluspluc
C#: t.me/csharp_1001_notes
Java: t.me/java_library
JavaScript: t.me/javascriptv
React: t.me/react_tg
Frontend: t.me/front
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Базы данных: t.me/sqlhub
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Big Data: t.me/bigdatai
Математика: t.me/data_math
Физика: t.me/fizmat
Kubernetes: t.me/kubernetc
GameDev: https://t.me/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg
Собеседования и карьера:
DS собеседования: t.me/machinelearning_interview
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка Frontend: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
Полезное сверху:
ИТ-мемы: t.me/memes_prog
Английский для программистов: t.me/english_forprogrammers
ИИ и технологии: t.me/vistehno
954 ГБ open-source курсов: @courses
ИТ-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
Max Ai: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data
Max python: https://max.ru/pythonl
ТЕХНО: https://max.ru/vistehno
Max Go: https://max.ru/Golang_google
Max Linux: https://max.ru/linuxkalii
Devops: https://max.ru/DevOPSitsec
C#: https://max.ru/csharp_ci
C++: https://max.ru/cpluspluc
SQL: https://max.ru/sqlhub
Java: https://max.ru/javatg
Подписывайся на нужные направления и собирай себе ленту, которая реально двигает вперёд.
Пока кто-то листает шум, ты будешь видеть инструменты, задачи и идеи, которые помогают расти в профессии. | 552 |
| 3 |  Maths, CS & AI Compendium: бесплатный учебник для будущих AI/ML-инженеров
На GitHub завирусился большой open-source компедиум по математике, computer science и AI. Сейчас у проекта уже около 6.3K звёзд.
Автор позиционирует его как «нестандартный учебник» для практиков: меньше сухой нотации, больше интуиции, связей между темами и реального контекста.
Внутри 20 глав:
* векторы, матрицы, calculus
* статистика и вероятность
* machine learning и deep learning
* NLP, computer vision, audio/speech
* multimodal learning и autonomous systems
* GNN, OS, алгоритмы
* production engineering, GPU/SIMD
* AI inference, ML systems design и applied AI
Отдельно есть MCP server, чтобы Claude Code, Cursor, VS Code и другие AI-ассистенты могли использовать компедиум как локальную базу знаний.
Хороший ресурс для тех, кто хочет не просто «выучить ML», а собрать фундамент: математика → CS → ML systems → современный AI.
GitHub: https://github.com/HenryNdubuaku/maths-cs-ai-compendium
thub.com/HenryNdubuaku/maths-cs-ai-compendium | 835 |
| 4 |  Algebra, Topology, Differential Calculus, and Optimization Theory For Computer Science and Machine Learning
Недавно был обновлен огромный PDF-учебник по математике на 2204 страницы:
Внутри - алгебра, топология, дифференциальное исчисление и теория оптимизации для Computer Science и Machine Learning.
Найти можно здесь:
https://cis.upenn.edu/~jean/gbooks/geomath.html | 1 452 |
| 5 |  🖥 Обито учит контейнеризации.
Контейнер - это отдельное измерение для приложения.
Запускаешь сервис через Docker — и он не ломает основную систему.
Хочешь понять, что происходит внутри?
Смотри логи и заходи в контейнер через shell.
Если сервисов несколько, используй Docker Compose.
Одна команда поднимает приложение, базу данных и кеш.
А важные данные храни в volume.
Контейнер можно удалить, но данные должны остаться.
И не забывай чистить Docker.
Лишние контейнеры и образы быстро превращают систему в хаос.
Настоящий шиноби не запускает хаос.
Он изолирует его. | 1 996 |
| 6 |  🔍Тестовое собеседование с руководителем Frontend-разработки в этот четверг
25 июня(в четверг!) в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Frontend-разработчика.
Как это будет:
📂 Виталий Черков, руководитель группы Frontend разработки с опытом 8+ лет, будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу
📂 Виталий будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять, чего от вас ожидает собеседующий на интервью
📂 В конце можно будет задать любой вопрос Виталию
Это бесплатно. Эфир проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ для Frontend-разработчиков, которые хотят повысить свой грейд, ЗП и прокачать скиллы.
Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_front_bot
Реклама.
О рекламодателе. | 1 375 |
| 7 |  +2В Оксфордском университете написали эссе, объясняющее, как работает «Бесконечность» Годзё Сатору.
Математика, которую мы заслужили )
https://tomrocksmaths.com/wp-content/uploads/2026/06/achmad-roykhan-sabiq_essay_competition_2026-achmad-roykhan-sabiq.pdf
@data_analysis_ml | 1 509 |
| 8 |  🖥Ускорь Linux без апгрейда железа
Linux может стать заметно отзывчивее без апгрейда железа.
Мало кто включает zram, а зря. Он создаёт сжатую память прямо в RAM и снижает обращения к медленному swap на диске.
Особенно хорошо это чувствуется на ноутбуках и VPS с 8–16 гигабайтами памяти.
Система меньше тупит под нагрузкой, быстрее переключается между задачами и реже упирается в диск.
Один небольшой твик - и Linux работает лучше.
https://www.youtube.com/shorts/XGSNY4a0nJA | 1 725 |
| 9 |  ⚡️ Linux Roadmap: подробный практический курс от нуля до уверенного администратора
Это пошаговый маршрут изучения Linux с упором на практику. Каждый раздел содержит объяснение «почему это устроено именно так», разбор команд и обязательные задания, которые нужно выполнить руками в терминале. Чтение без повторения навыка не даёт — держите терминал открытым рядом с этим текстом.
Как работать с этим курсом: идите сверху вниз, не перепрыгивайте разделы; каждую команду набирайте руками, а не копируйте; в конце каждого блока выполняйте задание; специально ломайте систему в виртуалке и чините — это лучший способ учиться.
https://github.com/justxor/linuxfullroadmap/ | 1 746 |
| 10 |  ⚡️ Machine Learning Roadmap 2026: большая карта входа в ML без сказок про “нейросети за месяц
Большой русскоязычный roadmap по машинному обучению: от первого import numpy до LLM, RAG, fine-tuning, AI-агентов и MLOps и даже вабкодинга.
Внутри нормальная структура: что учить, в каком порядке, зачем это нужно и что должно получиться на практике после каждого этапа.
Roadmap разбит на 7 треков:
1. Фундамент: Python, математика, статистика, инструменты
2. Классический ML: scikit-learn, табличные данные, метрики, валидация
3. Deep Learning: PyTorch, CNN, RNN, training loop
4. LLM и трансформеры: attention, KV-cache, RAG, LoRA, агенты
5. Generative AI: изображения, видео, аудио, мультимодальность
6. MLOps и прод: Docker, Kubernetes, CI/CD, monitoring, serving
7. Специализация: CV, NLP, RecSys, RL, Safety
Roadmap не продаёт иллюзию “обучил модель - стал ML-инженером”.
В реальной работе много времени уходит на данные, метрики, деплой, мониторинг, воспроизводимость и разбор ошибок. Модель - только часть системы.
Хорошая мысль из roadmap: LLM не делает джуна сеньором. Она ускоряет того, кто уже понимает базу. Без базы человек просто становится оператором Copilot, который не может объяснить, почему всё сломалось.
По времени тоже без сказок:
1. 0-3 месяца: математика, классический ML
2. 3-6 месяцев: Deep Learning и PyTorch
3. 6-12 месяцев: LLM, RAG, fine-tuning, AI-агенты
4. 12+ месяцев: MLOps, прод, масштабирование, специализация
Тут же собрано 7 болших бесплатных курсов по машинному обучению, математике и вайбкодингу!
Если давно хотели зайти в ML системно, а не прыгать между роликами про ChatGPT, Stable Diffusion и “топ-10 библиотек”, это хороший ориентир.
https://github.com/justxor/MachineLearningRoadmap | 1 607 |
| 11 |  🖥 Сервисы крутятся. Прод вроде живой. Но когда тимлид спрашивает: «почему здесь лучше ValueTask, а не Task?» или «как GC поведёт себя под нагрузкой?» - ты начинаешь плыть.
И дело не в том, что ты плохо пишешь код. Просто большинство курсов заканчиваются ровно там, где начинается настоящий .NET.
Этот курс про то, что обычно остаётся под капотом:
- CLR
- JIT
- GC
- Span
- async state machine
- Source Generators
- lock-free подходы
- OpenTelemetry
- дампы в проде
На практике разбираем, как .NET реально работает внутри: что происходит с кодом после компиляции, как память живёт под нагрузкой, почему async иногда помогает, а иногда ломает производительность, как читать проблемы по дампам и метрикам, а не гадать по логам.
Если хочешь дойти до уровня, где система для тебя не чёрный ящик, а инструмент, который ты понимаешь до IL, - велкам.
Сейчас на stepik доступна скидка 55%: https://stepik.org/a/288694 | 1 262 |
| 12 |  🖥 C# Roadmap: с нуля до профи
Практическое руководство по росту в C#-разработке. Материал собран для тех, кто хочет получить инженерную глубину, а не просто накликать CRUD по туториалам.
Здесь последовательность изучения, лучшие практики, ресурсы и трезвый разбор того, как работать с ИИ-инструментами и оставаться востребованным.
https://github.com/Develp10/Csharp_Roadmap/ | 1 640 |
| 13 |  +1📓 Пять PDF по оптимизации, которые реально стоит сохранить.
Жёсткая база по тому, как код превращается в инструкции, как эти инструкции исполняются процессором и почему иногда «очевидно быстрый» вариант внезапно медленнее.
Что внутри:
1. Optimizing software in C++
179 страниц про оптимизацию C++ под Windows, Linux и macOS. Память, ветвления, компиляторы, SIMD, профилирование и типичные ошибки.
2. Optimizing subroutines in assembly language
156 страниц про x86 assembly. Полезно даже если вы не пишете на ассемблере, потому что после этого проще понимать, что делает компилятор.
3. The microarchitecture of Intel, AMD and VIA CPUs
277 страниц про устройство процессоров: pipeline, кеши, предсказание ветвлений, execution units и прочие вещи, которые напрямую влияют на скорость кода.
4. Instruction tables
485 страниц таблиц с latency, throughput и micro-ops для инструкций Intel, AMD и VIA. Это уже не чтение перед сном, а справочник для тех случаев, когда надо понять, где именно теряется производительность.
5. Calling conventions
60 страниц про calling conventions в разных C++ компиляторах и ОС. Пригодится для ABI, FFI, отладки, reverse engineering и низкоуровневого кода.
Ссылки:
https://agner.org/optimize/optimizing_cpp.pdf
https://agner.org/optimize/optimizing_assembly.pdf
https://agner.org/optimize/microarchitecture.pdf
https://agner.org/optimize/instruction_tables.pdf
https://agner.org/optimize/calling_conventions.pdf
Все пять одним архивом:
https://agner.org/optimize/optimization_manuals.zip
Главная страница:
https://agner.org/optimize/
Если хотите понимать performance не на уровне «ну там компилятор сам всё оптимизирует», а по-настоящему - это хороший старт. | 1 949 |
| 14 |  🦀 Полный roadmap по изучению Rust на русском + большой список ресурсов.
https://github.com/Develp10/rust-roadmap-ru/tree/main | 1 748 |
| 15 |  🖥 На Stepik обновили курс «C# с нуля до профи»
Представьте: через четыре месяца вы открываете чужой .NET-проект и читаете его как книгу.
IServiceCollection не вызывает ступора. async Task<IActionResult> пишется на автомате. Вы точно знаете, почему EF Core сгенерировал именно такой SQL - и как переписать запрос, чтобы он летал.
Это не фантазия. Это результат после 16 модулей, в которых каждая концепция объясняется через код и закрепляется практикой.
ООП, SOLID, LINQ, async/await, DI, EF Core, ASP.NET Core, Docker, Kubernetes - всё, что казалось магией, станет рабочим инструментом.
А бонусом - портфолио проектов: от CLI-утилит и REST API до собственного SaaS с multi-tenancy, JWT и деплоем в Kubernetes под TLS.
Скидка - 58% доступна 48 часов: https://stepik.org/a/282984/ | 0 |
| 16 |  Супер шпаргалка по SQL JOIN'ам
Сохраняйте чтобы не потерять. | 2 034 |
| 17 | 🖥 На Stepik обновили курс «C# с нуля до профи»
Представьте: через четыре месяца вы открываете чужой .NET-проект и читаете его как книгу.
IServiceCollection не вызывает ступора. async Task<IActionResult> пишется на автомате. Вы точно знаете, почему EF Core сгенерировал именно такой SQL - и как переписать запрос, чтобы он летал.
Это не фантазия. Это результат после 16 модулей, в которых каждая концепция объясняется через код и закрепляется практикой.
ООП, SOLID, LINQ, async/await, DI, EF Core, ASP.NET Core, Docker, Kubernetes - всё, что казалось магией, станет рабочим инструментом.
А бонусом - портфолио проектов: от CLI-утилит и REST API до собственного SaaS с multi-tenancy, JWT и деплоем в Kubernetes под TLS.
Скидка - 58% доступна 48 часов: https://stepik.org/a/282984/ | 1 625 |
| 18 |  👣 Как Rust обманывает процессор: тайная жизнь niche-оптимизации, drop flags и MIR
Большинство статей про Rust заканчиваются на borrow checker и lifetimes, как будто внутри компилятора живёт только проверяльщик заимствований и злой шрифтовый дизайнер для сообщений об ошибках. На деле там целый зоопарк механизмов, о которых редко пишут даже на конференциях. Я собрал несколько по настоящему любопытных вещей, которые меняют представление о том, как устроен язык изнутри, и подкрепил каждый сюжет кодом, который можно скопировать и проверить самому.
Начнём с того, чего никто не ждёт. Знакомая всем конструкция Option ссылки занимает ровно столько же байт, сколько и обычная ссылка. Это кажется магией: ведь у Option должен быть тег, отличающий Some от None. Никакого тега нет. Компилятор знает, что ссылка в Rust никогда не может быть нулевой, и использует нулевой адрес как представление варианта None. Этот трюк называется niche optimization, и он работает гораздо шире, чем принято думать.
Проверим руками: https://uproger.com/kak-rust-obmanyvaet-proczessor-tajnaya-zhizn-niche-optimizaczii-drop-flags-i-mir/ | 1 568 |
| 19 |  Недавно на GitHub наткнулся на отличную открытую книгу: The Accidental CTO.
Автор не из академической среды, но шаг за шагом развил платформу с нуля до уровня, способного выдержать миллион пользователей. В книге не шаблонные ответы про «лучшие практики», а реальный опыт, осел после падений в ямы, тушения пожаров и разборов полетов: как пережить крах сервера в три часа ночи, как догнать задержку репликации базы данных, как поэтапно наращивать архитектуру.
Она через истории раскрывает ключевые концепции распределенных систем, а заодно выкладывает на стол компромиссы за техническими решениями: почему выбрали именно так, какой ценой, как развивать дальше.
GitHub: http://github.com/subhashchy/The-Accidental-CTO | 0 |
| 20 |  Rust-эксперимент, который красиво объясняет, почему `Vec` почти всегда лучший варинт
Автор взял идею из Linux filesystem: inode хранит метаданные и указывает на блоки данных. Потом задал очень опасный, но полезный вопрос: а что если такую же схему перенести в Rust-контейнер?
Так появился PagedSmallVec: сначала маленький inline-буфер, потом данные раскладываются по фиксированным чанкам, а не лежат одним непрерывным куском памяти.
Звучит умно. На практике CPU быстро объясняет, кто здесь главный.
Обычный Vec почти всегда быстрее, потому что он делает ровно то, что любит процессор: данные лежат подряд, доступ предсказуемый, меньше переходов по указателям, меньше ветвлений, меньше cache misses. У PagedSmallVec каждый доступ после inline-части превращается в математику по чанкам: вычислить индекс чанка, offset, найти нужный блок, достать значение. Для u32 это особенно больно: там сама операция дешёвая, поэтому накладные расходы контейнера видны сразу.
Бенчмарки получились ожидаемые, но от этого не менее полезные: в обычных vector-like сценариях Vec чаще первый, SmallVec обычно второй, а paged-структура чаще третья. На push, pop, random indexing и ordered remove магии не случилось.
Когда обход сделали не через get(i) на каждый элемент, а чанками через for_each_chunk, структура стала выглядеть гораздо разумнее. Потому что её естественная единица работы - не отдельный элемент, а блок. И вот тут появляется главный урок: плохой API может убить даже неплохую идею, если заставляет структуру данных работать против своей природы.
Где такая схема может иметь смысл?
В append-heavy системах, где буфер часто растёт, но редко индексируется посередине. Например, логи, event buffers, tracing pipelines, ingestion queues. Там иногда важнее не копировать огромный непрерывный буфер при росте, чем выиграть каждый отдельный доступ.
Ещё один сценарий - chunk-native processing: стриминговая аналитика, batch transforms, сериализация, компрессия, обработка данных кусками. Если ваша логика работает чанками, а не элементами, paged layout уже не выглядит странным.
Если ваша цель - «сделать Vec, только быстрее», inode-style vector в Rust плохая идея.
Если цель - понять, где именно pointer-heavy layout проигрывает contiguous memory, как легко сломать инварианты через MaybeUninit, почему unsafe-контейнеры требуют железной дисциплины и почему API должен совпадать с layout, то эксперимент отличный.
Иногда лучший результат плохой идеи - не победа в бенчмарках, а момент, когда машина наконец показывает, где именно вы ошибались.
https://sot.dev/inode-style-vector-in-rust.html | 0 |
