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亲爱的Rustaceans
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[深度学习(Deep Learning)- crates.io]
- Martin1887/oxigen — 快速、并行、可扩展、适应性强的遗传算法库。使用此库例子可在几秒钟内解决n皇后问题(n-queens,n=255),且使用内存小于1MB。
- innoave/genevo — 可定制、可扩展的遗传算法模拟器。
- willi-kappler/darwin-rs — 进化算法库。
- m-decoster/RsGenetic — 遗传算法执行框架,具备模块化API。
- yurytsoy/revonet — 实数编码遗传算法库,解决优化问题及神经网络训练。
[机器学习(Machine Learning) - crates.io]
请参阅 - About Rust’s Machine Learning Community。
- AtheMathmo/rusty-machine — 机器学习库。
- avinashshenoy97/RusticSOM — 自组织映射神经网络, 即Self Organizing Maps (SOM), 可以对数据进行无监督学习聚类。
- spearow/juice - 黑客适用的机器学习引擎(以前称为autumnai/leaf)。
- tensorflow/rust — TensorFlow的Rust语言绑定。
- maciejkula/rustlearn — 机器学习库。
- LaurentMazare/tch-rs — PyTorch的Rust语言绑定。
- saurvs/astro-rust — 天文计算库。
- fitsio — cfitsio接口封装库。
- flosse/rust-sun — 计算太阳位置。
- zonyitoo/coio-rs — 协程I/O库与工作窃取算法。
- dpc/mioco — 可伸缩,基于协程的异步IO库。提供虚拟调度的绿色线程,类似Golang中的Goroutines,亦称纤程(fibers)。
- TeaEntityLab/fpRust — 为Rust提供面向函数范式编程特性,如:Monad/MonadIO, Handler, Coroutine/doNotation等。
- rust-lang-nursery/futures-rs — 零开销异步编程。
- mio — MIO是一个轻量级的异步I/O库,其重点是尽可能减少操作系统抽象的开销。
- Xudong-Huang/may — 高性能
Stackful
协程库,类似Golang中的Goroutines,可以很容易地用来设计和开发大并发程序。 - rustasync/runtime - 和
stdlib
无缝融合的异步API。
- indiscipline/zrtstr — 命令行应用,用来检测wav音频文件。探测由音频编辑软件伪造的立体音,输出单声道音频等。
- GuillaumeGomez/rust-fmod — FMOD的Rust语言绑定。
- jhasse/ears — 基于OpenAL和libsndfile音频处理库。
- jpernst/alto — OpenAL-1.1及扩展(包括EFX)的Rust语言绑定。
- musitdev/portmidi-rs — PortMidi 的Rust语言绑定。
- hound — wav音频文件编码和解码库。
- tomaka/rodio — 音频播放库。
- RustAudio/rust-portaudio — PortAudio的Rust语言绑定。
资源添加的最简单方式是——
- 点击 https://github.com/zzy/awesome-rust-zh/edit/master/README.md;
- 编辑,然后按照GitHub的指导说明创建拉取请求。
如果希望在README.md
中添加资源,请首先做如下考虑——
- 这个资源是否对
Rustaceans
有用?是否试用过?是否稳定? - 请您在贡献资源时,使用模板:
[username/repository_name](https://github.com/username/repository_name) [[repository_name](https://crates.io/crates/repository_name)] — DESCRIPTION [<img src="https://api.travis-ci.org/username/repository_name.svg?branch=master">](https://travis-ci.org/username/repository_name)
注:末尾的svg
项可选。