kun
开发团队在kun整个系统的开发期间积极拥抱开源社区，从社区获取程序依赖的同时也反哺了很多贡献。
我们严格遵循以下原则：
- 不影响项目主体的完成进度
- 不偏离项目本身：仅在外部crates或工具链等有bug或缺失的特性时临时参与
下按照团队成员和仓库分别展示贡献内容：
小孙（项目负责人、架构、命令行程序、web程序、算法以及运维）
Burn
Burn是基于Rust开发的全新一代深度学习框架。
0. 新张量算子：log1p
log1p作为张量的基础算子之一，是softplus等常见激活函数的依赖：
https://github.com/tracel-ai/burn/pull/160
1. 新张量算子：mask_where
行为等效于torch.where，贡献时被错误命名为mask_scatter，后在#409被重构和更名：
2. 新损失函数：MSE
MSE (Mean Squared Error, 均方误差)，是一个深度学习中常用的损失函数：
https://github.com/tracel-ai/burn/pull/378
3. 支持regression
在这个PR被合并前，Burn尚未对regression问题有全面的支持：
https://github.com/tracel-ai/burn/pull/380
4. 新增prelude模块以提升易用性
将常用的结构体和宏等放入prelude以便于用户一句话导入这些组件：
https://github.com/tracel-ai/burn/pull/1335
taos-connector-rust
taos-connector-rust是TDengine数据库的官方Rust连接器。
0. 修复条件编译引发的编译错误
taos-connector-rust支持多种后端，包括通过网络（WebSocket）连接（ws）、通过C语言库的原生连接（native）和兼容性更好的optin模式，但由于条件编译里有一处层级错误使得native模式的编译无法通过，后被以下PR修复：
https://github.com/taosdata/taos-connector-rust/pull/191
1. 修复内存错误
Rust的FFI与C语言的数据类型在类型转换期间容易出错，此处由于字段的值使用了错误的初始化方式，导致一块本应跳过的C代码未被跳过，从而引发了运行时错误，被该PR修复：
- https://github.com/taosdata/taos-connector-rust/pull/258
- https://github.com/taosdata/taos-connector-rust/pull/325
cargo-pgo
cargo-pgo实现了一个cargo的子命令，用于对Rust编写的binary程序进行PGO和BOLT优化。通过优化，命令行程序的运行时效率会获得大大提升。
有关PGO和BOLT的详细介绍，可以参考这篇博客文章。
提供Dockerfile以快速构建可进行BOLT优化的LLVM环境
由于支持BOLT的LLVM版本（14及以上）难以通过包管理器安装，从头编译LLVM又需要耗费大量的算力和时间，使用cargo-pgo在发布前进行BOLT优化一直都不是一项简单的工作。包管理器安装带来的问题最终被修复，且镜像的制作采用了multi-stage builds策略以缩减了体积：
https://github.com/Kobzol/cargo-pgo/pull/52
朱总（命令行程序、web程序、测试、运维以及实施）
TDengine
TDengine 是一款开源、高性能、云原生的时序数据库（Time Series Database, TSDB）, 它专为物联网、车联网、工业互联网、金融、IT 运维等场景优化设计。
修复集群初始化时的错误
对于工业场景，往往无状态、轻便的Docker Swarm集群比K8s更为适合实现高可用。然而，过去通过Docker Swarm部署包含3个管理节点（mnode）的TDengine集群时，在初始化阶段会出现错误。经实验回溯，最终发现是数据节点（dnode）尚未就绪集群即启动导致，已修复：
https://github.com/taosdata/TDengine/pull/20966
ArgMinMax
ArgMinMax是基于Rust开发的高性能计算库，其通过SIMD指令实现了各种架构上都非常高效的argmin和argmax运算。
修复条件编译Bug
伴随着Rust编译器的进一步完善，portable SIMD被合并到stable版本的的标准库中。由于ArgMinMax使用了大量架构特异的指令，同时在编译时针对各种架构进行了检查，使用Nightly Rust编译该项目会出错。这一问题最终被修复：