8052
Rust programming language По всем вопросам- @haarrp @ai_machinelearning_big_data - машинное обучение @programming_books_it - бесплатные it книги @pythonl - 🐍 @ArtificialIntelligencedl - AI @datascienceiot - ml 📚 #VRHSZ
Сервер Minecraft, написанный на Rust
https://github.com/Snowiiii/Pumpkin
@rust_code
⚡️ Doctests теперь должны выполняться намного быстрее
https://github.com/rust-lang/rust/pull/126245
@rust_code
⚡️ Rust Project goals for 2024 | Rust Blog
https://blog.rust-lang.org/2024/08/12/Project-goals.html
@rust_code
Анонс SeaORM 1.0 🐚
https://sea-ql.org/blog/2024-08-04-sea-orm-1.0/
#программирование #rustlang
@rust_code
Open-Source AMD GPU Implementation Of CUDA "ZLUDA" Has Been Rolled Back
https://phoronix.com/news/AMD-ZLUDA-CUDA-Taken-Down
@rust_code
🤖 LSP-AI
Интересный инструмент с открытым исходным кодом, позволяющий обсуждать ваш код с ИИ, над которым работаете, без переключения контекста.
Общайтесь с LLM прямо в текстовом редакторе
Работает с любым LSP-совместимым редактором (VS Code, Neovim, Helix, Emacs и т.д.)
Поддерживает различные локальные Lms, используя llama.cpp, Ollama, любой сервер, совместимый с OpenAPI, и многое другое.
▪ Github
@rust_code
Arcshift - an Arc that can be updated
https://crates.io/crates/arcshift
@rust_code
Reimplemented Go service in Rust, throughput tripled
https://github.com/beebeeep/chafka/
@rust_code
Yazi 0.3.0 released (Blazing fast terminal file manager written in Rust, based on async I/O)
https://github.com/sxyazi/yazi/releases/tag/v0.3.0
@rust_code
🎓 Архив слитых курсов прямо в телеграм!
Вот огромная база материалов, которая пополняется каждый день!
>Python (96гб видео)
>С++(51 курсов)
>Java (23гб видео)
>Базы данных (50гб курсов)
>C# (45гб курсов)
>Английский (101гб курсов)
>PHP (43гб видео)
>Мобильная разработка (22гб курсов)
>Go ( 132гб видео)
>Rust (35 гб видео)
>SQL (43гб видео)
>MySQL (31гб видео)
>Другое (1679 гб видео)
⛓ Огромный кладезь топовых материалов более 20198Гб: Курсов, свежих книг, шпаргалок, гайдов , лекций, — всё в одном месте: @datacours
🌟 Lance — колоночная БД для ML- и LLM-приложений
— pip install pylance
Lance — колоночная БД для ML и LLM, реализованная на Rust.
Предназначена для работы с изображениями, видео, 3D-облаками точек, аудио и конечно с табличными данными. Поддерживает любые файловые системы POSIX, а также облачные хранилища, такие как AWS S3 и Google Cloud Storage.
Lance совместима с Pandas, DuckDB, Polars, Pyarrow.
🖥 GitHub
🟡 Примеры использования
@rust_code
💻 GreptimeDB — облачная распределенная БД временных рядов с открытым исходным кодом; поддерживает PromQL/SQL/Python
GreptimeDB — это open-sorce БД временных рядов, ориентированная на эффективность, масштабируемость и аналитические возможности.
Особенности GreptimeDB:
— оптимизированная колоночная структура для работы с данными временных рядов; сжатие и хранение в различных системах хранения данных, в частности в облачных объектных хранилищах
— полностью открытая архитектура распределенного кластера, использующая мощь облачных вычислительных ресурсов
— встроенный SQL и PromQL для запросов, возможность использовать сценарии Python для решения сложных аналитических задач
Быстрый старт с Docker:docker run --rm --name greptime --net=host greptime/greptimedb standalone start
🖥 GitHub
🟡 Доки
@rust_code
🌟 Nosey Parker — CLI утилита на Rust для поиска чувствительной информации в текстовых данных и в истории Git
— brew install noseyparker
Nosey Parker позволяет находить секреты и конфиденциальную информацию в текстовых данных и не только.
Инструмент полезен как для наступательного, так и для оборонительного тестирования безопасности.
🖥 GitHub
🟡 Примеры использования
@rust_code
С Rust легко и удобно работотать с контейнерами Docker! 🦀
🐋 bollard: API демона Docker в Rust.
📚 Документация: https://docs.rs/bollard
⭐ GitHub: https://github.com/fussybeaver/bollard
🚀 Примеры: https://github.com/fussybeaver/bollard/tree/master/examples
#rustlang #docker #api #контейнеры #библиотека #async
@rust_code
tock: A secure embedded operating system for microcontrollers ★5206
📌 Github
@rust_code
Vaultwarden: Unofficial Bitwarden compatible server written in Rust
https://github.com/dani-garcia/vaultwarden
#devops #docker #programming #rustlang #selfhosted
@rust_code
Rust GPU Transitions to Community Ownership
https://rust-gpu.github.io/blog/transition-announcement/
🖥👣 removal
это невероятно быстрый валидатор электронной почты на Python, написанный на Rust и предлагающий повышение производительности в 100-1000 раз по сравнению с стандартными валидаторами.
▪ Github
@rust_code
A FUSE filesystem for your Google calendar
#fuse #rust
Stars: 951 Issues: 0 Forks: 14
https://github.com/lvkv/whenfs
@rust_code
ow we rescued our build process from 24+ hour nightmares
https://github.com/TraceMachina/nativelink
@rust_code
WhenFS: a Rust FUSE filesystem for your Google Calendar (yes, a Google Calendar filesystem)
https://github.com/lvkv/whenfs
@rust_code
🌟 Lance — колоночная БД для ML- и LLM-приложений
— pip install pylance
Lance — колоночная БД для ML и LLM, реализованная на Rust.
Предназначена для работы с изображениями, видео, 3D-облаками точек, аудио и конечно с табличными данными. Поддерживает любые файловые системы POSIX, а также облачные хранилища, такие как AWS S3 и Google Cloud Storage.
Lance совместима с Pandas, DuckDB, Polars, Pyarrow.
🖥 GitHub
🟡 Примеры использования
@rust_code
🌟 DARPA развивает AI-транслятор для переписывания Си-кода на Rust
Управление перспективных исследовательских проектов Министерства обороны США (DARPA) представило проект TRACTOR (Translating All C to Rust), нацеленный на разработку транслятора для автоматического преобразования проектов на языке Си в представление на языке Rust. В рамках проекта планируется улучшить качество автоматического перевода кода с Си на Rust, задействовав методы машинного обучения для достижения уровня результирующего кода на Rust, близкого по стилю и качеству к коду, написанному опытным программистом, и использующего, когда это возможно, безопасные методы для работы с памятью без включения блоков и функций, помеченных ключевым словом "unsafe".
Предполагается, что развиваемый транслятор позволит решить проблему с безопасностью старого кода на языке Си и избавиться от потенциальных уязвимостей, вызванных небезопасной работой с памятью и неопределённым поведением. Для участия в проекте приглашаются исследователи, развивающие новые методы для трансляции кода с использованием больших языковых моделей, а также техники статического и динамического анализа кода. 26 августа будет провоедено мероприятие, на котором будет рассмотрены предлагаемые идеи.
https://sam.gov/opp/1e45d648886b4e9ca91890285af77eb7/view
@rust_code
🌟 Cloudflare выпустила Pingora v0.3.0 с поддержкой HTTP-модулей
На днях Cloudflare представила публичный релиз открытого проекта Pingora v0.3.0. Это асинхронный многопоточный фреймворк на Rust, который помогает создавать прокси-сервисы HTTP. Проект используется для создания сервисов, обеспечивающих значительную часть трафика в Cloudflare (вместо применения Nginx). Исходный код Pingora опубликован на GitHub под лицензией Apache 2.0.
Проект Pingora предоставляет библиотеки и API для создания сервисов поверх HTTP/1 и HTTP/2, TLS или просто TCP/UDP. В качестве прокси-сервера он поддерживает сквозное проксирование HTTP/1 и HTTP/2, gRPC и WebSocket. (Поддержка HTTP/3 — в планах). Pingora также включает в себя настраиваемые стратегии балансировки нагрузки и аварийного переключения. Чтобы соответствовать требованиям и безопасности он поддерживает как широко используемые библиотеки OpenSSL, так и BoringSSL, которые соответствуют требованиям FIPS (федеральных стандартов обработки информации США) и пост-квантового шифрования.
Помимо этих функций, Pingora предоставляет фильтры и обратные вызовы, позволяющие пользователям полностью настраивать то, как сервис должен обрабатывать, преобразовывать и пересылать запросы.
В рабочем режиме Pingora обеспечивает плавный перезапуск без простоев для самостоятельного обновления, не теряя ни одного входящего запроса. Syslog, Prometheus, Sentry, OpenTelemetry и другие необходимые инструменты наблюдения легко интегрируются с Pingora.
🖥 GitHub
🟡 Быстрый старт
@rust_code
👣 Выпуск языка программирования Rust 1.80
Опубликован релиз языка программирования общего назначения Rust 1.80, основанного проектом Mozilla, но ныне развиваемого под покровительством независимой некоммерческой организации Rust Foundation.
Язык сфокусирован на безопасной работе с памятью и предоставляет средства для достижения высокого параллелизма выполнения заданий, при этом обходясь без использования сборщика мусора и runtime (runtime сводится к базовой инициализации и сопровождению стандартной библиотеки).
Методы работы с памятью в Rust избавляют разработчика от ошибок при манипулировании указателями и защищают от проблем, возникающих из-за низкоуровневой работы с памятью, таких как обращение к области памяти после её освобождения, разыменование нулевых указателей, выход за границы буфера и т.п. Для распространения библиотек, обеспечения сборки и управления зависимостями проектом развивается пакетный менеджер Cargo. Для размещения библиотек поддерживается репозиторий crates.io.
Безопасная работа с памятью обеспечивается в Rust во время компиляции через проверку ссылок, отслеживание владения объектами, учёт времени жизни объектов (области видимости) и оценку корректности доступа к памяти во время выполнения кода. Rust также предоставляет средства для защиты от целочисленных переполнений, требует обязательной инициализации значений переменных перед использованием, лучше обрабатывает ошибки в стандартной библиотеке, применяет концепцию неизменяемости (immutable) ссылок и переменных по умолчанию, предлагает сильную статическую типизацию для минимизации логических ошибок.
https://www.opennet.ru/opennews/art.shtml?num=61614
@rust_code
👣 RustScan – полезный инструмент для быстрого сканирования портов
Этот инструмент может похвастаться высокой скоростью работы(Сканирует все 65 тыс. портов за 3 секунды), гибкой расширяемостью и адаптивным методом работы.
📌 Github
@rust_code
Cake: A Rust distributed LLM inference for mobile, desktop and server.
https://github.com/evilsocket/cake
@rust_code
👣 Cake — это фреймворк на Rust, разработанный для распределенного вывода LLMтипа LLama3 (70B+).
Его цель — сделать большие языковые модели доступными путем объединения потребительских устройств в гетерогенный кластер, включающий iOS, Android, macOS, Linux и Windows. Это позволяет эффективно использовать устаревающие устройства, делая ИИ более доступным и демократичным.
Cake распределяет блоки трансформеров среди нескольких устройств, что делает возможным вывод моделей, превышающих ограничения памяти отдельных GPU-устройств.
Фреймворк настраивается как для рабочих, так и для главных узлов с REST API, совместимым с OpenAI, для управления задачами распределенного вывода. Конфигурационные файлы определяют топологию, назначая слои модели конкретным рабочим узлам, что обеспечивает эффективное распределение ресурсов в кластере.
**Ключевые особенности:**
* Распределенный вывод крупных моделей
* Гетерогенный кластер устройств
* Настраиваемые рабочие и главные узлы
* Совместимость с REST API OpenAI
* Оптимальное распределение ресурсов
На видео энтузиаст запускает Llama3 8B на собственном кластере, состоящем из, iPad Pro, MacBook Pro, iPhone 15 Pro Max, NVIDIA GeForce 3080 и 2x NVIDIA Titan X Pascal.
🔗 Github
@rust_code
Pratt-Gen, a recursive descent parser generator crate that is not that bad.
https://github.com/Y-jiji/pratt-gen
@rust_code
🖥 Tach
Крутой и полезный инструмент: контроля вызова модулей и зависимостей для Python, напсианная на Rust.
С помощью Tach вы можете управлять тем, какие модули Python полагаются на какие другие. Чтобы избежать жесткой зависимости, модули также могут указывать общедоступный интерфейс.
В результате получается модульная, разделенная конструкция, которая упрощает разработку и обслуживание.
Любая попытка одного модуля импортировать другой, который явно не объявлен как зависимость, приведет к сообщению об ошибке от Tach. Когда для модуля установлен «строгий режим», Tach выдаст ошибку, если другой модуль попытается импортировать из него без использования его общедоступного интерфейса.
1. Он может показать что откуда кого вызывает и обращается в масштабе проекта, например (особенно, если он чужой)
2. Для CI процесса важно проверить перед деплоем, все ли ок, эта штука помогает это сделать
3. Контроль при коллективной разработке. Ставите ограничения на main например и фиг кто добавит в вызовы туда лишнееpip install tach
▪ Github
@pythonl