C++.
Python глазами C++-разработчика: GIL, asyncio и процессы на примере видеосервера
В первой статье цикла я разобрал real-time-конвейер видеоаналитики на C++20. Затем мы настроили систему через браузерный Viewer и безопасно опубликовали её через VPS. Теперь посмотрим на Python-реализацию того же сервера — глазами разработчика, привыкшего к RAII, std::thread, явному владению памятью и статической типизации.
Как собирать кроссплатформенные приложения. На C++. В браузере
TLDR; Нельзя просто так взять и запихнуть реальную систему сборки в браузер. Но если обойти некоторые тонкие технические и юридические моменты - вполне можно, что мы показываем наглядно. Статья о том, как это сделано, и немного о том, где можно применить.Идея запихнуть clang в браузер и собирать приложения не нова: это уже делали, как минимум, в Emscripten, и ещё пара исследовательских проектов. Проблема в том, как это использовать в практических сценариях: программирование это не про работающий компилятор, это про целую кучу прикладных библиотек, про инфраструктуру
Rust стал языком первого уровня в Microsoft
Rust стал языком первого уровня (Tier-1) в Microsoft наряду с C++, C# и TypeScript, являясь одним из наиболее поддерживаемых языков для внутренней разработки.
ИИ-Автопилот: поток принятых задач вырос в тринадцать раз
В первой части я рассказал, как из ручного копипаста тикетов в консоль агента вырос ИИ-Автопилот — полный конвейер от YouTrack до проверки в живом 2D/3D GUI. По ощущениям всё летало: бэклог таял, в SVN постоянно появлялись коммиты, пользователи едва успевали проверять готовые задачи.Вот только «по ощущениям» — это ровно та валюта, в которой посчитано большинство статей про ИИ-агентов, и доверия к ней у меня немного. Любая активная система выглядит продуктивной: что-то постоянно собирается, коммитится, переписывается. Отличить эффективность от активности можно только замером.
2. Рекурсивный движок llama.cpp на RTX 3050: тесты Qwen 32B и 7B Coder — прирост качества х3 и аппетиты по памяти
Всем привет! Это вторая часть статьи про форк llama.cpp. В ней я покажу реальные цифры и посмотрим, насколько лучше модель решает сложные задачи по сравнению с обычным движком, а также насколько вырастет потребление VRAM и загруженность видеокарты. Обозначения: D=0 — llama.cpp без патча, D=12 — улучшенный форк.ЖелезоВсе модели запускались на RTX 3050 6 ГБ, поэтому результаты на других видеокартах могут отличаться. Все модели запускались в формате Q4.
Как я смог запустить 32b модель и сделать ее умнее в два раза на 3050
ПРЕДУПРЖДЕНИЕ : Автору 14 лет он плохо разбираеться в технологиях и программировании но основную теорию проекта придумал сам очень хотелось бы услышать критику конструктивнуюВсем здрайвствуйте я Titled и я создал форк llama.cpp где реализовал все свои жаветные мечты сейчас расскажу что это было и почему я написал такооой длиный заголовок.
ИИ-Автопилот: замкнутый цикл разработки на C++ — от тикета до проверки в живом GUI
Привет, Хабр. Расскажу, как я собрал ИИ-Автопилот — замкнутый цикл разработки, где задача входит тикетом в YouTrack, а выходит GUI-проверенным исправлением в продукте. Агент разбирается в задаче, правит C+±код, собирает, идёт в живой интерфейс нашего геофизического приложения, проверяет там результат — и закрывает тикет ответом человеку в YouTrack. Дальше расскажу, как оно выросло и где людям всё ещё есть чем заняться.
Ваш агент не тупой — ему просто неудобно
Agent Comfort: измеримое свойство среды, от которого зависит, справится кодинг агент сам или нетВ обсуждениях агентской разработки сейчас две повторяющиеся истории. Инженеры тонут в ревью сгенерированного кода: с ИИ мержится почти вдвое больше PR, а время ревью выросло на 91%. Продакты и эффективные менеджеры тем временем хвастаются, что выкатывают фичи без программистов. Продакт из Meta
