通过开发一个解释器的过程来学习如何改进内存效率
生命周期（Lifetimes）是 Rust 中一个非常有趣的特性，同时也是人类经验的一部分。本文是技术博客，所以我们主要关注 Rust 中的生命周期特性。作者承认，自己在 Rust 中利用生命周期安全地借用数据的过程中，一直是个慢热型采用者。在 Memphis 项目的树遍历实现中，Memphis 是一个用 Rust 编写的 Python 解释器，作者几乎没有使用生命周期（通过不停地克隆数据），并且经常通过使用内部可变性来规避借用检查器。
然而，今天作者决定改变这种做法，并表示“不再使用捷径”。他指出，什么是捷径，什么才是正确的做法，实际上是一个优先级和视角的问题。每个人都曾犯过错误，作者也为自己的错误负责。
作者在安装 Rust 编译器（rustc）后六周开始编写解释器，因为他没有耐心。经过这些自我调侃后，作者开始今天的讲解，说明如何利用生命周期特性，作为“生命线”来改善自己臃肿的解释器代码。
https://blog.fromscratchcode.com/improving-memory-efficiency-in-a-working-interpreter
PlugOver - 一款基于 Rust 的 AI 助手应用
PlugOvr 是一款基于 Rust 的 AI 助手应用，能够与您最喜欢的应用程序集成。通过一个快捷键，您可以在任何应用程序中访问 PlugOvr。PlugOvr 支持跨平台运行，适用于 Linux、Windows 和 macOS。
https://github.com/PlugOvr-ai/PlugOvr
让 Unsafe Rust 更加安全：使用验证 Unsafe 代码的工具，支持 C 和 C++ 库
Rust 成为越来越受欢迎的系统编程语言的原因之一，是它在提供卓越性能的同时，能够消除编译时的内存和并发错误，而这些错误在其他具有类似性能特性的语言中（如 C 和 C++）是难以避免的。然而，通过编写 unsafe Rust，是有可能绕过这些编译时检查的。尽管绝大多数程序员不应该编写 unsafe Rust，但一些库为了性能、直接操作内存或硬件，或者与其他库和系统调用集成，确实会使用 unsafe Rust。[1] 本文将探讨用于验证 unsafe Rust 代码的工具，包括从 C 或 C++ 编写的库中调用的 unsafe 代码。我的兴趣在于探索这一主题，是为了编写安全可靠的操作技术（OT）和关键基础设施软件。
https://blog.colinbreck.com/making-unsafe-rust-a-little-safer-tools-for-verifying-unsafe-code/
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From 日报小组 Mike
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