Rust
6.59K subscribers
244 photos
28 videos
3 files
809 links
Rust programming language

По всем вопросам- @haarrp

@ai_machinelearning_big_data - машинное обучение

@programming_books_it - бесплатные it книги

@pythonl - 🐍

@ArtificialIntelligencedl - AI

@datascienceiot - ml 📚
Download Telegram
🦀 Rust Tip

База: e Cargo есть команда cargo check — и она просто must-have для быстрой разработки.

🔧 Что делает:
- Проверяет типы и ошибки компиляции
- Пропускает генерацию кода и линковку
- Работает намного быстрее, чем cargo build

📈 Идеально, чтобы быстро отлавливать ошибки заимствования и типизации, не тратя время на полноценную сборку.

💡 Используй `cargo check`, когда хочешь быстро пройти цикл "редактировать → проверить → исправить".

#junior #rust

@rust_code
👍41🔥5🥰4😱21
Forwarded from Machinelearning
🔅 Vibe Kanban — оркестрация AI-кодеров в одном окне

Позволяет можно запускать и управлять сразу несколькими AI-агентами для кодинга: Claude Code, Gemini CLI, Codex — всё в одном дашборде.

▶️Что умеет:
- параллельный запуск агентов
- визуальный трекинг задач
- переключение между моделями на лету
— встроенный review и контроль над результатами
— backend на Rust, frontend на React, всё разворачивается локально
Полностью open-source

🟡 Репозиторий: https://github.com/BloopAI/vibe-kanban
🟡Документация: https://www.vibekanban.com/


@ai_machinelearning_big_data

#ai #aiagent #opensource #Claude #Gemini
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
11🤣8👍5🔥3🖕2🥰1🤬1
🦅 MongoDB представила Kingfisher — инструмент для оценки производительности AI-запросов к базам данных

Kingfisher — это open-source фреймворк, который помогает разработчикам анализировать, как AI-модели взаимодействуют с MongoDB или другими источниками данных.

🔍 Что умеет:
- Генерировать и запускать естественно-языковые запросы к базе через LLM
- Сравнивать разные подходы к генерации и верификации запросов
- Измерять точность, скорость и релевантность выдачи
- Поддерживает разные схемы данных и шаблоны диалогов

📦 Используется:
- Для оценки качества AI-агентов, которые обращаются к базам
- Для настройки моделей, работающих с реальными данными

🛠 Под капотом:
- Поддержка собственного DSL
- Интеграции с OpenAI, Azure, Anthropic
- Расширяемая архитектура: можно подключать свои модели и пайплайны

🔗 Репозиторий: https://github.com/mongodb/kingfisher

Если вы строите LLM-агентов, которые работают с базами — Kingfisher сэкономит вам недели на тестах и экспериментах.


@rust_code
6👍2🥰2
⚙️ Rig — современная Rust-библиотека для работы с LLM, предлагающая унифицированный интерфейс для разных провайдеров ИИ. Проект выделяется акцентом на модульность и эргономику, позволяя интегрировать языковые модели в приложения с минимальным бойлерплейтом.

Инструмент уже используют в продакшене такие проекты, как Dria Compute Node и Linera Protocol. Библиотека поддерживает не только чат-модели вроде GPT-4, но и векторные базы данных, включая MongoDB и LanceDB.

🤖 GitHub

@rust_code
👍217🥰4
🧠 HASH — открытая база данных с элементами ИИ, которая самостоятельно структурирует информацию и проверяет её достоверность. Проект объединяет данные из разных источников в реальном времени, предлагая удобные инструменты для работы с ними даже не-техническим пользователям.

HASH имеет автономных агентов, которые автоматически дополняют и очищают данные, а в будущем система превратится в полноценную рабочую среду с AI-интерфейсами. Для старта можно использовать облачную версию или развернуть локально.

🤖 GitHub

@rust_code
🔥96👍3🥰1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🖥 Linux: как быстро найти, какой процесс использует порт?

Иногда нужно понять, кто "держит" нужный порт — особенно при отладке сервисов или настройки nginx, Docker и так далее. Вместо ручного перебора — используйте lsof

Вот команда, которая покажет вам пи ай ди, имя процесса и даже имя пользователя, который занял порт:

Работает на любом Unix-подобном дистрибутиве. Замените <порт> на нужное значение — и сразу увидите виновника конфликта.

sudo lsof -i :<порт>

пример:

sudo lsof -i :5432

https://www.youtube.com/shorts/eD1YxcrQr5Y
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍17🔥83🍌2🫡2🥰1
📚 Огромная коллекция шпаргалок для разработчиков — на одном GitHub-репозитории:

Что внутри:
Языки (Python, JavaScript, Go, Rust, C++)
Инструменты (Git, Docker, Linux)
Алгоритмы и структуры данных
Системный дизайн и SQL
И даже темы по DevOps, Cloud, AI и Security

Удобно, когда нужно быстро освежить синтаксис, вспомнить команды или подготовиться к собеседованию.

🔥 Забирай в закладки — пригодится каждому разработчику.

https://github.com/crescentpartha/CheatSheets-for-Developers
👍96🥰4😁1😢1🥱1
🔗 HelixDB — графово-векторная база данных на Rust, заточенная под RAG-приложения и AI-разработку. Проект сочетает хранение связей между узлами с векторным поиском, предлагая при этом впечатляющую производительность — создатели заявляют о 1000-кратном преимуществе перед Neo4j.

Под капотом используется проверенная LMDB, а интерфейс напоминает гибрид SQL и функционального программирования. Для локального развёртывания достаточно CLI-инструмента, который генерирует API-эндпоинты из декларативных запросов.

🤖 GitHub

@sqlhub
👍92🥰1
Binsider

Binsider — швейцарский нож для реверсёров. Инструмент для анализа бинарных файлов ELF, который предлагает мощные средства статического и динамического анализа.

💡Харакетеристики:
⏺️Статический анализ - Позволяет анализировать структуру ELF, включая секции, сегменты, символы и перемещения.
⏺️Динамический анализ - Возможность выполнения бинарного файла и отслеживания системных вызовов, сигналов и потока выполнения программы.
⏺️Извлечение строк - Подобно команде strings, Binsider может извлекать строки из бинарного файла для поиска интересных данных, таких как URL, пароли и другая чувствительная информация.
⏺️Hexdump - Предоставляет структурированный просмотр бинарного содержимого с возможностью анализа в шестнадцатеричном формате.

📎Установка:
curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh #Установка Rust

sudo apt install cargo

cargo install binsider

sudo cp /home/kali/.cargo/bin/binsider /bin


Использование:
binsider [PATH_TO_BINFILE]
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥12👍104🥰1
🦀 Rust на каждом GPU? Теперь это реальность

Команда выпустила серьезное обновление: теперь можно писать универсальный GPU-код на Rust, который работает сразу на разных платформах — без ручной настройки под каждую.

📦 Что нового:
— Поддержка *portable shader crates*
— Один и тот же шейдер можно запускать на Vulkan, WebGPU, Metal и даже CUDA
— Расширенный стандартный набор типов и функций
— Интеграция с cargo и spirv-builder стала проще
— Поддержка inline-asm и более точной отладки

💡 Почему это важно:
Раньше GPU-код приходилось писать под каждую платформу отдельно (HLSL, GLSL, CUDA). Теперь можно писать всё на Rust и использовать один и тот же код для разных бэкендов.

Это приближает нас к идее truly portable GPU programming — с безопасностью и удобством Rust.

🔗 Подробнее в блоге

@rust_code
🔥65👍114😱3🥰2🏆2
Forwarded from Machinelearning
📊 Stack Overflow Developer Survey 2025 — опрос 49 000 разработчиков из 177 стран

Stack Overflow Developer Survey — это крупнейшее ежегодное исследование среди разработчиков по всему миру, которое проводит платформа Stack Overflow.

В 15‑й год в опросе приняли участие более 49 000 разработчиков из 177 стран. Опрос охватил 62 вопроса по 314 технологиям

76 % респондентов — профессиональные разработчики, большинство из них (66 %) — в возрасте 25–44 лет

🔥 Главное:

🧠 AI используют почти все:
- 80 % пишут код с помощью AI.
- Но лишь 29 % доверяют результатам ИИ (в 2024 было 40 %).
- 66 % тратят больше времени на отладку AI-кода, чем на его написание.

🏆 Claude Sonnet от Anthropic стала самой уважаемой LLM-моделью года — её отметили 67.5 % опрошенных.

💡 Но по желанию использовать на первом месте всё ещё OpenAI GPT51.2 % хотят с ней работать чаще всего.

👣 Rust и Cargo — фавориты:
- Cargo признан самым уважаемым DevOps‑инструментом (обогнал даже Terraform).
- Rust стабильно в топе любимых языков.

💡 Учёба и рост:
- 69 % изучают новые технологии, 44 % — с помощью AI.
- 36 % учат код ради AI-задач.

👨‍💻 VS Code лидирует, но Neovim — кумир:
- VS Code — самый используемый редактор.
- Neovim — самый «перспективный».

🧑‍🤝‍🧑 Сообщества & платформы
- 84 % разработчиков активно использовали Stack Overflow ( верится с трудом) в течение года (GitHub 67 %, YouTube 61 %)

- В опросе выяснилось: 35 % посещают SO из‑за проблем, связанных с AI‑кодом — ищут проверенную людьми информацию

📉 Меньше участников:
- В 2025 — 49k респондентов (в 2023 было 90k).
- Разработчики всё чаще критикуют перекос в сторону AI.

😕 Удовлетворённость работой & зарплаты
- Предыдущий опрос показал, что 80 % разработчиков были либо неудовлетворены, либо в состоянии «разочарованности» на работе. Интересно, как изменились показатели в 2025 году.

- В 2024 году выяснилось, что гибкость и зарплата перестали вносить равный вклад в удовлетворённость, теперь зарплата выше оказывает сильный эффект для топ‑25 % зарплатной шкалы

.- К примеру, мобильные и back‑end разработчики в UK и Нидерландах стали более удоволетворены работой за счёт более высоких зарплат

📎 Отчёт целиком: https://survey.stackoverflow.co/2025

@ai_machinelearning_big_data


#ai #stackoverflow
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍75🔥5🥰1