提供了 IMU 传感器融合算法的 Rust 端口，该算法由 Sebastian Madgwick 在他的论文An effective orientation filter for惯性和惯性/磁传感器阵列中提出

Rust 中的空间殖民化算法

贝叶斯网络的循环信念传播算法的实现 贝叶斯网络和循环信念传播 贝叶斯网络可用于编码事件之间的一组因果或逻辑概率依赖关系。它们采用有向无环图的形式，每个节点都与一个概率表相关联，该概率表定义了它根据其父节点的值获取每个可能值的概率。 Loopy Belief Propagation 是一种算法，它计算网络每个节点的边际概率分布的近似值，以预先设置的一组选定“观察”变量的值为条件。 这是一个近似值，它表现得好像每个节点的父节点在给定节点的情况下是条件独立的。仅当所考虑的图实际上是一棵树（没有无向循环）时，这才是正确的，在这种情况下，近似值是精确的。 该算法的一个典型失败案例是，当某些节点的父节点既高度相关又非常随机（尤其是simple_net此存储库中的示例的情况；））。然后，即使算法收敛（并非总是如此），它也很可能收敛到错误的值。 另一方面，对于观察结果几乎可以肯定确定网络其余部分的值的网络（这在现实世界的问题中并不少见），循环信念传播算法提供了一个非常好的近似值

使用rust-libp2p作为网络层的 PBFT 共识算法的实现

分别在RFC 6238和RFC 4226中指定的基于时间的一次性密码 (TOTP) 和基于 HMAC 的一次性密码算法的简单 Rust 实现。 用法 从 rustotp_cli crate 构建命令行客户端： $ cd rustotp_cli $ cargo build 从密钥生成单个 OTP： $ ./target/debug/rustotp_cli 42 663792 或者，启动一个交互式会话，在每个时间步都会生成一个新的 OTP，并带有可视进度条： $ ./target/debug/rustotp_cli 42 --timestep=5 --interactive 495515 ##### ##### 783920 ##### ##### 484936 ##### ####

PQ-Grams 是一种有效评估树结构/内容相似性的方法，用于可以抽象为嵌套（标签、儿童）对的树结构。鉴于此前提，单个 PQ-Gram 是前 P 个祖先标签（包括当前节点）和下一个 Q 子标签。PQ-Gram 配置文件是一棵树中所有 PQ-Gram 的集合，包括填充每个子集的左侧和右侧的“填充器”节点，以及祖先树的顶部。 然后可以将这些 PQ-Gram 与 NLP 中的 n-Gram 或 shingles 类似地使用，通过集合并集和集合差异度量来评估树之间的相似性。最初的用法是执行类似集合差分的操作来计算近似的树编辑距离。

以纯 Rust 实现的 rijndael-cbc 加密和解密算法（支持零填充或 pkcs7）

Rust 中的中文分词算法 MMSEG

Rust 中的 Fastq 配对算法 尝试对不同的 fastq 配对方法进行基准测试，以确定内存和运行时之间的权衡。 方法 描述 资源 存储读取 迭代 R1 并存储。迭代 R2 并写出。 两者兼而有之 同时遍历 R1/R2。找到成对的写入/弹出哈希图。 寻读 将标头散列到字节位置。迭代 R2 并寻找 R1 写出对。 Seek-Iter-Both 遍历 R1/R2 存储字节位置。查找/写入/弹出哈希图作为对。

该库使用进化算法 ( EA ) 自动进化群体中每个个体的人工神经网络的拓扑结构。 进化算法属于进化计算研究领域，涉及受生物进化过程和机制启发的计算方法。达尔文提出了通过自然选择（通过修改下降）的进化过程，以说明生命的多样性及其对环境的适应性（适应性适应）。进化机制描述了进化是如何通过遗传物质（蛋白质）的修饰和繁殖实际发生的。进化算法关注的是研究类似于进化过程和机制的简化版本的计算系统，以实现这些过程和机制的效果，即自适应系统的发展。属于进化计算领域的其他学科领域是寻求利用种群遗传学、种群生态学、协同进化生物学和发育生物学相关领域的属性的算法。--聪明的算法.com 人工神经网络的特征在于它们的结构（拓扑）和它们的参数（包括连接的权重）。因此，当为给定问题开发 ANN 时，需要考虑两个方面： 网络的结构（或拓扑）应该是什么？ 给定神经网络的结构，其参数的最佳值是多少？ EANT2，Evolutionary Acquisition of Neural Topologies，是一种进化强化学习系统，适合通过交互来学习和适应环境。它结合了神经网络、强化学习和进化方法的原理。