Tokio-Core 项目教程

Tokio-Core 项目教程

tokio-coreI/O primitives and event loop for async I/O in Rust项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/to/tokio-core

1. 项目的目录结构及介绍

Tokio-Core 项目的目录结构如下:

tokio-core/
├── benches/
├── examples/
├── src/
├── tests/
├── .gitignore
├── .travis.yml
├── Cargo.toml
├── LICENSE-APACHE
├── LICENSE-MIT
├── README.md
└── appveyor.yml

目录介绍

  • benches/: 包含性能测试代码。
  • examples/: 包含项目示例代码。
  • src/: 包含项目源代码。
  • tests/: 包含测试代码。
  • .gitignore: Git 忽略文件配置。
  • .travis.yml: Travis CI 配置文件。
  • Cargo.toml: Rust 项目的依赖和元数据配置文件。
  • LICENSE-APACHE: Apache 许可证文件。
  • LICENSE-MIT: MIT 许可证文件。
  • README.md: 项目说明文档。
  • appveyor.yml: AppVeyor CI 配置文件。

2. 项目的启动文件介绍

Tokio-Core 项目的启动文件位于 src/ 目录下。主要的启动文件是 lib.rs,它包含了项目的核心逻辑和事件循环的实现。

// src/lib.rs

// 项目核心逻辑和事件循环的实现

3. 项目的配置文件介绍

Tokio-Core 项目的主要配置文件是 Cargo.toml,它包含了项目的依赖、版本信息和其他元数据。

# Cargo.toml

[package]
name = "tokio-core"
version = "0.1.18"
authors = ["Carl Lerche <me@carllerche.com>"]
edition = "2018"

[dependencies]
bytes = "^0.4"
futures = "^0.1.21"
iovec = "^0.1"
log = "^0.4"
mio = "^0.6.12"
scoped-tls = "^0.1.0"
tokio = "^0.1.5"
tokio-executor = "^0.1.2"
tokio-io = "^0.1"
tokio-reactor = "^0.1.1"
tokio-timer = "^0.2.1"

[dev-dependencies]
env_logger = "^0.4"
flate2 = "^1"
futures-cpupool = "^0.1"
http = "^0.1"
httparse = "^1.0"
libc = "^0.2"
num_cpus = "^1.0"
serde = "^1.0"
serde_derive = "^1.0"
serde_json = "^1.0"
time = "^0.1"

配置文件介绍

  • [package]: 定义了项目的名称、版本和作者等信息。
  • [dependencies]: 定义了项目运行所需的依赖库及其版本。
  • [dev-dependencies]: 定义了开发和测试所需的依赖库及其版本。

以上是 Tokio-Core 项目的目录结构、启动文件和配置文件的详细介绍。希望这份教程能帮助你更好地理解和使用该项目。

tokio-coreI/O primitives and event loop for async I/O in Rust项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/to/tokio-core

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

6/2025 MP4 出版 |视频: h264, 1280x720 |音频:AAC,44.1 KHz,2 Ch 语言:英语 |持续时间:12h 3m |大小: 4.5 GB 通过实际 NLP 项目学习文本预处理、矢量化、神经网络、CNN、RNN 和深度学习 学习内容 学习核心 NLP 任务,如词汇切分、词干提取、词形还原、POS 标记和实体识别,以实现有效的文本预处理。 使用 One-Hot、TF-IDF、BOW、N-grams 和 Word2Vec 将文本转换为向量,用于 ML 和 DL 模型。 了解并实施神经网络,包括感知器、ANN 和数学反向传播。 掌握深度学习概念,如激活函数、损失函数和优化技术,如 SGD 和 Adam 使用 CNN 和 RNN 构建 NLP 和计算机视觉模型,以及真实数据集和端到端工作流程 岗位要求 基本的 Python 编程知识——包括变量、函数和循环,以及 NLP 和 DL 实现 熟悉高中数学——尤其是线性代数、概率和函数,用于理解神经网络和反向传播。 对 AI、ML 或数据科学感兴趣 – 不需要 NLP 或深度学习方面的经验;概念是从头开始教授的 描述 本课程专为渴望深入了解自然语言处理 (NLP) 和深度学习的激动人心的世界的人而设计,这是人工智能行业中增长最快和需求最旺盛的两个领域。无论您是学生、希望提升技能的在职专业人士,还是有抱负的数据科学家,本课程都能为您提供必要的工具和知识,以了解机器如何阅读、解释和学习人类语言。我们从 NLP 的基础开始,从头开始使用文本预处理技术,例如分词化、词干提取、词形还原、停用词删除、POS 标记和命名实体识别。这些技术对于准备非结构化文本数据至关重要,并用于聊天机器人、翻译器和推荐引擎等实际 AI 应用程序。接下来,您将学习如何使用 Bag of Words、TF-IDF、One-Hot E
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