【Rust日报】2024-04-16 curl: 是否应该移除 hyper 相关的实现

原文约1600字,阅读约需4分钟。发表于:

curl: 是否应该移除 hyper 相关的实现 curl 官方邮件列表中出现了一封公开的邮件[1],探讨是否该把 Rust 实现的 http 后端 hyper 的支持在 curl 2024[2] 的工作任务中移除。 curl 官方在 2020 年底合并了对 hyper 作为 libcurl HTTP 功能的替代后端的初步实验性支持。然而截止到今天依然处于实验阶段,还有 15 个测试没有跑通。 最近因为 curl 的开发者对 hyper API 的理解存在误解,以及不了解如何正确地集成 HTTP/2 支持到 curl 中,所以他甚至不得不在 hyper 使用时移除对 HTTP/2 的支持。 在过去的六个月中,curl 的 hyper 代码只进行了重构和其他内部清理以及与改进保持同步的修复。没有人似乎(想要)致力于改进 curl 的 hyper 后端。而且似乎没有人使用它或关心它缺乏 HTTP/2 的支持。 在距离最初合并后的大约 40 个月后,这项工作似乎陷入了停滞。所以 curl 开发者提出了这个问题:是否该在 2024 年移除 rust 后端 hyper? ReadMore: https://mp.weixin.qq.com/s/o7zu14p8Wif3cwJQkVi9Qw Iced 教程 一年多来,Rust 一直是我最喜欢的编程语言。它使我能够创建高性能的软件.由于它的优势,我和许多其他人一样,一直渴望用它构建 GUI 应用程序。Electron 因其高内存使用率而臭名昭著,因此轻量级、跨平台的 GUI 库需求量很大,而 Rust 将是填补这一角色的绝佳语言。然而,在撰写本文时,只有一小部分 Rust GUI 能够可靠地使用。 不过在过去几年中,Iced 的贡献者对其库进行了重大改进,如果您想制作 GUI 应用程序,它是一个可行的选择。尽管它没有达到 1.0 版,但它仍然允许您使用正确的知识构建强大的应用程序。 在本教程中,我将向您展示如何在 Iced 中构建基本应用程序。我们将深入探讨他们的小部件是如何工作的,如何更新应用程序中的状态,以及你必须围绕什么整体结构来构建你的代码。 ReadMore: https://leafheap.com/articles/iced-tutorial-version-0-12 很棒的机器学习/深度学习 Rust 库 数据库 Qdrant -用于下一代AI的高性能,大规模向量数据库. postgresml - GPU 驱动的 AI 应用程序数据库。利用 SQL 的简单性和最新的 NLP、ML + LLM 模型,更快地将您的应用推向市场。 Cozo DB - 一个事务性的关系图向量数据库,使用 Datalog 进行查询.人工智能的海马体! 库/框架 Candle - Rust 的极简主义 ML 框架 Burn - 一个新的全面的动态深度学习框架,使用 Rust 构建,具有极高的灵活性、计算效率和可移植性作为其主要目标。 Juice (formerly Leaf) - 黑客的机器学习引擎 Linfa - 一个 Rust 机器学习框架. dfdx - Rust 中的深度学习,具有形状检查张量和神经网络 ModelFox - 使训练、部署和监控机器学习模型变得容易。 Luminal - 光速深度学习. smartcore -用于机器学习和数值计算的综合库. ReadMore: https://github.com/dhilipsiva/awesome-rust-ml From 日报小组 Koalr 社区学习交流平台订阅: Rustcc论坛: 支持rss 微信公众号:Rust语言中文社区

curl官方邮件列表中讨论是否移除Rust实现的http后端hyper的支持。hyper代码在过去六个月只进行了重构和修复,没有人致力于改进。文章介绍了Rust的GUI库Iced的使用和Rust的机器学习/深度学习库。

相关推荐 去reddit讨论
  1. Google 发布「AI 全家桶」反击 GPT-4o !搜索引擎罕见大更新, 121 句「AI」道尽焦虑
    Google在Google I/O发布会上推出了多种新产品和升级,包括Gemini大模型、Gemma多模态大模型、AI in Google Workspa...
  2. 简单是优势,但为何复杂性还受欢迎?
    文章探讨了简单性和复杂性的优劣。复杂性在某些情况下更受欢迎,因为它传达了努力、精通和创新的信号。然而,简单性更易理解、使用、构建和维护,具有较低的运营成本...
  3. 一目十行:上下文快速阅读法
    基于上下文关系的阅读方法强调理解文本的整体语境,通过识别句子、段落甚至整篇文章中的逻辑关系和线索,来解读文本的含义。实践方法包括上下文预测、语境线索、重点...
  4. 太贴心!OpenAI发布了类人化重大版本:GPT-4o
    OpenAI发布了GPT-4o,具有实时翻译、情绪检测、语音指令理解、声音合成和图像理解等功能。GPT-4o将通过API免费提供给用户。OpenAI还发布...
  5. Python中读写Parquet文件的方法
    Apache Parquet是一种流行的列式存储格式,使用pyarrow包可以轻松读写Parquet文件。可以转换DataFrame为Parquet文件,...
  6. 使用 braft 构建应用,应该关注哪些指标?
    本文介绍了使用braft构建应用时需要关注的指标。braft是一个C++ raft框架,开发者可以基于其抽象接口实现自己的业务逻辑。文章从metrics入...
  7. Python读取NetCDF文件-裁剪&计算
    这篇文章介绍了使用xarray包处理NetCDF文件的方法。xarray是基于pandas的数据结构构建的,可以方便地处理多维数组数据。文章还介绍了如何根...
  8. How to Use Stable Diffusion Effectively
    稳定扩散是一个由多个组件和参数组成的流水线,它们共同工作产生输出。模型是流水线中最重要的组件之一,不同版本的模型会对输出产生不同影响。选择合适的模型、采样...
  9. sqlx: 一个优秀的rust异步SQL库
    Rust生态圈中的sqlx库是一个功能齐全的数据库访问和查询构建器库,支持多种数据库。它具有异步、编译时检查查询、与数据库无关、纯Rust等特点。sqlx...
  10. Python 潮流周刊#50:我最喜欢的 Python 3.13 新特性!
    本期刊共分享了12篇文章、11个开源项目和2则音视频,涵盖Python 3.13新特性、Asyncio工作原理、Python文件处理、数据科学错误、加速N...