Rust学习中的痛点

#learning

有人记录了他在Rust学习过程中遇到的痛点，以及一些解释，需要的人可以参考

[Read More](https://github.com/zkat/rust-notes)

【系列】Rust 的 OOP 编程研究

这是一个系列文章，目的是对于有以往OOP编程经验的程序员，看一下在Rust中如何实现/做到OOP编程的思维和模式。写得非常细致。推荐。

[Read More](https://oribenshir.github.io/afternoon_rusting/blog/rust-for-oop)
[Read More 2](http://oribenshir.github.io/afternoon_rusting//blog/project-management)
[Read More 3](https://oribenshir.github.io/afternoon_rusting/blog/enum-and-pattern-matching-part-1)
[Read More 4](https://oribenshir.github.io/afternoon_rusting/blog/enum-and-pattern-matching-part-2)

用 Rust 实现 HTSP 协议

作者其实在2017年就用Rust实现了一版，现在新写了一篇文章，讲他如何用最新的异步语法来升级了之前的程序，记录下这个过程中的心得体会。HTSP 协议是 [TVHeadend](https://tvheadend.org/) 支持的一种流媒体协议。

[Read More](https://www.rubdos.be/rust/async/programming/2019/06/22/implementing-htsp-in-rust.html)
[Read More 2](https://www.rubdos.be/rust/2017/02/01/implementing-htsp-in-rust.html)

使用 Rust 写一个 Proxy，作者感言 Rust 是编程界的未来

作者写 proxy 的目的是为了代理 API 请求和一系列的中间件服务。在写作过程中，感觉 Rust 很好，很好，很好~~~~

甚至自己做了一个EVA的图？虽然有点丑。


[Read More](https://medium.com/@terry.raimondo/writing-a-proxy-in-rust-and-why-it-is-the-language-of-the-future-265d8bf7c6d2)

@reverseSearchBot
刚发现的一个 GIF 反向搜索引擎，支持图片表情多种格式反向搜索，输入该里番 GIF 立马返回了节目信息以及时间戳

国外一名开发者整理了一份帮助独立开发者赚钱的资源集合。 #gitHub
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BAT 程序员们常用的开发工具 #工具 #程序员 #github

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写下我的读后笔记

简历和作品集哪个重要？
如今的计算机专业以及数学专业依然使用简历招刚毕业的大学生，但是简历往往不代表一个学生的真实实力；每个计算机科学专业学生都应该做一个作品集：可以是一个博客，可以是一个 Github 开源项目，项目连接项目让更多人知道。对开源社区做出贡献，这样可以告诉公司你的能力，而往往计算机专业学生的 GPA 和简历并不能证明学生的实力如何。

技术性交流
公司里程序员们相互需要交流代码的 Bug 和性能问题等等，然后提交给上层，所以往往沟通能力和交流技巧很重要；在一些小公司里工程师和上层一旦传达的信息出现了偏差，后果很危险。

个人建议
建议个人熟练掌握一种演示工具，PPT 什么的都行，Markdown，LaTex 语言这样的，然后课堂作业，以后提交文档的时候可以写出清晰美观的文档。

一些建议阅读的书籍
Writing for Computer Science by Zobel
Even a Geek Can Speak by Asher
The LaTeX Companion
The TeXbook by Knuth // LaTeX 重度使用者读物
Mathematical Writing
How to Give a Good Research Talk
My advice on how to send and reply to email

———

工程
计算机科学和工程学不是一回事，但是很接近，工程师会和计算机科学家合作，所以需要一种植根于实际分析，线性代数，和概率，物理学的语言；计算机科学家应该通过使用学习电磁学来学物理学，但是如果要做到这一点需要学习多元微积分，微分方程。在构建声音模拟时，掌握概率和(通常是)线性代数是非常宝贵的。在解释结果时，没有什么能替代对统计数据的深刻理解。

推荐阅读书籍
Calculus by Spivak
All of Statistics: A Concise Course in Statistical Inference

———

Unix 哲学
计算机科学家应该熟悉并实践Unix的计算哲学。
Unix哲学(与Unix本身相反)强调通过语言抽象和组合来实现计算。
实际上，这意味着熟悉命令行计算、文本文件配置和无理想软件开发的概念。

- 导航和操作文件系统
- Shell 的原始创作
- 熟练使用emacs 和 vim
- 为软件项目创建、修改和执行 Makefile
- 学会简单的 Shell 脚本

推荐阅读书籍
The Unix Programming Environment by Kernighan and Pike
The Linux Programming Interface: A Linux and UNIX System Programming Handbook
Unix Power Tools by Powers, Peek, O'Reilly and Loukides
commandlinefu
Linux Server Hacks
The single Unix specification

———

系统管理
系统的安全问题我们也可以自学，不需要专门找寻系统管理员

每一位现代计算机科学家都应该能够:
安装并管理Linux发行版。
配置和编译Linux内核。
排除与dig、ping和traceroute的连接故障。
编译和配置像apache这样的web服务器。
编译和配置类似bind的DNS守护进程。
使用文本编辑器维护web站点。
剪断并卷曲网络电缆。

推荐阅读
UNIX and Linux System Administration Handbook

「Rust异步之书」中文翻译

#async #book

感谢 @huangjj的分享

[Read More](https://huangjj27.github.io/async-book/index.html)

cheats.rs 一个整洁的Rust备忘录
#rust

[cheats.rs](https://cheats.rs)是一个Rust资料备忘录网站，记载了常见Rust知识点、文档、工具等等，有了它可以把一大堆书签删掉了。夜间模式下 Ferris 的眼神蠢萌蠢萌的。

[Read More](https://cheats.rs/)

【阅读】使用Rust开发NB-IOT设备
#iot

作者[李立源](https://medium.com/@ly.lee?source=post_page---------------------------)介绍了他使用Rust、 STM32 Blue Pill 和 Apache 开发 NB-IoT 传感器的过程。

[Read More](https://medium.com/@ly.lee/rust-rocks-nb-iot-stm32-blue-pill-with-quectel-bc95-g-on-apache-mynewt-ef62a7e28f7e)

【工具】vulkan-tutorial-rs 编程语言练习工具

#rust

[@timkofu](https://twitter.com/timkofu) 看完 The Book 后想找一个类似 [pythonchallenge.com](https://t.co/Q0vzcnTU9S) 网站，通过做一些编程练习学习 Rust，网友给他推荐了以下几个网站：

* [vulkan-tutorial-rs](https://github.com/bwasty/vulkan-tutorial-rs)
* [www.codewars.com](https://www.codewars.com/)
* [exercism.io](https://exercism.io)

刚学 Rust 不知道该做些什么项目的同学可以看看，顺便推荐[issuehub.com](http://issuehub.io)，可以用“rust + help wanted”来搜索Rust 相关的开源项目，帮助开源项目解决issue也是一种练习方式。

[Read More](https://twitter.com/timkofu/status/1158415111394123776)

帮助独立开发者赚钱的资源整理
https://github.com/josephchang10/awesome-indie

编程专业书籍笔记 #编程 #电子书 #pdf

十年Cpp程序员学了三个月Rust之后的感想

#cpp

文章不长，用作者的话来总结：与其把Rust看作是一门语言，倒不如将其看作是一个生态系统。他对Rust这个生态系统未来的成长感到非常excited。

- Facebook用Rust写区块链: Libra
- Goolge用Rust写操作系统: Fuchsia
- 亚马逊用Rust写虚拟化技术: FireCracker
- 微软推，崇业界都应该使用Rust语言。

看见了吗？ 四大巨头的未来主要核心业务都交给或准备交给Rust了。

这也是这个10年Cpp程序员开始学习Rust的原因：未来。

Read More: [https://blog.aclysma.com/my-first-three-months-with-rust/](https://blog.aclysma.com/my-first-three-months-with-rust/)

「SO问答」对超过240个元素的数组进行循环时，为什么会有很大的性能影响？

#stackoverflow

问题：

> 下面代码当 CAPACITY >= 240 的时候，与 CAPACITY >= 239 相比，性能慢了80倍。Rust编译器专门为240以内的长度做了优化？ 使用 rustc -C opt-level=3 进行编译。

rust
use std::time::Instant;

const CAPACITY: usize = 240;
const IN_LOOPS: usize = 500000;

fn main() {
    let mut arr = [0; CAPACITY];
    for i in 0..CAPACITY {
        arr[i] = i;
    }
    let mut sum = 0;
    let now = Instant::now();
    for _ in 0..IN_LOOPS {
        let mut s = 0;
        for i in 0..arr.len() {
            s += arr[i];
        }
        sum += s;
    }
    println!("sum:{} time:{:?}", sum, now.elapsed());
}

解答：

> 总结：低于240，LLVM完全展开内部循环，可以优化掉重复循环，增加性能。

分析：

> 这是一个神奇的阈值，超过该阈值LLVM将停止执行某些优化。阈值是 8字节* 240 = 1920字节 (数组是usizes数组，因此长度乘以8字节，假设 x86-64 CPU)。在该问题中的基准测试中，是仅针对长度239执行的一个特定优化，所以导致了巨大的性能差异。

比如这段代码：

rust
pub fn foo() -> usize {
    let arr = [0; 240];
    let mut s = 0;
    for i in 0..arr.len() {
        s += arr[i];
    }
    s
}

你在 [godbolt](https://rust.godbolt.org/z/VKL9MS) 编辑器中查看生成的汇编代码，比较240和239，会发现有很大区别。比如当239的时候生成：

rust
movdqa  xmm1, xmmword ptr [rsp + 32]
movdqa  xmm0, xmmword ptr [rsp + 48]
paddq   xmm1, xmmword ptr [rsp]
paddq   xmm0, xmmword ptr [rsp + 16]
paddq   xmm1, xmmword ptr [rsp + 64]
; more stuff omitted here ...
paddq   xmm0, xmmword ptr [rsp + 1840]
paddq   xmm1, xmmword ptr [rsp + 1856]
paddq   xmm0, xmmword ptr [rsp + 1872]
paddq   xmm0, xmm1
pshufd  xmm1, xmm0, 78
paddq   xmm1, xmm0

就是所谓的循环展开: LLVM将循环体粘贴一段时间，以避免执行那些“循环管理指令”，即循环变量的增量，检查循环是否结束和跳转。（可以自行对比一下240的输出）。但是，即便循环不展开，也不会造成80倍的性能差异。所以，实际上那个性能测试代码嵌套循环导致的（LLVM生成的代码基本上首先只执行内部循环(计算总和)，然后通过多次累加总和来模拟外部循环！）。最好要使用Rust的惯用法： `arr.iter().sum()`，这样就不会产生80倍的性能差异了。

Read More: [https://stackoverflow.com/questions/57458460/why-is-there-a-large-performance-impact-when-looping-over-an-array-over-240-elem](https://stackoverflow.com/questions/57458460/why-is-there-a-large-performance-impact-when-looping-over-an-array-over-240-elem)