Go 言語入門: 重要な機能の分析
Go 言語は、速度、効率性、使いやすさで知られる最新のプログラミング言語です。その重要な機能は次のとおりです。 変数と定数: 変数は再割り当てできますが、定数は一度宣言すると変更できません。データ型: 数値、文字列、セットなどを含む豊富な組み込みデータ型を提供します。制御フロー: if-else、for ループ、switch-case ステートメントをサポートします。関数: 関数の宣言と呼び出しをサポートします。同時実行性と Goroutine: 同時プログラミングをサポートするための Goroutine (軽量スレッド) を提供します。
Go 言語入門ガイド: 重要な機能分析
Go 言語 (Golang とも呼ばれる) は、Google によって開発された最新言語です。プログラミング言語。速度、効率性、使いやすさで知られています。このガイドでは、Go 言語の重要な機能を紹介し、実践的なケースを通じて説明します。
1. 変数と定数
// 变量声明 var name string = "John Doe" // 常量声明 const age = 30
変数は再割り当てできますが、定数は一度宣言すると変更できません。
2. データ型
Go 言語には豊富な組み込みデータ型が用意されています:
- 数値型:
int
、float64
、bool
- 文字列型:
string
- コレクション型:
slice
、map
、struct
3. 制御フロー
if-else ステートメント:
if age >= 18 { fmt.Println("成年人") } else { fmt.Println("未成年人") }
ログイン後にコピーfor ループ:
for i := 0; i < 10; i++ { fmt.Println(i) }
ログイン後にコピーswitch- case ステートメント:
switch age { case 18: fmt.Println("刚成年") case 30: fmt.Println("三十而立") default: fmt.Println("其他年龄") }
ログイン後にコピー
4. 関数
関数宣言:
func greet(name string) { fmt.Println("Hello", name) }
ログイン後にコピー関数呼び出し:
greet("John Doe")
ログイン後にコピー
5. 同時実行性と Goroutine
Go 言語は同時プログラミング、goroutine# をサポートします。 ## Go の軽量スレッドです。
- Goroutine の作成:
go greet("John Doe")
ログイン後にコピー - Goroutine の待機:
var wg sync.WaitGroup wg.Add(1) go func() { defer wg.Done() greet("John Doe") }() wg.Wait()
ログイン後にコピー
実際のケース: 素数の計算
package main import "fmt" // 判断是否为质数 func isPrime(num int) bool { for i := 2; i <= num/2; i++ { if num%i == 0 { return false } } return true } func main() { fmt.Println("计算 100 以内的质数:") for i := 1; i <= 100; i++ { if isPrime(i) { fmt.Printf("%d ", i) } } fmt.Println() }
以上がGo 言語入門: 重要な機能の分析の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック









キミ: たった 1 文の PPT がわずか 10 秒で完成します。 PPTはとても面倒です!会議を開催するには PPT が必要であり、週次報告書を作成するには PPT が必要であり、投資を勧誘するには PPT を提示する必要があり、不正行為を告発するには PPT を送信する必要があります。大学は、PPT 専攻を勉強するようなものです。授業中に PPT を見て、授業後に PPT を行います。おそらく、デニス オースティンが 37 年前に PPT を発明したとき、PPT がこれほど普及する日が来るとは予想していなかったでしょう。 PPT 作成の大変な経験を話すと涙が出ます。 「20 ページを超える PPT を作成するのに 3 か月かかり、何十回も修正しました。PPT を見ると吐きそうになりました。」 「ピーク時には 1 日に 5 枚の PPT を作成し、息をすることさえありました。」 PPTでした。」 即席の会議をするなら、そうすべきです

Go ではファイルを安全に読み書きすることが重要です。ガイドラインには以下が含まれます。 ファイル権限の確認 遅延を使用してファイルを閉じる ファイル パスの検証 コンテキスト タイムアウトの使用 これらのガイドラインに従うことで、データのセキュリティとアプリケーションの堅牢性が確保されます。

北京時間6月20日早朝、シアトルで開催されている最高の国際コンピュータビジョンカンファレンス「CVPR2024」が、最優秀論文やその他の賞を正式に発表した。今年は、最優秀論文 2 件と学生優秀論文 2 件を含む合計 10 件の論文が賞を受賞しました。また、最優秀論文ノミネートも 2 件、学生優秀論文ノミネートも 4 件ありました。コンピュータービジョン (CV) 分野のトップカンファレンスは CVPR で、毎年多数の研究機関や大学が集まります。統計によると、今年は合計 11,532 件の論文が投稿され、2,719 件が採択され、採択率は 23.6% でした。ジョージア工科大学による CVPR2024 データの統計分析によると、研究テーマの観点から最も論文数が多いのは画像とビデオの合成と生成です (Imageandvideosyn

Go データベース接続の接続プーリングを構成するにはどうすればよいですか?データベース接続を作成するには、database/sql パッケージの DB タイプを使用します。同時接続の最大数を制御するには、MaxOpenConns を設定します。アイドル状態の接続の最大数を設定するには、ConnMaxLifetime を設定します。

LLM が大量のデータを使用して大規模なコンピューター クラスターでトレーニングされていることはわかっています。このサイトでは、LLM トレーニング プロセスを支援および改善するために使用される多くの方法とテクノロジが紹介されています。今日、私たちが共有したいのは、基礎となるテクノロジーを深く掘り下げ、オペレーティング システムさえ持たない大量の「ベア メタル」を LLM のトレーニング用のコンピューター クラスターに変える方法を紹介する記事です。この記事は、機械がどのように考えるかを理解することで一般的な知能の実現に努めている AI スタートアップ企業 Imbue によるものです。もちろん、オペレーティング システムを持たない大量の「ベア メタル」を LLM をトレーニングするためのコンピューター クラスターに変換することは、探索と試行錯誤に満ちた簡単なプロセスではありませんが、Imbue は最終的に 700 億のパラメータを備えた LLM のトレーニングに成功しました。プロセスが蓄積する

Machine Power Report 編集者: Yang Wen 大型モデルや AIGC に代表される人工知能の波は、私たちの生活や働き方を静かに変えていますが、ほとんどの人はまだその使い方を知りません。そこで、直感的で興味深く、簡潔な人工知能のユースケースを通じてAIの活用方法を詳しく紹介し、皆様の思考を刺激するコラム「AI in Use」を立ち上げました。また、読者が革新的な実践的な使用例を提出することも歓迎します。ビデオリンク: https://mp.weixin.qq.com/s/2hX_i7li3RqdE4u016yGhQ 最近、Xiaohongshu で一人暮らしの女の子の生活 vlog が人気になりました。イラスト風のアニメーションといくつかの癒しの言葉を組み合わせれば、数日で簡単に習得できます。

検索拡張生成 (RAG) は、検索を使用して言語モデルを強化する手法です。具体的には、言語モデルは回答を生成する前に、広範な文書データベースから関連情報を取得し、この情報を使用して生成プロセスをガイドします。このテクノロジーにより、コンテンツの精度と関連性が大幅に向上し、幻覚の問題を効果的に軽減し、知識の更新速度が向上し、コンテンツ生成の追跡可能性が向上します。 RAG は間違いなく、人工知能研究の中で最もエキサイティングな分野の 1 つです。 RAGについて詳しくは、当サイトのコラム記事「大型モデルの欠点を補うことに特化したRAGの新展開とは?」を参照してください。このレビューはそれを明確に説明しています。」しかし、RAG は完璧ではなく、ユーザーはそれを使用するときにいくつかの「問題点」に遭遇することがよくあります。最近、NVIDIA の生成 AI 高度なソリューション

7 月 24 日、Kuaishou ビデオ生成大型モデル Keling AI は、基本モデルが再度アップグレードされ、内部テストが完全にオープンになったと発表しました。 Kuaishou 氏は、より多くのユーザーが Keling AI を使用できるようにし、クリエイターのさまざまなレベルの使用ニーズをより適切に満たすために、今後は完全にオープンな内部テストに基づいて、さまざまなカテゴリの会員システムを正式に開始すると述べました。メンバーに対応する専用の機能サービスを提供します。同時に、Keling AI の基本モデルも再度アップグレードされ、ユーザー エクスペリエンスがさらに向上しました。ユーザーエクスペリエンスをさらに向上させるために、Keling AI は 1 か月以上前にリリースされて以来、何度もアップグレードされ、今回のメンバーシップ システムの開始により、Keling AI の基本モデル効果は一度アップグレードされました。再び変身を遂げた。 1つ目は、ベーシックモデルのアップグレードにより画質が大幅に向上したことです。
