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深入 Rust 标准库本书深入分析了Rust标准库的源代码，并厘清了分析Rust标准库源代码的脉络。全书共14章。第1章对Rust标准库体系进行了概述性介绍；第2章分析了Rust的一些独特性；第3～8章分析了CORE库与ALLOC库，这两个库可用于编写操作系统内核与用户态应用程序；第9～13章分析了STD库，STD库仅用于编写用户态应用程序；第14章对异步编程进行了简单分析。本书试图以标准库的源代

在20世纪末和21世纪初，人类经历了两次信息革命的浪潮。第一次是互联网时代的兴起，将世界各地连接在一起，改变了人们获取信息和交流的方式。第二次则是移动互联网时代的到来，智能手机和移动应用程序的普及使人们可以随时随地与他人交流、获取信息和进行商务活动。然而，随着技术的不断演进和人类社会的不断发展，我们正站在另一个信息时代的门槛上。这是一个更加智能化、更加联系紧密的时代，它将重新定义我们与世界互动的方

从空中图像中检测物体由于以下因素而面临重大挑战：空中图像通常具有非常大的尺寸，一般有数百万甚至数亿像素，而计算资源是有限的。小物体尺寸导致有效检测信息不足。不均匀的物体分布导致计算资源的浪费。为了解决这些问题，作者提出了YOLC（You Only Look Clusters），这是一个高效且有效的框架，建立在Anchor-Free点目标检测器CenterNet之上。为了克服大规模图像和不均匀物体分

信息化社会内需要与之针对性的信息获取途径，但是途径的扩展基本上为人们所努力的方向，由于站在的角度存在偏差，人们经常能够获得不同类型信息，这也是技术最为难以攻克的课题。针对气象分析大屏可视化等问题，对气象进行研究分析，然后开发设计出气象分析大屏可视化系统以解决问题。

随着自动驾驶汽车、智能监控摄像头、面部识别以及大量对人有价值的应用出现，快速、精准的目标检测系统市场也日益蓬勃。这些系统除了可以对图像中的每个目标进行识别、分类以外，它们还可以通过在该目标周围绘制适当大小的边界框（bounding box）来对其进行定位。这让目标检测技术较传统计算机视觉处理技术——图像分类而言，难度上升了不少。然而，幸运的是，目前最成功的目标检测方法是对图像分类模型的扩展。几个月

2024 香港 Web3 嘉年华期间，以太坊联合创始人 Vitalik Buterin 发表主旨演讲《Reaching the Limits of Protocol Design》。

第四次工业革命即将来临！未来十年，基因编辑、量子计算，当然还有人工智能(AI)等领域可能会取得巨大进展。我们大多数人每天都在与人工智能技术互动。这不仅仅是指自动驾驶汽车或自动除草机。人工智能在我们的日常生活中无处不在。例如当你访问亚马逊网站时，网站即刻给出产品推荐；你与航空公司进行的航班改签的在线聊天对话，或者银行给你发送的简讯，警告你的账户可能存在欺诈交易。所有这些例子都是由人工智能和机器学习技

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