大数据中能够自动解决依赖问题的通用编译工具有哪些

这期内容当中小编将会给大家带来有关大数据中能够自动解决依赖问题的通用编译工具有哪些，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。

Fac——能够自动解决依赖问题的通用编译工具

如果在编译工程的时候未正确指定依赖项，Fac可以在多次尝试之后将工程成功编译。

该项目创立于2014年，最开始用C编写，2017年后开始使用rust。

Fac的灵感来自于通用编译工具make，它利用ptrace来枚举所有依赖项，并将所有源文件添加到（git）repo中。Fac的一个重要特性是它能够自动处理依赖关系，而不会像传统的编译工具一样在工程的依赖性上报错。目前，fac仅能够在Linux系统上运行，但它非常易于使用。

Read More: https://github.com/droundy/fac http://physics.oregonstate.edu/~roundyd/fac

选择性抗锯齿像素算法

始终一致地应用抗锯齿处理图像非常耗费资源，因此通过这个算法可以将此过程轻松实现自动化选择。

大致步骤分为：

1. 给定像素一个完整的线条

2. 计算每1 px宽块的长度和方向

3. 针对每个像素块，将一定长度的一部分颜色变为其他颜色

/// selectively anti-alias a pixel perfect line
/// each segment of length l contains floor(l*k) number of $alt_color pixels
pub fn selective_antialias(path: &mut Pixels, k: f64, alt_color: Color) {
    let mut chunks = vec![];
    let mut start_idx = 0;
    for (i, (pi,pj)) in path.iter().zip(path.iter().skip(1)).enumerate() {
        // if consecutive pixels not connected
        if (pi.point.x != pj.point.x) && (pi.point.y != pj.point.y) {
            let start_pix = path.0.get_index(start_idx).unwrap();
            let dir = start_pix.dir(&pi);
            chunks.push((i - start_idx, dir));
            start_idx = i + 1;
        }
    }
    let start_pix = path.0.get_index(start_idx).unwrap();
    let dir = start_pix.dir(path.iter().last().unwrap());
    chunks.push(((path.len() - start_idx - 1), dir));
    assert_eq!(chunks.iter().map(|i|i.0 + 1).sum::<usize>(), path.len());
    let mut idx = 0;
    for (l, dir) in chunks {
        for j in 0..=l {
            // xor with dir to keep orientation of coloring
            // example:
            //           o    o
            //           o    o
            //           x    x
            //           x    x
            //            ooxx
            if (j <= (l as f64 * k) as usize) ^ dir {
                let p = path.0.get_index(idx).unwrap().with_color(alt_color);
                path.0.replace(p);
            } else {
                // noop
            }
            idx += 1;
        }
    }
}

Read More: Ricky Han blog

rxRust 0.2发布

rxrust是一个Rust实现的Reactive Extensions。ReactiveX是一个用于通过使用可观察序列来编写异步和基于事件的程序的库。除了对象必须将流的第一个闭包打包之外，他几乎是0开销的。

它扩展了观测模式以支持数据“与/或”事件序列，并添加了允许以声明方式组合序列的运算符，同时抽象出对低级线程同步、线程安全、并行数据结构和无阻塞I / O等问题的补充。

Read More: https://github.com/M-Adoo/rxRust/blob/master/CHANGELOG.md

Reactive Extensions官网：http://reactivex.io/

Helm本月迎来第一批用户

heim是用于系统信息获取的Rust跨平台异步库，已经发布一个多月，能够获取Rust crates生态系统中的系统信息（例如，CPU，内存，磁盘或进程统计）。

heim 有几个关键目标来奠定他的发展基础和公共接口：1.异步优先 2.跨平台。3.模块化设计。4.符合用户习惯且易于上手。

现在可以使用新模块heim::process查询系统进程：

let current = heim::process::current().await?;

let mut processes = heim::process::processes();
while let Some(process) = processes.next().await {
    let process = process?;

    println!("Pid: {}", process.pid());
    if process.pid() == current.pid() {
        println!("It's-a me, Mario!");
    }

    println!("Status: {:?}", process.status().await?);
    println!("Name: {}", process.name().await?);
    println!("Path to executable: {:?}", process.exe().await?);
    // …and many other methods available
}

上述就是小编为大家分享的大数据中能够自动解决依赖问题的通用编译工具有哪些了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道。