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Rust 的 GUI 框架生态概览

本文比较全面比较了目前主流的 Rust 的 GUI 框架的表现。其中++ 表示非常好，-- 表示非常差，而 o 表示处于平均水平。参与对比的框架共有 8 个，详细的比较结果如下： Electron + Neon Electron + FFI Electron + NodeJS Cpp Addon Rust Program + Qt static Rust program + Qt dynamic Cpp program + Rust lib static + Qt static Cpp program + Rust lib static + Qt dynamic Gtk 易于构建 ++ ++ + -- + o + + 构建性能 ++ ++ ++ -- ++ -- ++ o 打包体积 - - - ++ + ++ + o 易于部署 ++ ++ ++ + o + o - Rust互操作性 + o - + + + + ++ 开发速度 ++ + - + -- + -- - 内存占用 o o o o o o o + CPU占用 - - - ++ ++ ++ ++ ++ 安全性 o o o + + + + + 外观 ++ ++ ++ + + + + o 响应式UI ++ ++ ++ o o o o - 框架稳定性 + + + -- -- -- -- - 平台支持 + + + ++ ++ ++ ++ + 内建功能 ++ ++ ++ ++ ++ ++ ++ o 第三方组件 ++ ++ ++ + + + + - 调试 ++ ++ ++ o o o o o 测试 ++ ++ ++ o o o o o 社区 ++ ++ ++ + + + + - 许可证 ++ ++ ++ o o o o ++ 未参与测试的框架以下框架没有在此次测试的范围之内，原因是我们觉得这些框架还没有足够成熟： Flutter desktop & flutter-rs: 不够成熟 Relm: Gtk 衍生，外观看着不错 Godot: 老旧笨拙 Unity: 老旧笨拙 Azul: 不够成熟 Conrod: 不够成熟 Druid: 不够成熟 https://areweguiyet.com libui: 不够成熟 Platform specific libraries: 不提供跨平台支持 ImGUI: 不够成熟 Sciter: 收费项目 Web broswer communicating with a Rust local server: 老旧笨拙, 不安全? (DNS 重新绑定攻击) 以及不支持原生功能，如任务栏图标最有希望的似乎是 Flutter。排名研究结果排名如下, 标准就是不让狗屎上榜： Electron + Neon Rust program + Qt dynamic 用于开发，Rust Program + Qt static用于部署 Gtk, Cpp program + Rust lib static + Qt static, Cpp program + Rust lib static + Qt dynamic, Electron + NodeJS Cpp Addon Electron + FFI 欢迎关注公众号“红薯胡说” 参与 Rust GUI 框架的投票

2019-08-24

“大数据”与考据新生态

【大咖・来了第7期】10月24日晚8点观看《智能导购对话机器人实践》 “大数据”如今已渗透到人类生活的方方面面。随着各种数据库的大量出现，传统文史研究也发生了变化。近年来，与“e考据”和“数字人文”相关的研究日趋增多，因此，进一步探索如何更切实地将理论、方法与研究实践有机结合，就变得十分重要。扬弃既有研究成果大数据时代对传统文史研究产生的影响，首先表现在资料上。近些年新推出的电子资源在内容上甚至有超越传统出版物之势，检索的快捷性和精确度，可以令学者省却翻检群书、游历访书之劳。在这样的学术环境下，探讨某些疑难问题可能只需简单检索，许多“悬案”的解决难度也相应大幅度降低。前人因资料局限而不得不大量运用的“理校”“推论”“悟证”诸方法，在大数据时代无疑要重新进行扬弃。在学术史研究中，清人往往因所见善本不丰而大量运用“理校”法展开研究，其中有的结论或与善本相合或遭善本否定。今人既然已经能够在研究中大量占有善本供校勘，那么这种研究方法虽仍有学习的必要，但其实用性也难免会打些折扣。大量新材料理应引发大量新结论，一些“常识”或“定论”必然也会随之遭到质疑甚至颠覆，这对于现有的研究自然会有相当明显的刺激作用。近年来学界对于近代学人的成就时有争论，原因之一就在于当时学者以一人之力所做的资料性工作，精度和效率都很容易被数据库所超越。不少在民国时期“古史辨”中几乎成为公认的定论，随着出土文献的发现而被推翻(典型的例子如对《孙子兵法》的辨伪)，足见新材料在某些研究领域确实处于相当核心的地位。通过数据库重新打捞那些以往不被关注的文献，这实际上仍是发现新材料，其性质与考古相似，亦可称之为当下的“预流之学”(陈寅恪：《敦煌劫余录序》)。与此相关的一个问题是，在超过120亿字的可检索的古典文本，以及各种不同类型的数据库中，还蕴藏***问题可供发掘。而这些数据资源能否被学者使用，很大程度上取决于其所在单位购买的数据库数量。在高校间已有明显“数位落差”的现实条件下，学者个人的学术水准有可能受到所处文献环境的制约，而不同文献环境导致的信息素养的差异可能会进一步拉大这一差距。数据库大量涌现，学术评判标准也会发生变化。出于“功利”眼光计算，当代学者费尽周折的考据工作，很可能被下一代学者轻易解决。其原因并非人的智力、才能有别，而是文献环境不断变化提供的巨大方便使然。一代有一代之学术，面对不同的环境，学术范式也应随之转移。所以，当下正是海量文献可供使用、可以大有作为的时代，也是考据研究缺乏亮点而趋于同质化的时代。换言之，即使是在数据仍未被充分电子化的当下，考据研究的合法性也正在受到冲击。一般性的文献挖掘仍然重要，但能够解决核心学术问题的研究更为重要。引发学术伦理讨论在电子检索受到学界瞩目的同时，一些批评尤其是对于学术伦理的讨论也随之热门起来。电子检索的高效快捷，令不少学者担忧其可能引发更严重的学术不端。比如，有的研究者可能对相关领域了解有限，但在检索工具的助力下仍敢匆匆上马，轻易立说;有的研究者征引繁复，可谓博瞻，但实际上许多材料是脱离语境的“遥读”，经不起细加辨析;有的研究者过于迷信电子文本的全面性，但却因此而忽略了那些未被电子化的文献;有些电子文本存在错误，研究者未核查原书导致误引误断;等等。对这些实际存在甚至时显泛滥的问题，我们可以尝试从以下几个方面来进一步认识。首先，技术本身是中立的，上述批评很大程度上是在针对研究者个人的文史素养和治学态度，并未否定技术能够令优秀学者如虎添翼。而擅长检索的学者也能够认识到文史素养的重要性，并非一味依赖电子资源。从现实情况看，电子技术确实使那些曾经看上去遥不可及的***学者(尤其是实证型学者)，变得可以企及了，这至少是正在提升学术研究的平均水准。校勘、笺注、考据中的一些前期工作，可由计算机更精准地代劳，在人机结合的研究过程中，“高明子弟，自然沉潜”。其次，当下的电子文本绝非***，即使是扫描版也往往不能完全忠于原书，引用之前必须与原始文献核对，不能径用。但这恰好说明，现在的数据库还没有脱去以往“工具书”的性质。前人做研究，亦会查阅类书、索引等，甚至常有转引、代查的现象，这证明“工具”本来也不被排斥。如将数据库理解为一种高级的“逐字索引”，则其学术价值自然彰显。此外，纸质文献(尤其是整理本)同样常常有误。古籍校勘中，也多有以“通行本”为底本的典范。事实上，核心问题不在于当下的电子文本有多少具体错误，而在于能否使注释具有可回溯性和规范性。如果一味排斥征引电子文本，很可能也会使数据库开发者缺乏将电子文本精确化的动力。促进材料深度辨析一般观点通常认为，电子检索作为一种“捷径”，往往令学者过于重视关键词，却忽视同一词语所处的不同语境。时代的风气、作者的习惯、史料的性质等，都在大数据时代的考据中付之阙如。在笔者看来，这种弊病在传统文史研究中同样并不少见，却有可能在大数据时代觅得新的解决契机。首先，大数据时代资源丰富，找寻辅证、反例的难度都较以前小，可以在一定程度上防治孤证武断，并有益于深入理解史料所处的特殊语境。其次，当大数据呈现出全部信息时，可以在多方面帮助学者辨析问题，甚至可以用“结构取义”的方式展开新的研究思路。例如高树伟在研究《永乐大典》的辑佚条例时，推翻了认为《大典》“直取全文”的成说，并且依靠海量文本对校的方式，提出了《大典》征书的新通例。这一认识既变，或许在一定程度上可以借助通例建立参考系，并以此来重新认识前人辑佚的成果，不妨称之为类似于“理校”的“理辑佚”。黄一农最近在脂批本“宁”字抄写避讳的研究中，也提及抄本研究应建立参照系，这些见解似可遥相呼应。又如在文本细读工作中，作者究竟是直接使用某一典故，还是受到文化传统影响，实际存在多种可能。笺注、考据家往往侧重于锁定甲乙间的因果承袭关系，但容易忽视文化大传统的潜在影响。近年来古代文学研究引入“互文”理论，尝试说明这种影响往往是网络状、多源多流的。张昊苏在此基础上提出“e互文”思路，意在指出大数据时代有助于深入理解这种多样性。借助大数据提供的便利，考据学出现了“后发先至”的现象。前辈学者经年研究的难题，很可能被新一代学人在短时间内解决。至少在这类问题上，信息素养的意义很可能要高于传统知识体系，掌握查找知识的能力很可能也比掌握知识更为高效且重要。这里并非是说新时代的学者可以不掌握知识而解决问题，而是说，信息素养可以出于研究的需要，迅速进入新的领域并建构具有针对性的知识体系，这种大幅度的跨界是传统学者较难做到的。当然，就目前的研究状况来看，大数据时代“数字人文”研究还没有作出第***的成果，多数成果仍然是在研究具体问题，而尚未建立新的范式。但近十余年来这一领域的学术积累正以指数级速度增长，足以令人期待由“量变”产生“质变”。或许，未来传统学者也应该未雨绸缪，需要考虑能否做出不被数据库遮蔽、凸显研究者个性的学问。

2019-01-09

日益成熟的Arm生态体系

Arm64服务器基于开放的芯片架构，不断创新，逐步构筑能效、成本、生态环境等方面的优势。基于开放的Arm芯片IP授权，众多厂商共同参与了Arm服务器架构规范标准的制定。

2018-06-03

ICA联盟生态的进阶之路

这样定义是因为在大生态上，ICA联盟可以不断关注物联网产业上纵向的技术标准的关系，包括ICA联盟布局到物联网的数据、连接、网络和安全等工作组，并且会结合先进技术，包括大数据、边缘计算、人工智能和物联网的结合应用

2018-05-24

中国物联网产业生态报告

国内外知名企业均在不同程度布局物联网，产业大规模发展的条件正快速形成，未来2～3年将成为物联网产业生态发展的关键时期。

2018-04-12

HADOOP生态圈知识概述

一. hadoop生态概况 Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。

2017-11-14

Oracle瞄准Docker生态圈

本文讲的是Oracle瞄准Docker生态圈【编者的话】Oracle和Docker正在合作使得开发者更容易使用两家公司的技术。

2017-10-10

你必须了解Spring的生态

下面列举下主要的一些Spring的生态项目： Spring Boot：一站式快速开发解决项目。 Spring Cloud：提供对分布式系统的支持。

2017-08-12

[翻译]docker生态圈Mindmap

Docker是一个开源的Linux容器，其被业界所接受，很快成为了一个产业标准。Docker可以减少应用程序启动时候的大量资源的筹备。docker很快的成为了新兴的应用程序容器标准。现在有很多项目正围绕着它处于开发中。下面将是Mindmap出我所知道的一些项目。你可以在这里访问Mindmap. 英语原文链接http://allthingsplatforms.com/platforms/docker-ecosystem-mapped-out/ 本文转自破狼博客园博客，原文链接：http://www.cnblogs.com/whitewolf/p/3608187.html，如需转载请自行联系原作者

2017-01-09

Spark 生态系统组件

Spark 生态系统以Spark Core 为核心，能够读取传统文件（如文本文件）、HDFS、Amazon S3、Alluxio 和NoSQL 等数据源，利用Standalone、YARN 和Mesos

2017-01-03

如何打造一个生态

如何打造一个生态生态是一个非常迷人的话题。最近几年，互联网巨头们纷纷从平台思维转向生态思维。但是对于生态这个来自自然界的名词，有多少人能够静下心来仔细研究一下自然界生态的演变？

2016-12-23

Hadoop学习-生态体系(ecosystem)概览

生态体系概览经过长时间的发展，Hadoop已经形成了自己的生态体系。

2016-12-01

2019 年容器生态统计报告发布 | 云原生生态周报 Vol. 26

作者 | 酒祝、天元、元毅、心水、衷源业界要闻 1.2019 年容器生态统计报告发布据报告显示，Kubernetes 占据77% 的容器编排产品份额，Docker 占据 79% 的容器引擎产品份额。

2019-11-06

华为中国ICT生态之行圆满收官，以生态之名致广大而尽精微

、合作伙伴、媒体、分析师等见证了中国ICT生态的成长与壮大。

2017-09-26

专注能力开放初心不改电信欲围绕五大生态构建开放新生态

天翼开放平台如何助力电信五大生态圈体系健康发展？

2017-07-04

Markdown 转换器：把富文本 HTML 优雅地变成编辑器友好的 Markdown

从语雀、Notion、飞书文档导出 HTML 想迁到 GitHub GitLab Hexo

2026-07-15

RWKV-8 预览之 DeepEmbed：对端侧友好的稀疏设计，解决 MoE 显存占用

RWKV-8 "Heron" 是我们的下一代架构，具有多个全新技术。在此我们首先公布其中的 DeepEmbed 技术，它可以实现类似 MoE 的优秀推理性能，同时无需占用显存，甚至无需占用内存，可以让稀疏的大模型真正部署到所有端侧设备。推理代码：https://github.com/BlinkDL/RWKV-LM/blob/main/RWKV-v7/rwkv_v8_rc00_demo.py rwkv-8-pile 模型：https://huggingface.co/BlinkDL/rwkv-8-pile 下文将详细介绍 DeepEmbed 的原理与实现：什么是 DeepEmbed DeepEmbed 在模型的每一层 FFN 中为词表中的每个 token 训练一个可学习的高维向量，这可以写成 Embed 层。这些向量在训练阶段可被学习，而在推理阶段可存储于 RAM/SSD 中，对于每个 token 只需预读极少量参数，从而显著减少显存占用。推理时，模型根据 token index 可提前预读本层的 embedding 向量，用于对 FFN 输出进行逐通道的乘性调制（channelwise scaling）。这些基于 token 的 embedding 向量构成了一个规模庞大但稀疏的知识库，能够显著提升模型存储和调用世界知识的能力。尽管这些向量看似增加了模型参数量，但不需要占用显存，且在训练过程中可通过 TP（Tensor Parallelism）避免 DP（Data Parallelism）中梯度同步的带宽开销，并可进一步 offload 至 RAM 或 SSD。在端侧推理场景下，这些向量同样可存储于内存中，或通过mmap等机制直接从硬盘按需加载。每个 token 仅引入几十 KB 的额外访存开销，使该机制非常适合在边缘设备上部署。 DeepEmbed 代码示例原始 ReLuSq FFN： x = torch.relu(self.key(x)) ** 2 return self.value(x) DeepEmbed_1x ReLuSq FFN： self.deepemb = nn.Embedding(d_vocab, d_emb) ... x = torch.relu(self.key(x)) ** 2 return self.value(x) * self.deepemb(idx) DeepEmbed_4x ReLuSq FFN（效果更佳，参数更多）： self.deepemb = nn.Embedding(d_vocab, d_emb * 4) ... x = torch.relu(self.key(x)) ** 2 return self.value(x * self.deepemb(idx)) 从代码可以看出，self.deepemb 用于对 FFN 的输出或中间结果进行乘法缩放。这里的 idx 是输入的 token 索引。需要：注意将 self.deepemb 向量初始化为常数 1，以确保训练初期不会干扰模型行为。 self.deepemb 向量并不直接修改 FFN 的参数，而是以 token 为单位，替代了原本基于输入动态生成的门控向量在通道维度上的乘性调制功能，使模型对 token 的语义或类别具备更强的感知能力。由于查表操作在推理时不占用 VRAM，这些向量在参数量层面几乎是"免费的"。因此，还可以进一步引入 n-gram（如 bigram、trigram），提升模型对词组/片段的建模能力。如果词表规模较大，也可结合 LoRA 技术降低显存和训练开销。实验结果表明：相较于 baseline，更大规模的 DeepEmbed 能够带来更显著的 loss 改善。 DeepEmbed 技术在 twitter 公布后，引发多方关注，包括 ViT 作者 Lucas Beyer。未来我们会逐渐公布 RWKV-8 的更多创新技术。加入 RWKV 社区欢迎大家加入 RWKV 社区，可以从 RWKV 中文官网了解 RWKV 模型，也可以加入 RWKV 论坛、QQ 频道和 QQ 群聊，一起探讨 RWKV 模型。 📖 RWKV 中文文档：https://www.rwkv.cn 💬 RWKV 论坛：https://community.rwkv.cn/ 🐧 QQ 频道：https://pd.qq.com/s/9n21eravc 📺 BiliBili 视频教程：https://space.bilibili.com/3546689096910933

2025-05-28

HertzBeat 赫兹跳动 v1.0.beta.5 发布，易用友好的监控告警系统

赫兹跳动是由Dromara孵化，TanCloud开源的一个支持网站，API，PING，端口，数据库，全站等监控类型，支持阈值告警，告警通知(邮箱，webhook，钉钉，企业微信，飞书机器人)，拥有易用友好的可视化操作界面的开源监控告警项目

2022-03-10

Dcat Admin v1.2.5 发布，对开发者友好的后台系统构建工具

内置丰富的后台常用组件，开箱即用，让开发者告别冗杂的HTML代码，对后端开发者非常友好。在线演示站点|官方文档|Gitee主页|Github主页

2020-04-30

开源中国 AI 研报 (2026.5)丨AI Agent 赛道融资爆发；Google I/O 2026 发布 Gemini 全生态升级；AI 芯片与算力基础设施进入万亿市值时代

《开源中国 AI 研报》2026 年 5 月期，追踪全球 AI 行业动态。

2026-06-02

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Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源，继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。