seed 发布0.3版本
#wasm #seed
Seed是一个Rust前端框架，借助wasm可以创建Web App。
如何让Haskell搜索字符串与Rust一样快
#haskell
这篇文章描述了作者创建Alfred-Margaret的过程，它是Aho-Corasick字符串搜索算法中最快的Haskell实现，用于支持Channable中的字符串搜索。Channable是一种Feed处理工具，用户可以在其中定义规则以优化其产品Feed。
作者最初实现的算法和上万star的明星Rust库就是用Rust实现了Aho-Corasick算法进行比较，性能差距很大。
但是在经过努力优化以后，这个差距缩小了。
「嵌入式Rust」cargo-call-stack: 一个静态栈分析工具
#embeded
用于在编译期检测栈是否溢出，对于嵌入式设备的安全很重要。所以官方嵌入式组Leader Japaric实现了这样一个库。文章介绍了关于cargo-call-stack的详细实现细节。
「官方通告」关于crates.io更新了索引处理方式的说明
#crates.io
(原来Diesel作者sgrif也参与了crates.io的维护)
之前是同步的方式，现在改成了异步。所以，如果你发布crate的时候，如果没有发现错误，也并不意味着你可以正常发布你的crate。主要是因为有延迟问题，现在最大延迟是3秒，如果依赖的包太多，你可能需要重试几遍？？当然，官方目前正在处理这个问题。
以数据处理为案例，教Pythoner使用Rust
#python #web
利用Rust的类型系统消除运行时越界检查
#tips
主要技巧是为实现的数据结构中的索引建立关联闭包，然后通过正确关联的闭包来访问数据，如果是空的索引，则会造成编译期错误。这个错误就证明了有越界访问。但这个技巧最好是在团队内达成共识，否则错误看上去会非常奇怪。
学Rust不知道做什么练手项目好？
#learn
该Reddit贴中作者认为用Rust实现Unix中的命令行小工具就很好，比如tree、strings、wc、ls、nc、cat等就不错。（我也这么认为）
「系列博客」 Rust与科学计算 Part 1： Rust的冒险之零成本抽象
#ScientificComputing
有博主宣布要写Rust和科学计算的系列文章，本文是该系列的第二篇文章。
该作者的日常工作是机器学习，他在多次使用Rust进行相关的实验之后发现，Rust语言在这个领域将大有可为，并让他感觉非常激动。作者反观了Python统治下的机器学习世界，其生态系统爆炸的原因是因为有很多基础库，比如NumPy，SciPy，Pandas等。大多数项目是构建在NumPy和SciPy之上。如果Rust也拥有这些核心的基础库会怎么样？抱着这样的想法，作者加入了维护ndarray库的队伍中。他贡献了一堆PR之后，诞生了一个独立的crate：ndarray-stats。这个系列的文章，将围绕ndarray来阐述。
「视频」用Rust实现Redis模块
#video #redis
该视频是用于学习而制作
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