Rust *

Привет, Хабр!

Сегодня мы рассмотрим, как поднять gRPC-микросервис на tonic и обвязать его аутентификацией плюс метриками через Tower-middleware.

Привет, Хабр!

Сегодня рассмотрим, как реализовать собственный бинарный семафор на основе futex и библиотеки parking_lot_core.

Предыстория: я фрилансер, основные деньги получаю, делая инструменты для редактирования xlsx файлов. Когда работы с Excel много, часто скапливаются задачи, что можно автоматизировать, но они делаются вручную. Я и пишу программы, что получают xlsx файл и обрабатывают данные с листов в удобный вид. Всё быстро, просто, понятно (одну кнопку нажать) и удобно.

В продолжение предыдущей статьи расскажу об использовании Antminer S9 для создания секвенсора для трансивера. Здесь будет более осознанное использование ПЛИС, создание собственного IP блока на Verilog, симуляция и прочие полезные вещи для начинающего пользователя Antminer S9. Если заинтересовались, прошу под кат.

Привет, Хабр! Меня зовут Паша, я разработчик Gramax — open source-платформы для управления технической документацией в подходе Docs as Code.

В этой статья я расскажу, как и для чего мы интегрировали Git в браузер, какие технологии использовали и какие технические решения приняли. А если подробнее: почему отказались от IsomorphicGit в пользу libgit2, каким образом мы собрали его под WebAssembly, как он работает с файлами и зачем вообще все это было нужно.

Я потратил месяц на создание веб-сайта в Docker и теперь готов поделиться ужасными историями.

У меня есть проблема.

Мой веб-сайт (на котором была опубликована эта статья) в основном обслуживается одним двоичным файлом Rust. Он стал слишком длинным. Каждый раз, когда мне нужно внести изменение, я должен:

Собрать новую статически компонуемую библиотеку (с --target=x86_64-unknown-linux-musl)

1. Скопировать её на сервер

2. Перезапустить веб-сайт

Ситуация, мягко говоря, неидеальная.

Поэтому мне бы хотелось перейти к развёртыванию веб-сайта при помощи контейнеров (будь то Docker, Kubernetes или что-то иное), в духе подавляющего большинства ПО, разворачиваемого в последний десяток лет.

Единственная проблема заключается в том, что реализовать быстрые сборки Rust с Docker не так уж просто.

На хабре уже было несколько статей про использование старых плат управления Antminer S9, которые продаются сейчас по доступной цене. Я решил сделать нечто полезное для радиолюбителя. Сегодня расскажу о проекте очередного антенного переключателя. В XXI веке он будет с ПЛИС и двухъядерным АРМ процессором.

Это одна из попыток решить mnist за минимальное количество операций умножения.

В качестве примера рассмотрим задачу MNIST, где permutation neuron с тремя классических нейронами и есть вся наша сеть.

Permutation neuron — это вычислительный блок, реализующий преобразование входных сигналов на основе перестановки. Нейрон поддерживает набор внутренних векторов, которые переупорядочиваются на основе их взаимодействия с входными данными. Этот процесс переупорядочения отображает входное пространство в дискретный набор выходных шаблонов, где каждый шаблон соответствует определенной перестановке внутренних векторов.

Для классификации 10 цифр датасета MNIST требуется не менее 10 различных состояний нейрона. Поскольку число перестановок определяется факториалом количества нейронов, минимально необходимо 4 нейрона (4! = 24 перестановки), чтобы покрыть 10 классов. Однако, вычитая значение одного нейрона из остальных (нормализация), можно ограничиться вычислением трёх нейронов, задавая четвёртый нейрон равным нулю, без нарушения порядка перестановок. Это позволяет сократить вычислительные затраты, сохраняя 24 уникальных состояния для классификации.

Для задачи классификации 10 цифр датасета MNIST permutation neuron работает следующим образом: три нейрона с линейной функцией активации вычисляют значения на основе входных данных изображения, а четвёртый нейрон фиксируется равным нулю. Эти четыре значения упорядочиваются, формируя одну из 24 возможных перестановок (4!), например, ACZB. С помощью кода Лемера каждая перестановка преобразуется в уникальное число от 0 до 23, которое затем отображается на один из 10 классов MNIST, определяя, например, цифру от 0 до 9.

В прошлых статьях мы разобрали теорию: что такое полиморфизм и какие существуют способы его реализации. Настало время посмотреть, как это реализуется на практике. В качестве примера был выбран Rust — язык с богатой функциональностью, с одной стороны, и простой, прозрачной реализацией — с другой.

Наибольший кайф античных книг в их выдержке, актуальности. Книги точно проверены временем, актуальны (правда если знаешь в чем) и как ни странно, честны (книги хотели бы, чтобы их читали через сотню или тысячу лет). В программировании античные скрипты, наверно, написал Деннис Ритчи, сегодня же почитаем современников - Sean Parent (довольно известный чел в c++ тусовке) начал писать на расте (возможно, как начал так и закончил, но мы живем в моменте - поэтому предлагаю насладиться). Читать на расте сложнее, чем писать (это прям факт) - пишут его двое (автор и компилятор), а читают, ну читают на гитхабе. Далее в прозаическом сочинении свободной композиции, подразумевающем впечатления и соображения автора по конкретному поводу или предмету, рассмотрим компоненты новой библиотеки и попробуем насладиться примерами кода.

Кросс-платформенный Rust от и до: GUI + CLI + CI + Docker Реальный опыт доставки DotPlus на Linux и ARM

Пользователь Reddit опубликовал в r/rustjerk сгенерированный ИИ пост под названием «Почему наш CTO запретил использовать Rust после одного переписывания кода». Очевидно, что этот рассказ выдуман, но у меня есть история похожая на него в том смысле, что успех проекта на Rust привёл к прекращению использования этого языка в компании.

Несколько лет назад я работал в стартапе-«единороге», во время пандемии развивавшемся невероятно быстро. Его основное приложение было написано на Ruby on Rails, а часть инструментария для работы с видео — на Node.js, но мы никак не применяли быстрые компилируемые языки наподобие Rust и Go. Через пару месяцев после моего прихода в компанию нам нужно было реализовать работающий в реальном времени сервис, который бы позволял нам получать информацию о том, кто из пользователей находится онлайн (то есть в профиле есть зелёная точка) и чем они занимаются (например: N пользователей смотрят презентацию X, M пользователей находятся в разделе маркетинга и так далее). Ничего особо сложного, но мы рассчитывали на изначальный рост до ста тысяч пользователей. Эта цель тоже не особо сложна, но большинство разработчиков согласилось, что Ruby — не лучший выбор для этого.

Твит, который подтолкнул меня к реализации описанного в статье мини-проекта.

Взявшись за эту задачу, я около двух часов ваял небольшой скрипт, который будет скрейпить данные из базы крейтов Rust crates.io и анализировать их для выяснения, какие пакеты чаще скачиваются для работы (то есть в будние дни), а какие для развлечения (то есть в выходные).

Всем привет! Я пришёл из экосистемы Rust и недавно начал работать в Python. Я люблю Rust за безопасность и скорость, но влюбился в Python за простоту и быструю разработку. Это вдохновило меня создать что-то полезное для сообщества Python: FastPy-RS — библиотеку часто используемых функций, которую можно вызывать из Python, а реализация внутри написана на Rust. Цель — обеспечить высокую производительность и надёжность. Хотя многие Python-библиотеки используют C для ускорения, такой подход может нести риски безопасности.

Как вы, наверно, знаете, из-за наличия в компьютере различных кэшей (L1, L2, L3...) и того, что операции с памятью выполняются с линиями кэша размером примерно 64 байт каждая, для обеспечения максимальной производительности мы должны писать программы, обеспечивающие локальность.

(Разумеется, диск здесь не показан)

Но насколько хорошо вы это осознаёте? Допустим, у нас есть массив чисел с плавающей запятой и массив индексов первого массива. Есть программа, складывающая числа из первого массива в порядке, определяемом вторым массивом. То есть в этом примере мы будем складывать ε + α + δ + ζ + β + γ в таком порядке:

Давайте рассмотрим всего два случая: индексы идут в порядке от первого до последнего или в произвольном порядке. До того, как я начал писать этот пост, я не мог ответить ни на один из следующих вопросов:

1. Насколько большим должен быть массив, чтобы разница производительности вычисления в двух порядках стала заметной?

2. Сколько в среднем тратится на каждый элемент в порядке от первого до последнего?

3. Насколько медленнее произвольный порядок последовательного в случае массивов, умещающихся в RAM?

4. Насколько медленнее произвольный порядок последовательного в случае массивов, не умещающихся в RAM?

5. Достаточно ли стандартного тасования Фишера-Йейтса для массивов перемешанных индексов для получения произвольного порядка?

6. Насколько медленнее порядок от первого до последнего в случае массивов, не умещающихся в RAM, при использовании файлов с отображением в память?

7. Максимально ли быстры файлы с отображением в память?

Если вы уже знаете ответы на эти вопросы, то это замечательно! Если же нет, то делайте ваши предположения и проверьте их, прочитав пост.

Команда Rust рада сообщить о новой версии языка — 1.88.0. Rust — это язык программирования, позволяющий каждому создавать надёжное и эффективное программное обеспечение.

Если у вас есть предыдущая версия Rust, установленная через rustup, то для обновления до версии 1.88.0 вам достаточно выполнить команду:

$ rustup update stable

Если у вас ещё не установлен rustup, вы можете установить его с соответствующей страницы нашего веб-сайта, а также посмотреть подробные примечания к выпуску на GitHub.

Если вы хотите помочь нам протестировать будущие выпуски, вы можете использовать канал beta (rustup default beta) или nightly (rustup default nightly). Пожалуйста, сообщайте обо всех встреченных вами ошибках.

Разработка инверторов и систем управления для электроприводов очень непростое, как может показаться на первый взгляд дело. На это есть несколько причин. Дело в том, что приходится работать с электромеханической системой, которая может накапливать энергию одновременно в нескольких местах.

Как я написал генератор QR и штрихкодов на Rust с GUI и CLI — полностью офлайн, без браузеров и API. Работает с CSV, экспортирует в PNG, подходит для логистики и массовой печати.

В данной статье мы поговорим о системных вызовах (syscall) — важнейшем механизме взаимодействия между пользовательским кодом и ядром операционной системы.