Телеграм

Библиотека С# С++

@cpluscsharp Программирование и разработка
РКН: проверяем Не иноагент
https://t.me/+WgGTjeH0p1NjMDFi - ссылка на канал
По всем вопросам- @workakkk

@ai_machinelearning_big_data - Machine learning

@itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы

@csharp_ci- C# академия

@pythonlbooks- python книги📚

РКН: clck.ru/3Fmvsw

Статистика обновлена 14.11.2026 в 10:00 · 1 просмотр страницы · Хотите больше просмотров?

Подписчики10 001 -3 за 1 день
Охват поста682 7% от подписчиков
ERR за месяц6,82%
ERR за 24 часа3,65%

Динамика за 30 дней

Рекламные публикации

Рекламных публикаций не найденоЗа последнее время мы не нашли на площадке ни одного рекламного поста.

Последние публикации

Все посты канала →
Библиотека С# С++ tg10 тыс. подписчиков
Открыть пост ↗
🖥️ Почему `errno` в C не ломается при работе 32 потоков одновременно?

На первый взгляд errno выглядит как обычная глобальная переменная:


if (errno == EINTR) {
// retry
}


Но если 32 потока одновременно выполняют системные вызовы, почему они не перезаписывают errno друг у друга?

Потому что errno на самом деле не обычная глобальная переменная.


В glibc это макрос, который обращается к специальной функции __errno_location():
extern int *__errno_location(void);

#define errno (*__errno_location())


Функция возвращает указатель на отдельную область памяти для каждого потока через механизм Thread-Local Storage (TLS).

Получается, каждый поток работает со своим экземпляром errno:
- Поток №1 читает и изменяет собственное значение.
- Поток №2 работает со своим.
- Поток №32 получает отдельное значение.
Поэтому потоки не перезаписывают errno друг у друга.

Это не особенность только Linux: POSIX гарантирует потокоспецифичное поведение errno.

Ещё один нюанс: проверять errno нужно только после того, как функция сообщила об ошибке. Само по себе изменение errno не означает, что операция завершилась неудачно.
👁 365 ❤ 3 ↻ 4 11 ноября
Библиотека С# С++ tg10 тыс. подписчиков
Открыть пост ↗
✔️ Tencent показала Hyra 2.0: ресерч-агента для автоматизацииисследований

В первой версии Hyra агент работал по схеме: предложить решение, запустить эксперимент, оценить метрику и использовать результаты для следующей итерации.

В Hyra 2.0 Tencent предлагает сохранять не только удачные решения, но и полученные в процессе инструменты, модели и экспериментальные пайплайны.

Например, при оптимизации обучения агент может разработать собственный способ поиска гиперпараметров или оценки кандидатов, а затем повторно использовать его в других экспериментах.

Это интересное развитие идеи AutoResearch. Обычно каждый запуск оптимизирует конкретную задачу в рамках заданного бюджета. Здесь предполагается накапливать исследовательские инструменты, чтобы следующие задачи решались эффективнее.

https://hy.tencent.com/research/hyra2

#Tencent
👁 627 ❤ 2👍 1 ↻ 4 2 ноября
Библиотека С# С++ tg10 тыс. подписчиков
Открыть пост ↗
🖥️ Черная пятница на Stepik на один из лучших курсов по контейнеризации!

Если давно хотел разобраться в теме, но постоянно откладывал или терялся среди десятков материалов, этот курс на Stepik поможет выстроить обучение последовательно.

Что получишь:
- Понятные объяснения без лишней воды.
- Практические задания для закрепления знаний.
- Возможность учиться в удобном темпе.
- Структурированный подход вместо хаотичного поиска информации.

Подойдёт тем, кто начинает с нуля или хочет систематизировать знания.

Начни прокачивать навыки уже сейчас:

https://stepik.org/course/303477/
👁 598 ❤ 2👍 1 ↻ 1 2 ноября