Rust
7.37K subscribers
332 photos
38 videos
3 files
901 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
🎨 Snap Your Pixels to Perfection!

Pixel Snapper — инструмент для упорядочивания пикселей в идеальную сетку. Он помогает исправить неаккуратные и несогласованные элементы пиксельного искусства, созданного ИИ. Подходит для 2D-игровых активов и процедурного искусства, требующего точной сетки.

🚀Основные моменты:
- Упорядочивает пиксели по сетке.
- Поддерживает масштабирование разрешения.
- Привязывает цвета к строгой палитре.
- 🌐 Доступен как CLI и веб-версия.

📌 GitHub: https://github.com/Hugo-Dz/spritefusion-pixel-snapper

#rust
🔥203🥰2🤗1
🎯 Высокопроизводительная распределённая платформа для предсказательных рынков, построенная на микросервисной архитектуре.

Она позволяет пользователям создавать, торговать и закрывать рынки прогнозов с поддержкой. Построена на Rust, она обеспечивает масштабируемость и надежность.

📌 GitHub: https://github.com/CryptomSol/prediction-market

#rust
👍186🥰3👌1🤗1
🦀 Сообщество Rust опубликовали итоги целей за декабрь 2025

Rust-команда опубликовала Project goals update (December 2025) - это ежемесячный отчёт о том, как двигаются ключевые инициативы проекта. По сути - публичный статус-репорт: что реально делается, что застопорилось и куда уходит фокус.

Rust сейчас ведёт 41 проектную цель, из них 13 - “flagship goals” (приоритетные направления). Это не просто “идеи”, а конкретные треки с ответственными, задачами и трекингом по issue.

Что это значит простыми словами

1) Rust развивается не хаотично
Это не “выпустили релиз и забыли”. У языка есть публичная система целей, где видно:
- кто владелец
- какая команда отвечает
- какой прогресс
- что мешает

2) Важен не только код, но и процессы
В отчёте прямо пишут, что по некоторым целям прогресс есть, по некоторым - нет. И это тоже полезный сигнал: Rust честно показывает реальность разработки большого языка.

3) Это лучший источник, чтобы понять «куда идёт Rust»
Если ты пишешь на Rust или следишь за экосистемой, такие апдейты дают самое ценное:
не хайп, а реальное движение по большим инициативам.

Если коротко:
Rust превращается в ещё более “инженерный” проект - с понятным планом, ответственными и прозрачной отчетностью.

Подробности: https://blog.rust-lang.org/2026/01/05/project-goals-2025-december-update/
👍3414🥰4🗿1
🔥 CEO Cursor заявил, что они скоординировали **сотни GPT-5.2 агентов**, чтобы автономно собрать браузер с нуля всего за 1 неделю.

Цитата:
> “Мы построили браузер с GPT-5.2 прямо в Cursor. Он работал без остановки целую неделю.”


Что особенно дико:
- 3M+ строк кода
- тысячи файлов
- рендер-движок с нуля на Rust
- парсинг HTML / CSS

Если это правда - мы уже не “пишем код”, мы управляем армией агентов, которые строят целые продукты без сна и выходных.

https://x.com/mntruell/status/2011562190286045552
😁33🙉1411🤪7🔥6🤯4👍3🤬2🥱2😱1
🦀 Лучшая стратегия учить Rust - читать сильный production-код

Один из самых быстрых способов прокачаться в Rust:
не только “учебники”, а разбор реальных библиотек и паттернов.

Нашёл отличный code-dive по uv (Python package manager) и его OnceMap - это пример того, как в настоящем async Rust:
избегают дублирования работы
правильно синхронизируют конкурентные запросы
и не ловят тонкие race-condition’ы

Что там интересного:
DashMap - конкурентная hashmap для многопоточности
Notify - “паркуем” ожидание и будим нужных воркеров
• race-ошибка решена через pin (важный нюанс в async)

https://codepointer.substack.com/p/uv-oncemap-rust-pattern-for-running
👍357🔥4🥰2🤗1
Forwarded from Machinelearning
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🙂 Как Cursor вайбкодил браузер - наглядно.

Гендир Cursor, Майкл Труэлл, запостил в Х крутую тайм-лапс визуализацию процесса создания браузера роем агентов, о котором мы рассказывали на днях.

Сколько раз пересмотрели?

@ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍166🔥6🥱3🤷‍♂2🥰2
🚀 Алгоритм рекомендаций для "For You" на X

Этот репозиторий содержит ядро системы рекомендаций, которая формирует ленту "For You". Алгоритм объединяет контент из сети (посты от подписок) и внешний контент, используя модель трансформера Grok для ранжирования.

🚀 Основные моменты:
- Интеграция постов из сети и глобального корпуса.
- Использует Grok для предсказания вероятности вовлеченности.
- Упрощенная архитектура без ручных настроек и эвристик.

📌 GitHub: https://github.com/xai-org/x-algorithm
17👍3🔥1🥰1