libpnet : 提供了底层网络的跨平台Rust API
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当Rust遇上机器学习：SIMD、BLAS和Lapack
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该文作者是一名数据科学家，有90%的编程工作都是和Python打交道。几个月前，该作者对Rust产生了兴趣，但是发现Rust在机器学习的关键限制是缺乏开发体验良好的线性代数库。有nalgebra和ndarray其他几个库，但是作者认为不好用，没有针对底层的SIMD、blas和Lapack高性能数值计算。作者用的最多的是ndarray。
虽然不好用，但作者发现Rust非常适合编写高性能代码。使用blas-src和lapack-src，以及Rust内置的SIMD函数就可以编写令人惊讶的Rust代码。
BLAS（Basic Linear Algebra Subprograms，基础线性代数程序集）是一个应用程序接口（API）标准，用以规范发布基础线性代数操作的数值库（如矢量或矩阵乘法）。该程序集最初发布于1979年，并用于建立更大的数值程序包（如LAPACK）。
这篇文章简单介绍了如何在Rust中使用SIMD、BLAS和Lapack。最后给出了一个结论：
摩尔定律正在失去效用，所以如果我们想要继续蓬勃发展机器学习的生态系统，就需要学会优化机器学习。与Python调用C相比，使用此方法（Rust中使用SIMD/BLAS/LAPACK）可实现性能4-10倍的提升。Rust也非常适合调试，严格的类型可以在执行数据工程时提供良好的实践。 我劝你：开始尝试使用Rust进行机器学习吧。虽然现在它会有点令人小失望，但在未来几年内会得到回报。
vscode-ron插件支持RON语法
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Ron是Rusty Object Notation的缩写，RON是一种简单易读的数据序列化格式，看起来类似于Rust语法。 它旨在支持Serde的所有数据模型，包括结构，枚举，元组，数组，通用映射和原始值。
godot-rust: 开源游戏引擎GDNative的Rust官方绑定
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