1.4 Hello Cargo

本文介绍了Rust语言中的包管理器和构建系统Cargo,包括其依赖管理、统一项目结构和命令行工具的使用。通过创建和运行一个简单的Hello,Cargo项目,展示了Cargo在Rust开发中的重要性。

Rust 1.4: Hello Cargo

引言

在Rust的学习旅程中,"Hello, world!" 是每个程序员遇到的第一个挑战。但是,随着我们深入学习,我们会遇到 Rust 的包管理器和构建系统:Cargo。Cargo 是 Rust 生态系统中不可或缺的一部分,它处理了 Rust 项目的编译、依赖管理和多种任务执行。本篇博客将带你走进 Cargo 的世界,让你了解其基本用法,并通过一个简单的 "Hello, Cargo!" 项目来展示它的魅力。

什么是 Cargo?

Cargo 是 Rust 的官方包管理器和构建系统。它被设计来帮助开发者管理项目依赖、编译项目、运行测试和分享代码等。Cargo 随 Rust 安装包一起发行,因此如果你已经安装了 Rust,那么 Cargo 也已准备就绪。

Cargo 的特性

  • 依赖管理:Cargo 允许你声明项目的依赖,并自动下载和编译这些依赖。
  • 统一的项目结构:Cargo 提供了一个推荐的项目结构,让 Rust 项目的组织更加统一和容易理解。
  • 便捷的命令行工具:Cargo 提供了一系列命令行工具来帮助开发、构建、测试和分享你的 Rust 项目。

开始使用 Cargo

要开始一个新的 Rust 项目,你可以使用 Cargo 的 cargo new 命令。这个命令会创建一个包含基本文件结构的新项目,让你能够立即开始编写代码。

创建一个新项目

  1. 打开终端。
  2. 运行 cargo new hello_cargo 命令。
  3. 进入新创建的 hello_cargo 目录。

这个命令会创建一个新的目录 hello_cargo,其中包含了一个 Cargo.toml 配置文件和一个 src 目录,src 目录中包含一个 main.rs 文件,这是项目的入口点。

编写和运行项目

  1. 打开 src/main.rs,并写入 Rust 的传统 "Hello, World!" 示例代码:

    fn main() {
        println!("Hello, Cargo!");
    }
    
  2. 使用 cargo run 命令编译并运行项目。

  3. 观察到终端输出 "Hello, Cargo!"。

通过这些简单的步骤,你不仅创建了一个 Rust 项目,还通过 Cargo 成功运行了它。

实战环节

如果刚开始没有博主一样的文件路径可以在一个地方创建和博主一样的文件夹然后通过cmd cd 复制粘贴自己的路径就可以了,其他后面的除了ls指令打不开我也不知道为什么?都很顺利

总结

Cargo 是 Rust 开发不可或缺的工具,它简化了项目管理、依赖处理和编译过程。通过上述步骤,你已经学会了如何使用 Cargo 创建和运行一个简单的 Rust 项目。随着你继续探索 Rust,Cargo 的高级特性和能力将成为你宝贵的资源。欢迎进入 Rust 和 Cargo 的世界,开始你的 Rust 编程旅程。

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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