Библиотека задач по C++ | тесты, код, задания
Открыть в 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
Больше5 456
Подписчики
-324 часа
-97 дней
-5330 день
Архив постов
Repost from Proglib.academy | IT-курсы
🧑💻 Учиться агентной разработке — у тех, кто уже внедряет её в бигтехе
Курс «ИИ для разработчиков» ведут практики из ведущих российских IT-компаний 🔥
🔵 Они прошли путь от первых экспериментов с AI до рабочих процессов, в которых агенты помогают команде писать код, готовить PR и быстрее доводить задачи до продакшена.
В ближайшее время познакомим вас с каждым преподавателем. Программа курса — по ссылке 🎹
🏃♀️ Proglib Academy
🤷♂️ Что важнее в хорошем курсе: программа или люди, которые её создают?
У Proglib Academy вышел пост о том, на каком опыте построен новый курс по AI для разработчиков 🦴
Repost from Proglib.academy | IT-курсы
🫡 Один и тот же запрос к AI можно выполнить двумя способами — и получить совершенно разный результат.
1️⃣ способ — просто попросить написать код. Модель может сгенерировать рабочее решение, но именно на этапе проверки часто всплывают пропущенные edge case’ы, ошибки обработки или проблемы с тестами.
2️⃣ способ — дать агенту цикл Think → Act → Observe. Он не останавливается после первой попытки: планирует действия, проверяет результат и, если находит ошибку, исправляет её и пробует снова.
Самое интересное, что разница здесь не столько в модели ❕ Claude, GPT или другая LLM могут быть одинаковыми. Разницу создаёт инженерная система вокруг них.
📅 Именно это разберём 23 июля в 19:00 (МСК) на бесплатном вебинаре с Алексеем Жиряковым (Executive Director в Сбере, GenAI Data Platform, ex-CTO Stream и KION).
На живом демо покажем, как один и тот же запрос работает без агентной системы и с ней 🔥
🔗 Регистрация
🏃♀️ Proglib Academy
🔥 Курс «Разработка ИИ-агентов» стартовал, но вы еще успеваете присоединиться!
Мы только начали, а первый практический воркшоп пройдет только 23 июля. До этого времени вы спокойно успеете изучить материалы и нагнать группу.
💼 Главная фишка: финальный проект в портфолио:
В финальном проекте вы сможете выбрать один из двух вариантов: реализовать свою идею или решить задачу от партнера курса — крупной российской финтех-компании. Вы будете работать с датасетом, построенным по реальным сценариям, получите бизнес-контекст и продовые ограничения. В результате соберете AI-агента, который станет сильным проектом для портфолио.🎁 Упомяните менеджеру специальное предложение «3 курса по цене 1»: Берете VIP-тариф — получаете курс «Разработка ИИ-агентов», хардкорный «AgentOps» и ещё один курс на выбор. Выгода 129.000 ₽! Двери потока вот-вот закроются окончательно. Успейте забрать стек курсов и начать работу над реальным проектом 🔗 Занять место и забрать 3 курса
🔥 Стартуем СЕГОДНЯ! Новый поток курса «Разработка ИИ-агентов» открыт
По этому поводу мы решили выложить закрытую запись одного из уроков из программы. Найти её в поиске YouTube нельзя — она доступна только по ссылке и всем, кто будет на курсе.
Внутри глубокий разбор LLM от Алексея Яндутова (Senior ML-инженер, развивал ответы «Алисы» и «Нейро» в Яндексе). Учимся получать точный результат без галлюцинаций.
Что внутри урока:
- Устройство LLM. - Рабочие шаблоны промптов (Persona, Chain-of-Thought и др.). - Разбор реального кейса Яндекса. Как автоматизировать разметку, обойти качество людей на 5% и срезать косты на 60%.После просмотра вы поймете, когда хватает промпт-инжиниринга, а когда нужен RAG или fine-tuning. 👉Смотреть закрытый урок на YouTube Понравился урок? Переходите на новый уровень! Оставляйте заявку на курс, чтобы научиться проектировать надежные автономные системы. Обучение началось, но вы еще успеваете присоединиться. 🔗 Занять место на курсе
Какие часы обязаны быть монотонными (никогда не идут назад, не подвержены переводу системного времени)?
👨💻Большинство разработчиков используют готовые средства для создания интерфейсов и редко задумываются, что происходит под капотом. Но именно понимание внутренних механизмов помогает создавать более гибкие, быстрые и управляемые приложения.
📆14 июля в 20:00 МСК приглашаем на открытый урок, где разберём, как создавать собственные элементы управления без сложных надстроек и лишних зависимостей.
Вы узнаете, как обрабатывать действия пользователя, выводить графику на экран, создавать кнопки, текстовые поля и другие элементы интерфейса, а также организовывать их взаимодействие внутри приложения. Все подходы будут рассмотрены на практических примерах.
🏁Открытый урок проходит в преддверии старта курса «C++-разработчик. Продвинутый уровень». Зарегистрируйтесь, чтобы глубже понять устройство интерфейсов, задать вопросы эксперту и оценить возможности дальнейшего развития в C++: https://clc.to/EtoDaw
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
🤨 Как заставить AI-агента не ломать архитектуру, а нормально писать код?
Мы привыкли общаться с ИИ промптами, но для автономных систем это путь к бесконечным циклам и сливу бюджета. Чтобы убрать хаос, инженеры переходят на Spec-Driven Development (SDD).
Вот как этот подход меняет работу агента на практике:
🔹Контракт вместо текста. Сначала пишется строгая спецификация (JSON-схема/OpenAPI) и автотесты. Агент зажат в рамки интерфейсов, за которые физически не может выйти.
🔹Контроль на шагах. Внутри петли Think-Act-Observe агент сверяет действия со спецификацией.
🔹Саморефлексия. Если ИИ нарушил типы или «додумал» лишнее, тест падает. Агент получает ошибку в контекст и сам правит код, не выходя за рамки ТЗ.
Это лишь база того, как укротить ИИ-разработку. Если вы хотите глубоко внедрить эту методологию, научиться проектировать архитектурные контракты и собирать отказоустойчивые системы —оставляйте заявку на наш новый курс по Spec-Driven Development. Стартуем совсем скоро🙂
Repost from Библиотека C/C++ разработчика | cpp, boost, qt
🍄 Задача на выходные: найди баг
Коллега написал таймаут для сетевого запроса и клянётся, что «иногда он срабатывает мгновенно, а иногда висит вечно». Особенно после перевода часов. Найдёшь причину?
#include <chrono>
using namespace std::chrono;
bool wait_for_response(Connection& conn, int timeout_ms) {
auto deadline = system_clock::now() + milliseconds(timeout_ms);
while (system_clock::now() < deadline) {
if (conn.has_data()) return true;
std::this_thread::sleep_for(milliseconds(10));
}
return false;
}
Задача: объясни, почему таймаут ведёт себя непредсказуемо, и перепиши функцию так, чтобы она работала корректно всегда.
✏️ Делись решением в комментариях ⤵️
📍Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы
Библиотека C/C++ разработчика
#междусобойчик🔥 Как перестать слепо доверять ИИ и начать им управлять?
1–2 августа на «ИИ-выходных» вы научитесь проектировать архитектуру автономных AI-агентов и контролировать их работу.
Что будет в вашем портфолио после обучения:
— Вы выйдете с готовым профилем AI-инженера (отлично дополнит ваши LinkedIn и GitHub).
— Освоите связку Python, FastAPI, OpenAI API, Docker и PostgreSQL.
— Соберете полноценный AI-сервис под вашу личную задачу.
Для кого: junior-middle разработчики. Вы пишете на Python, работаете с Git и терминалом (с нуля не подойдет, темп очень быстрый!).
👨💻 Спикер: Алексей Жиряков (Сбер, GenAI).
Места строго ограничены!
👉 Изучить программу и занять место
👨💻На работе код читают чаще, чем пишут. Когда смысл приходится восстанавливать по комментариям, неочевидным параметрам и скрытым договорённостям, команда теряет время, а риск ошибок растёт.
📆16 июля в 20:00 МСК на открытом уроке разберем, как переносить смысл программы в типы, сигнатуры и структуру кода. На примерах из реальных проектов участники сделают сигнатуры понятнее с помощью std::optional и enum class, упростят управление ресурсами через RAII и заменят сложные циклы готовыми алгоритмами, ranges и views.
В результате у вас появится набор приёмов для более ясного и самодокументируемого кода.
🏁Урок проходит в преддверии старта курса «C++-разработчик». Зарегистрируйтесь, чтобы познакомиться с форматом обучения, задать вопросы эксперту и потренироваться выражать намерения средствами языка, а не комментариями: https://clc.to/HFCxjA
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
💰 Почему одним Data Scientist платят больше, чем другим?
Дело не только в знании Python и ML-библиотек. Во многих компаниях уровень специалиста оценивают по математической подготовке: теории вероятностей, статистике, линейной алгебре и математическому анализу.
Именно эти знания помогают понимать модели, решать более сложные задачи и претендовать на позиции с более высокой оплатой.
На курсе «Математика для Data Science» вы изучите разделы, которые используются в работе Data Scientist и ML Engineer.
Что вас ждёт:
🔹 40+ видеолекций и 150+ практических заданий на Python
🔹 Проверка домашних работ и обратная связь от преподавателей
🔹 Подготовка к техническим собеседованиям
🔹 Программа от преподавателей ВМК МГУ, НИУ ВШЭ и экспертов индустрии
👉 Записаться на бесплатный демо-урок
👨💻Большинство разработчиков используют готовые средства для создания интерфейсов и редко задумываются, что происходит под капотом. Но именно понимание внутренних механизмов помогает создавать более гибкие, быстрые и управляемые приложения.
📆14 июля в 20:00 МСК приглашаем на открытый урок, где разберём, как создавать собственные элементы управления без сложных надстроек и лишних зависимостей.
Вы узнаете, как обрабатывать действия пользователя, выводить графику на экран, создавать кнопки, текстовые поля и другие элементы интерфейса, а также организовывать их взаимодействие внутри приложения. Все подходы будут рассмотрены на практических примерах.
🏁Открытый урок проходит в преддверии старта курса «C++-разработчик. Продвинутый уровень». Зарегистрируйтесь, чтобы глубже понять устройство интерфейсов, задать вопросы эксперту и оценить возможности дальнейшего развития в C++: https://clc.to/EtoDaw
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
В чём главная проблема такого интерфейса для компонентной архитектуры?
🔥 Открытое занятие по AgentOps — курс стартовал!
Сегодня в 19:00 по МСК пройдет первое занятие нового потока, на которое может прийти каждый. Оцените пользу нашего подхода на ретрансляции урока в VK!
👨💻 Спикер: Андрей Носов
Тема: Архитектура управления: state machine для AI-агентов
Будем разбираться, как использовать State machine в качестве главного оружия против стохастики (непредсказуемости) LLM.
Что в программе:
● State machine: инварианты и терминальные состояния;
● Паттерны маршрутизации: Supervisor, ReAct, Plan-and-Solve;
● Детекция циклов и настройка аварийных выходов;
● Абстракция от модели: как сделать каркас, который переживет смену LLM/провайдера;
● Адаптация графов под ограничения локальных моделей;
● Версионирование графов и миграции стейта.
Результат занятия: Вы поймете, как спроектировать надежный каркас агента с жестким контролем исполнения и переходов.
👉 Подписывайтесь на нашу группу ВКонтакте, чтобы не пропустить старт трансляции!
🎬 Как ИИ ускоряет разработку и где ломаются архитектуры
Мы провели открытый вебинар, где разобрали реальные боли проектирования автономных систем. Ольга Лукьянова на практическом кейсе показала, как использовать ИИ-ассистентов для реальных задач. Вы просили запись встречи — она уже в открытом доступе!
Что внутри:
— Как с помощью ИИ быстрее разбираться в незнакомом коде и готовить пулл-реквесты;
— Критерии выбора между одним агентом и мультиагентной системой;
— Разбор популярных архитектурных ошибок и ограничений современных ИИ;
— Практические рекомендации по проектированию и внедрению облачных агентов.
👉 Посмотреть полную запись можно тут:
● VK
● YouTube
🚀 Хотите пойти дальше открытого вебинара? Если вы готовы перейти от простых промптов к проектированию надежных, отказоустойчивых ИИ-систем, которые не сливают бюджет компании на API, приходите на курс AgentOps. Поток уже стартовал, но двери еще приоткрыты!
👉 Успеть на курс AgentOps
🍙 Задача на выходные: бинарный поиск, который врал 20 лет
Этот баг жил в стандартной библиотеке
Java почти десятилетие. Проверьте, найдёте ли вы его в C++-версии за 15 минут.
int binarySearch(const std::vector<int>& a, int key) {
int low = 0;
int high = static_cast<int>(a.size()) - 1;
while (low <= high) {
int mid = (low + high) / 2;
if (a[mid] < key) low = mid + 1;
else if (a[mid] > key) high = mid - 1;
else return mid;
}
return -1;
}
🚨 Задача: На каких входных данных функция сломается и почему? Как исправить одной строкой?
✏️ Кто вспомнит, в чём подвох, без гугла — тот настоящий сеньор. Ответы в комментариях ⤵️
📍Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы
Библиотека C/C++ разработчика
#междусобойчик