Rust 2018临近:设法从Rust 2015过渡

Rust2018版本将于2018年12月6日发布,该版本专注于提升语言生产力,包括改进编译器性能、优化语言特性、改进工具和文档等。新版本将引入一些轻微的不稳定性,以支持可能破坏现有Rust2015代码的语言变更,并提供了一系列工具和选项来帮助开发者顺利过渡。

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据Rust核心团队报道,Rust 2018(对应Rust 1.31)的第一个版本将于2018年12月6日准备就绪。从Rust 2015首次发布以来,大量新特性合并到一个新的标签下,大大丰富了这门语言。

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据InfoQ报道,Rust 2018侧重于提高语言的生产力,就是说,侧重于编译器性能,对许多语言特性进行优化,进一步改进工具、库和文档。新的Rust 2018语言特性有的已经出现在Rust近日的发布中,有的将会出现在Rust 1.31之前的版本中,包括impl Trait、macros 2.0、SIMD支持、“非词法作用域生命周期(non-lexical lifetimes)”、async/await支持及模块改造。

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最值得注意的是,Rust 2018将稍微放宽稳定性保证,从而为可能破坏现有Rust 2015代码的语言变更提供支持。例如,Rust 2018将包含try关键字,这可能会与一些代码中的函数或变量名冲突。

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为了解决这个问题和其他类似的可能性,帮助开发人员设法从Rust 2015过渡到Rust 2018,Rust将遵循C++和Java的步骤。这有几层含义:

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  • Rust 2018可以选择加入。如果你希望在现有的项目中使用Rust 2018,那么你可以在项目的cargo.toml文件中加入edition='2018'。为了防止版本激活码丢失,Rust编译器将默认使用Rust 2015。所有使用cargo new新建的项目将默认加入edition = '2018'。\\t
  • 由于Rust编译器既支持Rust 2015,又支持Rust 2018,所以你可以在同一个项目中组合使用依赖其中任意一个Rust版本的依赖项。这让你可以在Rust 2018程序中使用Rust 2015依赖项,也可以在Rust 2015项目中使用Rust 2018依赖项。\\t
  • 语言核心将保持不变,就是说,Rust 2018将只包含表层的破坏性更改,如上面提到的try关键词,或者是一些警告转换成了错误,等等。\

此外,Rust 2018将包含一个新工具cargo fix,这个工具可以帮助开发人员转换现有的代码库,实现代码的逐步过渡,采用Rust 2018推荐的新特性和习惯用语。

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另外,Rust核心团队已于近日发布了Rust 1.28,引入了全局分配器,让开发人员可以提供自己的内存分配器,以代替系统分配器;NonZero数值类型,优化内存;改进错误信息和格式化。

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查看英文原文:Rust 2018 is Approaching: Managing the Transition from Rust 2015

内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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