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ZhangHanDong 发表于 2019-03-14 18:31

Tags: rust

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。

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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。

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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。

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以数据处理为案例,教Pythoner使用Rust

#python #web

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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。

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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)

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「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。

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「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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