Rust 加载tensorflow模型用于预测
最近的时间做了一个项目:基于Rust的车牌图像处理,因为爱好Rust,而项目又不得不做,于是乎用Rust重新造了一个轮子,但是也不是没有什么用处,起码这个轮子变得很快并且推广了Rust在机器学习方面的应用,私心里还颇有些得意的。但是这类项目用到了深度学习,而Rust并没有纯深度学习框架的实现,所以使用tensorflow binding是较为理想的方案。
本文将介绍如何使用Rust加载Tensorflow 的模型
最近的时间做了一个项目:基于Rust的车牌图像处理,因为爱好Rust,而项目又不得不做,于是乎用Rust重新造了一个轮子,但是也不是没有什么用处,起码这个轮子变得很快并且推广了Rust在机器学习方面的应用,私心里还颇有些得意的。但是这类项目用到了深度学习,而Rust并没有纯深度学习框架的实现,所以使用tensorflow binding是较为理想的方案。
本文将介绍如何使用Rust加载Tensorflow 的模型
公司用来进行二次验证登陆的方式是TOTP,全称是_Time-based One-Time Password algorithm_。维基百科上对与TOTP的说明的十分详细:基于时间的一次性密码算法 从这里我们可以找到我们需要实现一个totp可能需要用到的要素:epoch,time step,密钥,加密哈希算法等。还有实现_totp_的基本原理。事实上对比一些别的实现,我们也可以知道中文维基上的有错误之处。
这一次我将记录我实现totp算法的过程以及遇到的坑。
这一次实现的代码可以在我的Github中找到。Github: totp
从JavaScript,从Java,从Python甚至是从C过来,都会不习惯_Rust_的错误处理方式。但这不是rust限制了你错误处理的方式。事实上rust提供了很大的自由度来进行错误处理,灵活的方式。
对于Rust来说,Option
和Result
很大程度上造成了你在错误处理上的不适感。
要熟练地使用这些方式并不简单,但当你熟练之后,你应当会十分地enjoy这个过程。
这篇博客简单记录了一下我最近遇到的错误处理的方式。
在看先前的拉丁美洲的Rustconf,偶然看到了Without Boats大佬的关于零成本异步IO的介绍。
在其中学习到一些异步编程模型,在此做一个总结。
最近试图想用rust做一个小工具,但是rust上目前还没有对应的库,而C语言中有对应的库。想尝试使用这个库,我需要先了解一下rust ffi(Foreign Function Interface)。
要想将rust的ffi应用到一整个库上,首先我们先从一个文件做起。
这篇文章就是对rust ffi 一次小小尝试的记录。
我觉得使用linux的你应该尝试一下使用这个工具科学上网,自从ssr发展了科学上网节点的订阅形式之后,各大的机场都支持了订阅,由于日渐增高的墙,许许多多的科学上网的工具也都层出不穷,但不是所有工具都支持订阅链接导入的方式获取节点,许多的工具还都只能够手动更改配置运行,尤其是对linux的用户来说。clash是其中一款,非常棒的工具,我正在使用它,但没有linux下的支持订阅的实现。 所以我写了一个工具clash-node,支持订阅链接。
当我们在chrome的地址栏上输入中文的进行搜索之后,我们敲入的关键词在这个时候被编码成了我们看不懂的一串由%
和十六进制数组成的东西。
比如:
中文搜索
被编码成了
%E4%B8%AD%E6%96%87%E6%90%9C%E7%B4%A2
所以如何它是如何编码和解码中文的呢?
今天我决定将我使用JavaScript开发了一个vmess解析工具的记录po给大家看。这个工具主要是为clash linux版本设计的,包含获取vmess订阅链接内容,和解析单个链接等功能。