


Manual bertenaga tinggi untuk bermula dengan teknologi Golang: menyelesaikan kekeliruan orang baru
Manual pemula bahasa Go merangkumi kandungan berikut: Pemasangan dan konfigurasi: muat turun rantai alat, tetapkan pembolehubah persekitaran dan sahkan pemasangan. Sintaks asas: pengisytiharan pembolehubah, pengisytiharan fungsi, jenis data, aliran kawalan, tatasusunan dan kepingan. Pengaturcaraan serentak: Pergi proses, saluran, primitif penyegerakan. Struktur data: peta, kepingan, struct. Kes praktikal: Cipta pelayan web mudah dan jalankannya dalam penyemak imbas. Manual Pengenalan Teknikal Go: Langkah demi langkah untuk menyelesaikan kekeliruan orang baru pembelajaran, dan kegemaran. Manual ini akan membawa anda ke dalam dunia pengaturcaraan Go dan menyelesaikan kekeliruan yang sering dihadapi oleh orang baru.
Pemasangan dan Konfigurasi
Muat turun dan pasang rantai alat bahasa Go: https://golang.org/dl/
Tetapkan pembolehubah persekitaran GOPATH
untuk menunjuk ke direktori akar Pergi ke ruang kerja. Dalam baris arahan, jalankan go version
untuk mengesahkan pemasangan berjaya.
Sintaks bahasa Go adalah ringkas dan jelas:
- Pengisytiharan pembolehubah:
- Pengisytiharan fungsi:
func func (params) returnType<li> <code>GOPATH 环境变量,指向 Go 工作区的根目录。 - 在命令行中,运行
go version
验证安装是否成功。
基本语法
Go 语言的语法简洁明了:
- 变量声明:
var name type
- 函数声明:
func funcName(params) returnType
- 数据类型:
int
,float
,string
,bool
- 控制流:
if
,for
,switch
- 数组和切片:
[]type
,[length]type
并发编程
Go 最大的优势之一就是并发编程:
- Goroutine:轻量级线程,允许同时执行多个任务。
- Channel:用来在 Goroutine 之间通信的管道。
-
sync
包:提供互斥锁和条件变量等并发原语。
数据结构
Go 提供了一些常见的数据结构:
-
map
:键值对集合 -
slice
:动态大小的数组 -
struct
:自定义类型,包含多个字段
实战案例:Web 服务器
创建一个简单的 HTTP 服务器:
package main import ( "fmt" "net/http" ) func main() { // 定义一个处理函数 handler := func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) { fmt.Fprintf(w, "Hello, world!") } // 创建一个 HTTP 服务器 srv := &http.Server{ Addr: ":8080", Handler: http.HandlerFunc(handler), } // 启动服务器 err := srv.ListenAndServe() if err != nil { fmt.Println(err) } }
运行此代码,然后在浏览器中访问 http://localhost:8080
Jenis data: int
, float
, string
, bool
- 🎜Goroutine: utas ringan yang membolehkan berbilang tugasan dilakukan secara serentak. 🎜🎜Saluran: Paip yang digunakan untuk berkomunikasi antara Goroutines. 🎜🎜 Pakej
- 🎜
http://localhost:8080
dalam penyemak imbas anda, anda akan melihat mesej "Hello, dunia!" Kes mudah ini menunjukkan keupayaan pengaturcaraan web bahasa Go. 🎜Atas ialah kandungan terperinci Manual bertenaga tinggi untuk bermula dengan teknologi Golang: menyelesaikan kekeliruan orang baru. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Kimi: Hanya dalam satu ayat, dalam sepuluh saat sahaja, PPT akan siap. PPT sangat menjengkelkan! Untuk mengadakan mesyuarat, anda perlu mempunyai PPT; untuk menulis laporan mingguan, anda perlu mempunyai PPT untuk membuat pelaburan, anda perlu menunjukkan PPT walaupun anda menuduh seseorang menipu, anda perlu menghantar PPT. Kolej lebih seperti belajar jurusan PPT Anda menonton PPT di dalam kelas dan melakukan PPT selepas kelas. Mungkin, apabila Dennis Austin mencipta PPT 37 tahun lalu, dia tidak menyangka satu hari nanti PPT akan berleluasa. Bercakap tentang pengalaman sukar kami membuat PPT membuatkan kami menitiskan air mata. "Ia mengambil masa tiga bulan untuk membuat PPT lebih daripada 20 muka surat, dan saya menyemaknya berpuluh-puluh kali. Saya rasa ingin muntah apabila saya melihat PPT itu." ialah PPT." Jika anda mengadakan mesyuarat dadakan, anda harus melakukannya

Pada awal pagi 20 Jun, waktu Beijing, CVPR2024, persidangan penglihatan komputer antarabangsa teratas yang diadakan di Seattle, secara rasmi mengumumkan kertas kerja terbaik dan anugerah lain. Pada tahun ini, sebanyak 10 kertas memenangi anugerah, termasuk 2 kertas terbaik dan 2 kertas pelajar terbaik Selain itu, terdapat 2 pencalonan kertas terbaik dan 4 pencalonan kertas pelajar terbaik. Persidangan teratas dalam bidang visi komputer (CV) ialah CVPR, yang menarik sejumlah besar institusi penyelidikan dan universiti setiap tahun. Mengikut statistik, sebanyak 11,532 kertas telah diserahkan tahun ini, 2,719 daripadanya diterima, dengan kadar penerimaan 23.6%. Menurut analisis statistik data CVPR2024 Institut Teknologi Georgia, dari perspektif topik penyelidikan, bilangan kertas terbesar ialah sintesis dan penjanaan imej dan video (Imageandvideosyn

Membaca dan menulis fail dengan selamat dalam Go adalah penting. Garis panduan termasuk: Menyemak kebenaran fail Menutup fail menggunakan tangguh Mengesahkan laluan fail Menggunakan tamat masa konteks Mengikuti garis panduan ini memastikan keselamatan data anda dan keteguhan aplikasi anda.

Bagaimana untuk mengkonfigurasi pengumpulan sambungan untuk sambungan pangkalan data Go? Gunakan jenis DB dalam pakej pangkalan data/sql untuk membuat sambungan pangkalan data untuk mengawal bilangan maksimum sambungan serentak;

Kami tahu bahawa LLM dilatih pada kelompok komputer berskala besar menggunakan data besar-besaran Tapak ini telah memperkenalkan banyak kaedah dan teknologi yang digunakan untuk membantu dan menambah baik proses latihan LLM. Hari ini, perkara yang ingin kami kongsikan ialah artikel yang mendalami teknologi asas dan memperkenalkan cara menukar sekumpulan "logam kosong" tanpa sistem pengendalian pun menjadi gugusan komputer untuk latihan LLM. Artikel ini datang daripada Imbue, sebuah permulaan AI yang berusaha untuk mencapai kecerdasan am dengan memahami cara mesin berfikir. Sudah tentu, mengubah sekumpulan "logam kosong" tanpa sistem pengendalian menjadi gugusan komputer untuk latihan LLM bukanlah proses yang mudah, penuh dengan penerokaan dan percubaan dan kesilapan, tetapi Imbue akhirnya berjaya melatih LLM dengan 70 bilion parameter proses terkumpul

Editor Laporan Kuasa Mesin: Yang Wen Gelombang kecerdasan buatan yang diwakili oleh model besar dan AIGC telah mengubah cara kita hidup dan bekerja secara senyap-senyap, tetapi kebanyakan orang masih tidak tahu cara menggunakannya. Oleh itu, kami telah melancarkan lajur "AI dalam Penggunaan" untuk memperkenalkan secara terperinci cara menggunakan AI melalui kes penggunaan kecerdasan buatan yang intuitif, menarik dan padat serta merangsang pemikiran semua orang. Kami juga mengalu-alukan pembaca untuk menyerahkan kes penggunaan yang inovatif dan praktikal. Pautan video: https://mp.weixin.qq.com/s/2hX_i7li3RqdE4u016yGhQ Baru-baru ini, vlog kehidupan seorang gadis yang tinggal bersendirian menjadi popular di Xiaohongshu. Animasi gaya ilustrasi, ditambah dengan beberapa perkataan penyembuhan, boleh diambil dengan mudah dalam beberapa hari sahaja.

Retrieval-augmented generation (RAG) ialah teknik yang menggunakan perolehan semula untuk meningkatkan model bahasa. Secara khusus, sebelum model bahasa menjana jawapan, ia mendapatkan semula maklumat yang berkaitan daripada pangkalan data dokumen yang luas dan kemudian menggunakan maklumat ini untuk membimbing proses penjanaan. Teknologi ini boleh meningkatkan ketepatan dan perkaitan kandungan dengan banyak, mengurangkan masalah halusinasi dengan berkesan, meningkatkan kelajuan kemas kini pengetahuan, dan meningkatkan kebolehkesanan penjanaan kandungan. RAG sudah pasti salah satu bidang penyelidikan kecerdasan buatan yang paling menarik. Untuk butiran lanjut tentang RAG, sila rujuk artikel lajur di tapak ini "Apakah perkembangan baharu dalam RAG, yang pakar dalam menebus kekurangan model besar?" Ulasan ini menerangkannya dengan jelas." Tetapi RAG tidak sempurna, dan pengguna sering menghadapi beberapa "titik kesakitan" apabila menggunakannya. Baru-baru ini, penyelesaian AI generatif termaju NVIDIA

Pada 24 Julai, model besar generasi video Kuaishou Keling AI mengumumkan bahawa model asas telah dinaik taraf semula dan dibuka sepenuhnya untuk ujian dalaman. Kuaishou berkata bahawa untuk membolehkan lebih ramai pengguna menggunakan Keling AI dan lebih baik memenuhi tahap keperluan penggunaan pencipta yang berbeza, mulai sekarang, berdasarkan ujian dalaman terbuka sepenuhnya, ia juga akan melancarkan sistem keahlian secara rasmi untuk kategori berbeza Memberi perkhidmatan fungsian eksklusif yang sepadan. Pada masa yang sama, model asas Keling AI juga telah dinaik taraf semula untuk meningkatkan lagi pengalaman pengguna. Kesan model asas telah dinaik taraf untuk meningkatkan lagi pengalaman pengguna Sejak dikeluarkan lebih sebulan yang lalu, Keling AI telah dinaik taraf dan diulang berkali-kali Dengan pelancaran sistem keahlian ini, kesan model asas Keling AI telah sekali sekali lagi mengalami transformasi. Yang pertama ialah kualiti gambar telah dipertingkatkan dengan ketara Kualiti visual yang dihasilkan melalui model asas yang dinaik taraf
