Embedded Rust 第一步：选择一块板子
内容整理自 robyoung (Rob Young) 的文章：First steps with Embedded Rust: Selecting a board
有这么多令人眼花缭乱的微控制器和项目，对于嵌入式经验很少的人来说应该从哪里开始？
我们在开发板中想要什么？
- 良好的架构支持
- 良好的芯片支持
- 活跃的社区
- 内置调试器
我们需要什么架构？
拥有最完整库、最详尽指南和最大社区的架构是 ARM Cortex-M。ARM Cortex-M 是面向微控制器应用的低功耗、低成本处理器。查看 crates.io 上的下载量虽说不是一个完美的指标，但可以让我们了解规模上的差异。在过去的 90 天内，cortex-m 的下载量超过 250k。RISC-V、AVR 或 Xtensa 最多有 3k 次下载，cortex-a 有大约 18k 次下载。ARM Cortex-M 独树一帜。
- AVR：AVR 是用于嵌入式系统的 8 位微控制器系列。在 Rust 生态系统中，它们并没有得到很好的支持。直到最近，还需要使用 rustc 的一个分支来构建 AVR。现在有几个不同的选择，awesome-avr-rust 是一个很好的起点。
- ARM Cortex-A：更强大的多核 ARM 处理器，专为运行更大的东西而设计。通常会在它们上运行完整的操作系统。例如这是大多数智能手机和掌上游戏机中使用的架构。查看 cortex-a - crates.io: Rust Package Registry 了解更多。
- RISC-V：似乎是机器架构的新热点，它是一种免费且开放的指令集架构 (ISA)。它也从一开始就被设计成模块化的，这意味着芯片设计人员可以创建各种各样的专用芯片，虽然目前开发板的范围很小。有一个活跃的 Rust RISC-V 社区，SiFive 或 www.riscv.org 都是不错的起点，Rust 方面，可以查看 riscv crate。
- Xtensa：最受欢迎的主板组是来自 Espressif 的 ESP32 系列芯片。它们是小型、廉价、支持 WiFi 的电路板。需要注意的是，并非所有 ESP32 开发板都使用 Xtensa 芯片，新的 ESP32-C3 是基于 RISC-V 的。在 Xtensa 芯片上使用 Rust 的最大障碍可能是 llvm 不支持它，因此需要构建 Rust 的 fork：esp-rs/rust。
我们需要什么芯片？
因此，我们将使用 ARM Cortex-M。这缩小了搜索范围，但仍有很多选择。如果我们查看 cortex-m crate 的依赖项，我们会看到有两组芯片比其他任何一组都使用得更多；STM32 系列芯片和 nRF5 系列，这是我们要重点搜索的地方。
- STM32：STM32 系列芯片可能是应用最广泛的嵌入式 Rust ARM Cortex-M 芯片。两种最受欢迎的 STM32 板是 Blue Pill 和 Black Pill。主要的缺点是没有板载调试器。如果想要带有调试器的基于 STM32 的电路板，那么获得 STMicroelectronics 官方套件是一个不错的选择（STM32F3 或 STM32F4 是不错的选择）。Rust Embedded Discovery 书的原始版本是针对 STM32F3 板编写的，因此有非常高质量的初学者文档，可以从那里开始。
- nRF5：用于嵌入式 Rust 的第二个最广泛使用的 ARM Cortex-M 芯片系列是 Nordic Semiconductor 的 nRF5 系列。官方开发套件 (DK) 是很棒的入门板。Ferrous Systems 的 Knurling-rs 会议使用 nRF52840 开发套件。Knurling 课程质量非常高，手把手指导，通过有趣好玩的项目教授嵌入 Rust，是使用 Rust 进行嵌入式开发的最佳切入点。另一个很棒的基于 nRF 的开发板是 BBC micro:bit。它配备了板载调试器和一系列有趣的板载外围设备，如板上的 LED 显示屏、按钮和传感器。BBC micro:bit 被设计为一个教育平台，因此硬件在他们的开发者社区中以非常适合初学者的方式进行记录，并且互联网上有大量项目创意。
- RP2040：RP2040 于 2020 年底发布，是 Raspberry Pi 基金会首次尝试设计自己的芯片。由于如此新，Rust 对它的支持仍在开发中。与 BBC micro:bit 一样，RP2040 旨在成为一个教育平台，因此硬件文档是一流的，并且有大量初学者友好的代码示例和其他编程语言的库（没有多少适合初学者的嵌入式 Rust 文档）。这是一个非常令人兴奋的平台，并且在 Embedded Rust 社区中围绕它进行了大量活动，所以一定要密切关注，但它可能不适合作为入门第一块板。
板载调试器？
在主机上运行程序时，可以在 shell 中运行它并查看打印输出。这在嵌入式目标上更加困难，调试器填补了这一空白。除了允许单步调试、断点调试外，它还允许将程序加载到设备上并轻松查看输出。不过有一个问题，它通常是连接到主机然后连接到目标设备的单独设备。第一次开始时，这是一笔不可忽视的费用，也是必须正确设置的另一件事。幸运的是，有些设备带有内置调试器，将它们直接插入主机并在瞬间探测运行的代码（通常需要在主机上进行一些设置才能使调试器正常工作，ferrous 有一个很好的设置指南）。
结论
以下这些板都有很棒的 HAL 和 BSP crate、活跃友好的社区和板载调试器。
- BBC micro:bit（约 13 英镑）：它是新版 Rust Embedded Discovery 书中使用的板。
- nRF52840 开发套件（约 35 英镑）；它是 Ferrous Systems 在 Kunrling 会议和培训中使用的板。
- STM32F3 探索套件（约 14 英镑）；它是 Rust Embedded Discovery 书的第一版中使用的板。
密切关注：
- Raspberry Pi Pico（约 6 英镑，带预焊引脚）；ARM Cortex-M 但没有内置调试器，HAL 仍在开发中。不过目前有很多活动，进展很快。
- HiFive1 Rev B（约 50 英镑）；RISC-V 是新的热点。Rust 中似乎有很多围绕它的活动，但它目前还没有 ARM Cortex-M 的支持。其他需要关注的开发板是 Logan Nano 和 ESP32-C3。
部分内容略有轻微调整，更多可阅读原文：Rob Young | digital
Tangram：训练、部署和监控机器学习模型
一个机器学习套件，使用方法如下：
# 训练
$ tangram train --file heart_disease.csv --target diagnosis --output heart_disease.tangram
推理支持多种语言：Elixir, Go, JavaScript, Python, Ruby 和 Rust，以 Rust 为例：
let model: tangram::Model = tangram::Model::from_path("heart_disease.tangram", None).unwrap();
let input = tangram::predict_input! {
"age": 63.0,
"gender": "male",
// ...
};
let output = model.predict_one(input, None);
# { className: 'Negative', probability: 0.9381780624389648 }
很好奇训练的时候居然没有要指定模型，发现其将模型共分为三类：回归、二分类和多分类，训练时会根据数据自动选择合适（使用评估方法）的模型，每种模型又有两种不同的训练方法：线性方法和树方法。
自带的监控功能看起来还不错，比如下面这张可以展示特征对输出的贡献：
项目理论上可以用在简单机器学习场景下，尤其是那些还没有支持机器学习的语言，不过推理并没有 Benchmark，生产中使用需要做好性能测试。
GitHub：tangramdotdev/tangram: Tangram makes it easy for programmers to train, deploy, and monitor machine learning models.
文档：Tangram
lateral：一个在 x86_64 上启动的模块化内核
在本地执行：
$ make run-release ARCH=x86_64
可以根据自己的情况调整 Makefile 第一行 Bash 的配置。执行后如果有安装 QEMU 的话会自动加载：
每个组件都建立在窗口管理器之上，而不是像大多数操作系统那样建立在终端之上。
GitHub：carterisonline/lateral: A clean, custom-built modular kernel ready to boot on x86_64.
tv：显示表格的 cli 工具
就是把 json 或 csv 显示成表格，看起来很不错：
$ cat test.json
[
{
"name": "test",
"age": 10,
"lang": "ja"
},
{
"name": "uzimaru",
"age": 23,
"lang": "ja"
},
{
"name": "hogehoge",
"age": 21,
"lang": "en"
},
{
"name": "hugehuge",
"age": 32,
"lang": "en"
}
]
$ tv test.json
|age|lang| name|
|---|----|--------|
| 10| ja| test|
| 23| ja| uzimaru|
| 21| en|hogehoge|
| 32| en|hugehuge|
$ cat test.csv
name,age,lang
test,10,ja
uzimaru,23,ja
hogehoge,21,en
hugehuge,32,en
$ tv test.csv
|age|lang| name|
|---|----|--------|
| 10| ja| test|
| 23| ja| uzimaru|
| 21| en|hogehoge|
| 32| en|hugehuge|
Mac 用户 brew 安装：
$ brew install uzimaru0000/tap/tv
GitHub：uzimaru0000/tv: CLI tool for displaying table
minesweeper：使用 Rust，WebAssembly 和 Canvas 的扫雷游戏
界面长这样：
是很好的学习资料。在这里玩儿：Minesweeper
GitHub：KarthikNedunchezhiyan/minesweeper: Minesweeper game developed with Rust, WebAssembly (Wasm), and Canvas
copy-translator：划词翻译
复制后翻译，使用 DeepL 的 API，不过目前只有 Local 版本好用：
当然，也可以使用 Eudic（欧路词典）。
GitHub：zu1k/copy-translator: Copy Translator, using DeepL api
veccentric：小巧的 2-D 向量 Library
项目受 p5.Vector 启发，使用方法如下：
use veccentric::Vecc;
let a = Vecc::new(3_i32, 4);
let b = a * 5;
let c = Vecc::new(-10, -8);
let d = b - c;
let e = -d;
GitHub：micouy/veccentric: Tiny 2D vector library. Inspired by p5.js's p5.Vector.
社区学习交流平台订阅：
- Rustcc 论坛：支持 rss
- 微信公众号：Rust 语言中文社区