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    【Rust日报】2024-04-04 一款运行在 UEFI 上的 IRC 客户端

    LWN.net 发布了一篇文章,讨论了 Rust 代码在内核中如何适应内存模型的问题。Rust 语言与 C 语言在许多方面都有所不同,这些差异在使用 Rust 集成到以 C 为主导的系统中时可能会导致一些不匹配,尤其是在内核中。文章详细探讨了内存模型的概念,以及如何在并发环境中安全地访问数据。目前,内核开发者更熟悉 Linux 内核内存模型(LKMM),因此,当 Rust 代码与 C 代码交互时,应使用 C 代码所使用的模型。Boqun Feng 提出了一个初步的补丁集,展示了 Rust 代码如何遵循内核的内存模型。尽管 Linus Torvalds 对于基于语言的内存模型在内核中的使用持保留态度,但讨论的结果很明确:在可预见的未来,内核中的 Rust 代码将继续使用内核的内存模型。

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    Redis Stream——作为消息队列的典型应用场景

    Redis最新的大版本5.0已经RC1了,其中最重要的Feature莫过于 Redis Stream 了,关于Redis Stream的基本使用介绍和设计理念可以看我之前的一篇文章(Redis Stream简介)。 Redis Stream 本质上是在Redis内核上(非Redis Module)实现的一个消息发布订阅功能组件。相比于现有的 PUB/SUB 、 BLOCKED LIST ,其虽然也可以在简单的场景下作为消息队列来使用,但是 Redis Stream 无疑要完善很多。 Redis Stream 提供了消息的持久化和主备复制功能、新的RadixTree数据结构来支持更高效的内存使用和消息读取、甚至是类似于 Kafka 的 Consumer Group 功能。今天我们重点关注怎么在实际业务场景下去使用 Redis Stream 。

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    18 | 使用PyTorch完成医疗图像识别大项目:理解数据

    上一节我们理解了业务,也就是我们这个项目到底要做什么事情,并定好了一个方案。这一节我们就开始动手了,动手第一步就是把数据搞清楚,把原始数据搞成我们可以用PyTorch处理的样子。这个数据不同于我们之前用的图片数据,像之前那种RGB图像拿过来做一些简单的预处理就可以放进tensor中,这里的医学影像数据预处理部分就要复杂的多。比如说怎么去把影像数据导入进来,怎么转换成我们能处理的形式;数据可能存在错误,给定的结节位置和实际的坐标位置有偏差;数据量太大我们不能一次性加载怎么处理等等。今天理解数据这部分处理的就是之前整个项目框架图的第一步,关于数据加载的问题。

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    互联网世界的毒瘤——僵尸网络

    从世界上第一个蠕虫病毒————莫里斯————因其巨大的系统破坏力和传播速度被人们所关注,便意味着在恶意代码斗争的战场上传播速度势必成为新的衍变方式。而互联网自上世纪90年代初期开始迅猛发展更是为这种恶意代码的快速传播提供了新的媒介和渠道,没有人料到另外一种结合病毒、木马、蠕虫技术为一体的新的信息安全威胁方式————僵尸网络————会如此令世界诸多信息安全专家所头疼,以至于直到今天,在针对僵尸网络的行动中,处于正义一方的白帽子们仍然无法信心满满地占得上风。 创造和管理僵尸网络的软件使得僵尸网络的危害程度远远高

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