⚙️ Eksperymenty z haszowaniem Robin Hooda
Świetny materiał dla programistów zainteresowanych optymalizacją wydajności struktur haszujących — praktyczny i dobrze ugruntowany w rzeczywistych testach.
Artykuł „Eksperymenty z haszowaniem Robin Hooda” przedstawia testy porównawcze tablic haszujących opartych na algorytmie Robin Hooda i standardowego kontenera C++ std::unordered_map. Zawiera szczegółowy kod w C++ do benchmarkingu, mierzący wydajność operacji wstawiania, wyszukiwania (sekwencyjnego i losowego), mieszanego obciążenia odczyt/zapis oraz zachowania pamięci podręcznej dla różnych rozmiarów danych.
🔗Czytaj Więcej🔗
🌊 Jak głęboka jest Głębia Challengera?
Inspirujący tekst łączący naukową ciekawość z refleksją nad tym, jak daleko zaszła nasza zdolność do poznawania najbardziej niedostępnych zakątków planety.
Artykuł „Jak głęboka jest Głębia Challengera?” opisuje niezwykłą głębokość najgłębszego miejsca na Ziemi, ukazując je jako symbol ludzkiej pomysłowości i postępu technologicznego w eksploracji oceanów. Podkreśla, że podczas gdy niegdyś zaledwie 5% oceanów było odwzorowane w wysokiej rozdzielczości, dziś pokrycie sięga już blisko 20%.
🔗Czytaj Więcej🔗
🧩 Testowanie executorów w C++26
Ciekawa i szczera relacja z testów, pokazująca zarówno potencjał, jak i ograniczenia nowoczesnych propozycji współbieżności w nadchodzącym standardzie C++26.
W artykule „Testowanie executorów w C++26” programista Mickaël Ropert eksperymentuje z nową funkcją executorów, porównując ją z biblioteką Intel TBB. Opisuje próbę równoległego ładowania zasobów w rendererze Vulkan i odkrywa, że zachowanie stdexec często pozostaje sekwencyjne mimo wskazówek równoległości. Choć docenia składnię deklaratywną, krytykuje nadmierną złożoność szablonów i niepewną wydajność wielowątkową.
🔗Czytaj Więcej🔗
🤖 73% startupów AI to tylko inżynieria promptów
Trzeźwe spojrzenie na rzeczywistość branży AI, gdzie marketing często przysłania faktyczne innowacje technologiczne — obowiązkowa lektura dla inwestorów i inżynierów.
Artykuł śledczy opublikowany na Towards AI ujawnia, że 73% z przebadanych 200 startupów AI sprzedaje w rzeczywistości gotowe API firm takich jak OpenAI czy Anthropic pod własną marką. Autor przeanalizował kod źródłowy i ruch sieciowy, odkrywając, że większość z nich w dużym stopniu opiera się na ChatGPT i Claude, wyolbrzymiając własne innowacje technologiczne. Tekst stanowi część serii o prawdziwym obliczu infrastruktury AI i marketingowej przesady.
🔗Czytaj Więcej🔗
🎨 Shadery: jak tworzyć grafikę wysokiej jakości tylko z użyciem współrzędnych x i y
🔗Czytaj Więcej🔗