Factor Y - 一个类似于 Factorio 的策略建设类游戏
已列在Steam上，https://store.steampowered.com/app/2220850?utm_source=BlogLaunch
开发进展参考这里：https://buckmartin.de/factor-y/2024-08-08-launch.html
使用Rust存储MQTT数据历史
这篇文章详细介绍了如何在 Rust 中使用 MQTT 协议存储 IoT 数据。通过示例代码，作者展示了如何设置 MQTT 客户端，订阅和接收传感器数据，并将这些数据存储在 ReductStore 这样的时间序列数据库中。文章旨在帮助开发者构建高效的数据存储系统，以处理大量的实时 IoT 数据。
更多详情请参阅原文：How to Keep MQTT Data in Rust。
emval - 邮件验证库，比Python的实现快1000倍
Cosmic - Rust开发的Linux桌面环境早期尝鲜
是System76开发的新的Linux桌面，Rust开发，iced GUI库。看看界面吧：
Rust 中使用深度 Q 网络（DQN）开发一个玩 Blackjack 的智能体
这篇文章讲述了如何在 Rust 中使用深度 Q 网络（DQN）开发一个玩 Blackjack 的智能体。作者首先解释了 DQN 的基本概念，这是通过使用深度学习方法来优化强化学习策略的一种技术。接着，文章详细描述了如何将这个技术应用到 Blackjack 游戏中，特别是在设计和训练智能体以达到最优策略方面的过程。
具体来说，文章展示了如何使用 Rust 编程语言来实现 DQN 算法。Rust 的独特特性，如其内存安全和并发处理能力，使其成为开发高效 AI 模型的理想选择。作者提供了完整的代码示例，涵盖了智能体的初始化、训练和策略优化等步骤。通过这些示例，读者可以了解如何构建和训练智能体，以便在游戏中做出最佳决策。
此外，文章还讨论了在实际实现过程中遇到的挑战，如状态空间的维度爆炸和模型的收敛问题，并提供了相应的解决方案。作者强调了调试和调整模型超参数的重要性，以确保智能体能够有效学习和改进其策略。
总体而言，这篇文章不仅是一个关于 DQN 和 Blackjack 的技术教程，同时也是对 Rust 在机器学习领域应用的探索，展示了如何将复杂的机器学习算法与系统级编程语言相结合。对于那些对强化学习和 Rust 感兴趣的开发者来说，这是一篇非常有价值的参考资料。
更多详情请参阅原文：DQN in Rust for Blackjack。
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From 日报小组 Mike
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