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本文介绍了Rust语言中的多线程编程基础和实践方法。主要内容包括：同步线程编程（线程创建、通信、共享状态、返回值和线程池）、异步线程编程（Tokio运行时、异步任务和通道）、线程安全机制（所有权、同步原语、Send/Sync trait）以及性能优化技巧。Rust通过独特的所有权系统和类型系统保障线程安全，避免数据竞争问题。文章提供了详细的代码示例，展示如何实现线程间通信、状态共享和任务处理，并比
本文以Rust编写的磁盘分析工具dust为例，详细介绍了如何将其适配到OpenHarmony/HarmonyOS平台的完整流程。主要内容包括：1) 开发环境配置，包括Rust工具链安装和OpenHarmony SDK设置；2) 项目结构重构，将核心逻辑与平台代码分离；3) 平台抽象层实现，通过feature flag区分普通Unix和OpenHarmony系统。文章重点解决了目标平台识别、交叉编译
测试环节中，AI驱动工具（如BlazeMeter）能模拟高峰流量，识别性能瓶颈，帮助电商系统优化响应时间40%，并削减服务器成本25%。2026年，ISO正制定AI测试效率标准，量化碳足迹减少，测试工程师需主导可持续KPI卡点植入设计评审。例如，在金融系统压力测试中，优化缓存策略可降低单次交易能耗37%，测试团队需利用AI分析工具（如Synopsys SIG）提升覆盖率至95%以上，缩短漏洞修复时
AI助手重塑软件测试效率新范式 2026年，AI助手已深度融入测试全流程，实现200%效率跃升。核心突破体现在：1）智能用例生成，如文心快码5分钟产出200+单元测试用例；2）需求直转测试脚本，准确率达90%；3）无缝DevOps集成，接口测试效率提升10倍。主流工具如文心快码、ClaudeCode通过SPEC模式和长逻辑推理，将机械任务压缩至分钟级，使测试人员聚焦策略创新。选型需结合场景需求，个
联邦学习测试面临数据隐私法规趋严（如2026年欧盟AI法案）带来的独特挑战，包括数据不可见性、多方协作复杂性和动态攻击面扩展。测试需融合隐私保护验证（如差分隐私测试）、攻击仿真和性能基准测试，确保模型在安全性和效率上达标。2026年趋势显示，智能化工具（如FLFuzz）和红蓝对抗演练将成为标准实践，测试从业者需掌握密码学和MLOps技能。通过开源框架实践和参与基准测试，测试人员可主导隐私与性能的平
本文详细阐述了利用 Rust 系统级编程语言结合蓝耘（Lanyun）MAAS 平台的大语言模型能力，开发一款智能命令行助手（CLI）的全过程。文章从 Linux 服务器的基础环境构建入手，深入剖析了 Rust 异步运行时、HTTP 客户端封装、命令行参数解析及终端交互界面的实现原理。特别针对开发过程中涉及的 OpenSSL 动态链接库依赖问题、Rust 类型系统的 Trait 约束问题进行了深度排
随着AI系统在金融、医疗和自动驾驶等关键领域的渗透，其决策透明度成为软件测试的核心挑战。2026年，不可解释的AI模型可能导致合规风险、用户信任崩塌及安全漏洞，例如自动驾驶误判或信贷模型偏见引发的法律纠纷。对测试从业者而言，掌握可解释性工具（XAI工具）已从“可选技能”升级为“必备能力”。本指南系统解析XAI工具在测试全周期的应用，涵盖工具选型、实战场景及效率提升策略，助您构建可靠的AI测试体系。
摘要：本文介绍6款AI驱动的免费工具，助力软件测试效率提升200%-300%。涵盖测试脚本生成(OpenGPT)、数据管理(ChatExcel)、报告总结(BibiGPT)、文档撰写(文心一言)、专业报告生成(掌桥科研)和用户反馈模拟(创意云)。这些工具可集成形成自动化测试流水线，大幅缩短测试周期，同时需注意人工复核AI输出的准确性。实际案例显示，整合工具链能显著减少手动劳动，提升测试覆盖率和产品
中国开源存储项目RustFS入选全球顶级风投RunaCapital的ROSS指数榜单，标志着中国开源技术获得国际认可。该项目凭借卓越性能、前瞻架构和开源策略脱颖而出：基准测试显示其读写性能显著优于主流竞品，双层Raft架构完美适配AI场景，Apache2.0许可确保商业友好性。但RustFS仍面临生态建设、企业功能完善和商业化平衡三大挑战。这一事件折射出Rust语言在基础设施领域的崛起、中国开源从
本文分享了作者利用Claude AI工具将10万行TypeScript代码的宝可梦对战游戏移植到Rust语言的经验。作者详细描述了突破AI沙箱限制的技术手段，包括搭建本地HTTP服务器、使用Docker容器规避杀毒软件、编写自动化脚本保持AI持续运行等。在移植过程中，作者采取了分阶段策略：先确保代码编译通过，再通过端到端测试逐步修复问题。通过将每个方法拆分到单独文件、保留原始JS代码注释作为参考，
2026年，不懂AI安全的测试员失业潮已非预言，而是进行时。Gartner预测，至2027年，未转型者成本将增300%。测试从业者应立即行动：拥抱AI工具、深耕安全技能、向“质量赋能工程师”角色跃迁。唯有此，才能在AI驱动的测试新时代中，从“被淘汰者”蜕变为“行业领航者”。
治愈焦虑的旅程，是AI赋予的“职业觉醒”。它教会我：技术只是工具，人的洞察、创造与情感才是永恒壁垒。今天，我依然在测试一线，但角色已升华——从“用例执行者”变为“质量战略家”。如果你也在焦虑中挣扎，记住：拥抱AI，提升技能，联结社群。未来不属于AI，而属于驾驭AI的人。
Go和Rust都摒弃了传统的类继承机制，采用"组合优于继承"的设计理念。继承在大型项目中会导致紧耦合、脆弱基类、多重继承混乱等问题，而组合+接口/trait提供了更灵活、低耦合的替代方案。Go通过结构体嵌入和接口实现行为复用，Rust则使用trait和泛型。两种语言的设计者都认为继承会增加长期维护成本，而组合方式更符合现代软件开发的需求，能提供更好的可测试性、可预测性和安全性。
unfold()是生产型方法中最灵活的一个，通过初始状态和闭包生成序列，支持复杂的自定义逻辑（如斐波那契数列、状态机驱动的序列）。官方文档将其描述为 “反向 fold”——fold()是累积状态，unfold()是基于状态生成元素。方法签名（基于 Rust 1.75.0 官方定义）where：初始状态值。f：闭包，接收可变状态引用，返回Some(Item)生成下一个元素，None结束迭代）。实战案
技术领域现状亮点未来关键方向Rust内存安全、Wasm生态云原生基础设施、安全关键系统Swift苹果生态、高性能跨平台、并发模型优化AndroidKotlin主导、硬件多样化模块化、Fuchsia演进仓颉中文编程探索生态建设、技术兼容性运维DevOps/AIOps成熟GitOps、边缘计算、安全自动化如需进一步探讨具体技术的应用案例或学习路径，可随时补充提问！
对于希望在鸿蒙PC上运行Rust应用的开发者来说，就需要自行编译构建，这个过程中的主要挑战在于配置Rust的交叉编译环境。本文将以Ubuntu 24.04为示例操作系统，按照鸿蒙SDK的标准步骤，指导读者从准备环境开始，经过工具链配置、编译测试直到故障排查，一步步完成针对鸿蒙PC平台的Rust应用交叉编译环境搭建过程。如今，已有许多知名的Rust命令行工具，如。需配置编译器、链接器等环境变量，让R
网络爬虫，又称网络蜘蛛（Spider）或网页机器人（Web Robot），是一种能够自动化浏览万维网、获取网页内容并提取关键信息的软件程序。它的核心价值在于将人工浏览网页的过程标准化、自动化，从而实现大规模、高效率的信息采集。搜索引擎（如Google、百度）依靠爬虫抓取网页内容，建立索引库，为用户提供搜索服务；数据分析师通过爬虫收集电商平台商品价格、社交媒体评论等数据，用于市场趋势分析；内容聚合平
## 推荐几款学习编程的免费平台### 免费在线开发平台（[https://docs.ltpp.vip/LTPP/](https://docs.ltpp.vip/LTPP/)）<blockquote><p> 探索编程世界的新天地，为学生和开发者精心打造的编程平台，现已盛大开启！这个平台汇集了近4000道精心设计的编程题目，覆盖
Gradle 依赖管理的核心在于平衡灵活性与稳定性。通过依赖排除精准去除冗余组件，结合版本锁定强制统一关键依赖，可有效解决冲突问题。实践中建议：优先使用进行版本约束，避免硬编码版本号定期分析依赖树，通过exclude优化构建性能在多模块项目中采用全局版本管理，提升维护性。掌握这些技术后，开发者能够构建出更健壮、可预测的依赖体系，为项目长期演进奠定基础。（AI生成）
智能体核心通过：- **Rust语言特性**：==内存安全+高性能==- **WASI沙箱**：代码执行的绝对==隔离==- **四重门禁**：令牌/速率/熔断/超时控制构建了Shannon平台的安全执行基座
Yaak —— 一个基于 Tauri、Rust 和 React 构建的桌面 API 客户端，支持与 REST、GraphQL、Server Sent Events(SSE)、WebSocket 和 gRPC 等 API 进行交互。
Hyperlane 是一个轻量级但功能强大的 Rust HTTP 服务器库，它简化了网络服务开发流程，同时提供了卓越的性能表现。HTTP 请求解析和响应构建TCP 通信优化请求和响应中间件WebSocket 和服务器发送事件(SSE)实时通信能力。
ExposeME是一个用Rust编写的快速、安全的HTTP隧道解决方案，通过WebSocket连接将本地服务暴露到互联网，支持将localhost:3000转换为https://myapp.yourdomain.com，便于与客户、团队或测试工具分享开发服务器。Wstunnel是一个用Rust实现的隧道工具，利用WebSocket协议（兼容HTTP）绕过防火墙和代理，允许用户隧道任意流量并访问受限
Corust.ai 致力于基于LLM生成高质量的Rust代码，现联合Rust语言中文社区向全社区有偿征集Rust数据标注，并举行Rust数据标注Hackathon。比如，你提交了 20个30元标注，10个 50元标注，5个100元标注，1个200元标注，那么你的总得分是：20x30 + 10x50+ 5x100 + 1x200 = 1800 分参与hackathon的最终评选。提交表单：https
Meilisearch 的出现，代表了新一代搜索引擎对于开发者体验和即时性的追求。它在应用内搜索领域展现了强大的竞争力，证明了不必依赖 Lucene 的庞大体系，也能打造出极致性能的搜索产品。虽然它还无法完全取代 Elasticsearch 在日志分析、可观测性等大型分布式场景的地位，但在许多新兴应用和对搜索速度有极高要求的场景中，它无疑是一个值得尝试的开源新星。
此外，WS协议使用较少的带宽，降低了延迟，使得WhatsApp能够在用户发送消息、接收通知时提供更流畅的体验。尽管在某些地区，使用WhatsApp可能会面临访问限制，但只要能够上外网，用户仍然可以通过合适的方式下载和使用WhatsApp，享受其便捷的通讯服务。通过充分利用WS协议的优势，WhatsApp能够为用户提供流畅的聊天体验，满足了人们对即时通讯的高要求。由于WebSocket连接是持久的，
本文详细介绍了RustDesk远程桌面软件的自定义编译和修改流程。主要内容包括：1）环境搭建（安装Git、C++工具链、Rust、vcpkg、Flutter等）；2）源码获取和编译（配置硬件编解码、生成桥接代码）；3）客户端界面定制（移除地址簿、服务器提示等非必要功能）；4）默认设置修改（强制启用UDP打洞、IPv6连接，设置固定密码和暗黑主题等）。通过替换引擎、应用补丁和修改配置文件，实现了去除
摘要：山东菏泽青年李明从二本院校计算机专业毕业，2018年以手工测试入行，通过自学ISTQB认证和自动化测试实现职业突破。2020年转型AI测试，主导医疗影像识别系统测试，运用对抗性测试和TFX工具解决模型偏差问题。2023年加入跨国企业，负责自动驾驶系统测试，创新采用CARLA仿真平台和强化学习方法。文章展现了从基础测试到AI前沿的跃迁历程，强调测试从业者需掌握Python、统计学及AI测试工具
攻击者通过Google Tasks通知及Application Integration服务，从合法发件地址mailto:noreply-application-integration@google.com发送高度仿真的任务提醒邮件，诱导用户点击内嵌链接访问托管于Google Cloud Storage的伪造登录页面，从而窃取企业账户凭证与多因素认证（MFA）令牌。因此，防御框架需具备平台无关性，核
结构体是Rust中自定义数据类型的基础，允许我们将多个相关的值组合在一起。Rust的结构体不仅提供了数据封装，还通过实现trait来提供多态行为。age: u32,// 关联函数，用于创建新的Person实例Person {name,age,// 方法，用于获取Person的信息format!println!write!println!// 使用Display trait格式化输出Rust不仅仅是
混合专家系统（Mixture of Experts，MoE）已成为大规模语言模型训练的关键技术，而DeepSpeed-MoE作为微软开源的分布式训练框架，在专家系统的梯度处理上有独特设计。本文将从源码层面剖析DeepSpeed-MoE的梯度处理机制，揭示其在千亿级模型训练中的关键技术突破。DeepSpeed-MoE的梯度处理采用分层聚合（数据并行+专家并行）和稀疏通信机制，结合混合精度优化，实现千
图源：旺知识作者：张长旺，旺知识。
如何编写高质量的Rust软件并保持这篇内容是一次对Jon Gjengset的采访,主题围绕如何编写高质量的Rust软件并保持质量。Jon是《Rust for Rustaceans》一书的作者,在采访中他与Tim McNamara讨论了提高软件质量的各种方法,涉及测试技术、团队协作等主题。采访涵盖了诸多话题,包括将现有代码库移植到Rust、模糊测试、属性测试、符号执行、混沌测试、Kani模型检查器、
Elasticsearch 的 highlight 高亮底层原理是：基于倒排索引中的词项位置偏移（positions & offsets），结合精确定位关键词在原始文本中的位置，通过智能片段生成器（如）截取上下文并包裹自定义标签，实现“精准、安全、高效”的搜索结果高亮，是“倒排索引 + 文本分析 + 片段生成”三大技术的综合应用。
摘要：用户在使用Rust编译polars-cli时发现debug构建耗时14分钟，其中可执行文件生成占6分钟。通过DeepSeek建议，尝试使用mold链接器加速编译。初次配置因gcc不支持绝对路径报错，后调整方案将mold加入PATH并使用-fuse-ld=mold选项。最终在.cargo/config.toml中设置后，构建时间从14分钟缩短至4分钟（提升4倍），且生成的二进制文件大小与常规链
rig - 构建可扩展、模块化且高效的 LLM 驱动应用程序Rig 是一个 Rust 库，用于构建可扩展、模块化且高效的 LLM 驱动应用程序。您可以在官方文档和 crate API 参考中找到更多信息。全面支持 LLM 补全和嵌入式工作流简洁但强大的抽象层，兼容主流 LLM 提供商（如 OpenAI、Cohere）和向量存储（如 MongoDB、内存存储）轻量集成：通过极少的样板代码即可将 LL
Agentgateway 是一个用 Rust 编写的新的开源代理，它由一支长期使用 Envoy/Istio 的团队构建的，我们发现它无法满足 AI 对网络基础设施日益增长的需求，例如支持 LLM 协议（基于令牌的速率限制和监控、提示护栏、模型故障转移等）、MCP、A2A 等。标记的函数，允许在调用者的栈帧中构造值，避免复制并保证地址稳定）看似可行，但“placing arguments”（即在函数
本文介绍了两个基于Rust开发的AI知识库应用：面向企业的飞树智库和个人知识管理工具小飞树。作者分享了使用Rust进行全栈开发（后端、客户端、模型部署）的体验，认为Rust虽然生态系统不如Java完善，但其特性（如Option类型、所有权机制）能有效避免常见问题，且编译体积小、并发性能好。特别指出Rust在AI模型部署上的优势，如跨平台、无需环境依赖。文章还讨论了Rust的学习曲线，并推荐了相关学
在当前的 Rust Web 框架生态中，**Hyperlane** 正逐步展现出其作为“新一代轻量级高性能框架”的强大竞争力。本文将通过与主流框架（如 Actix-Web、Axum）对比，全面剖析 Hyperlane 的优势，特别是在性能、特性集成、开发体验和底层架构方面的领先之处。## 框架架构对比| 框架| 依赖模型| 异步运行时 | 中间件支持| SSE/WebSocket | 路由匹配能力
教程 - 如何用Rust异步下载文件入门用。https://codingt.com/blog/post0RLLM - 对多LLM后端的封装RLLM 是一个 Rust 库，让你在一个项目中使用多个 LLM 后端：OpenAI、Anthropic（Claude）、Ollama、DeepSeek、xAI 和 Phind。通过统一的 API 和构建器风格——类似 Stripe 的体验——你可以轻松地创建聊
本文将深入解析融合LLM的代码生成-检测联合系统（CodeGen-DefectCheck），其核心技术已在金融、自动驾驶等关键领域落地。自Codex、CodeGen等大型语言模型（LLM）出现后，代码生成进入全新时代。（测试集：2000个Java/Python样本，含CWE Top25漏洞），开发效率与安全性不再是对立博弈。传统静态分析（SAST）痛点：。需要超越片段补全的闭环能力：。：生成
不要过度约束：如果只需要读取数据，用&T就够了，没必要要求T: Clone。不要忽视生命周期：泛型中引入引用时，必须明确生命周期标记'a，否则编译器会教你做人。尽早测试多类型：泛型代码由于是延迟生成的，有时候在i32下正常，换成自定义结构体就可能因为没实现某个 Trait 而报错。掌握泛型和 Trait，是你从 Rust 开发者向 Rust 架构师跨越的关键一步。它们让你编写的代码不仅是“能运行”
Actix-web 请求流程与高性能实践 本文深入剖析 Rust 高性能 Web 框架 Actix-web 的七层请求处理流程，从 TCP 接收、路由匹配到中间件链处理。关键技术点包括： 架构核心：七层处理流程（TCP→Tokio→中间件→Handler→响应） 性能优化：零拷贝提取器、Tokio 任务窃取机制 实践示例：自定义中间件、JSON 响应封装 高并发支持：长连接 WebSocket 实
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