【Rust日报】 2019-05-02：如何快速实践actix和actix-web

ruby-ext-wasm：Ruby 中执行 wasm 二进制码的扩展

wasmer.io继推出 php-ext-wasm 和 python-ext-wasm 后，又马不停蹄做出了面向 ruby 的扩展。这个扩展用来在 Ruby 中执行 wasm 二进制码。wasmer.io 是 wasm 平台化的先驱，其理念是要推动 wasm 成为一个通用的计算平台。

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如何快速实践actix和actix-web

感谢 Chaos 的分享。

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dpar：神经网络过渡依赖解析器

这个估计懂深度学习的同学看得懂一些。是 go 版本的重写，原来的版本可以在同一仓库中找到。

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rclc - 又一个命令行计算器

这个计算器可以执行大数计算、浮点、分数和复数运算，看起来好用。

> sqrt(-2)  // square root of negative number
= 0.0+1.4142135623730952i
> sqr(ans) // square root of a complex number may produce real number
= -2.0000000000000006
> 345**12 // big integer in action
= 2843342266303054544082275390625
> 1\2 + 3\5  // one half and three fifth is one and one tenth
= 1\1\10
> sqr(3\5)  // square of a rational number is a rational number
= 9\25
> sin(90°) == sin(pi/2) // degrees and radians mixed in one expression, '°' can be replaced with 'd' for easier typing 
= 1

使用

$ cargo install rclc

即可安装。

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fui - 为你的终端命令行添加表单功能和界面

先来看看截图效果：

这个库刚刚发布了 1.0。现在支持 clap 集成了。

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想不想在机器学习领域用上 Rust？

这是 Rust 的痛。从最早的 leaf，到后来的 rusty-machine, rustlearn，再到 juice 。没有一个活得好的。只怪没有一个好爹？

LukeMathWalker （ndarray 和 ndarray-stats 的重要参与者）仔细分析了这一现状。他认为 Rust 在这一领域其实是非常有潜力的。一个 ML 生态的基础有三个基石：

• n维数组运算库
• dataframes
• ML 模型接口

ndarray 已经初具成效了。现在作者准备在后面两个上做一些努力，现在他正在做一些讨论和调查。

讨论1 讨论2 slide

有兴趣者可以参与讨论。

autoperf - 评测性能热点的工具

它实际是对更下层一些工具（如 perf）的封装。更集成，更好用。可以尝试。

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建立 Rust 私有仓库

Rust 1.34.1 版本，推出了一项新功能，允许用户建立自己的私有仓库。这篇作者建立了世界上第一个 Rust 私有仓库。请参考。