Go语言基础(一)—— Go语言简介、用途、特点、优势

《Go语言基础入门》 第一章: 开始第五章: 数组与切片第六章: 映射与结构体第七章: 方法与接口第八章: 并发编程第十章: 错误处理。 阅读详情

Go 语言 

 

     1.1 Go 语言的历史

        Go 是一个开源的编程语言,它能让构造简单、可靠且高效的软件变得容易。Go 是从 2007 年末由 Robert Griesemer, Rob Pike, Ken Thompson 主持开发,后来还加入了 Ian Lance Taylor, Russ Cox 等人,并最终于 2009 年 11 月开源,在 2012 年早些时候发布了 Go 1 稳定版本。现在 Go 的开发已经是完全开放的,并且拥有一个活跃的社区。

     1.2 Go 语言的用途

           Go 语言被设计成一门应用于搭载 Web 服务器,存储集群或类似用途的巨型中央服务器的系统编程语言。对于高性能分布式系统领域而言,Go 语言无疑比大多数其它语言有着更高的开发效率。它提供了海量并行的支持,这对于游戏服务端的开发而言是再好不过了。

            Go语言是非常有潜力的语言,是因为它的应用场景是目前互联网非常热门的几个领域,比如区块链开发、大型游戏服务端开发、分布式/云计算开发。像Goggle、阿里、京东等互联网公司都开始用Go语言开发自己的产品。

     1.3 GO 语言的特点

             计算机软件经历了数十年的发展,形成了多种学术流派,有面向过程编程、面向对象编程、函数式编程、面向消息编程等,这些思想究竟孰优孰劣,众说纷纭。除了 OOP 外,近年出现了一些小众的编程哲学,Go 语言对这些思想亦有所吸收。例如,Go 语言接受了函数式编程的一些想法,支持匿名函数与闭包。再如,Go 语言接受了以Erlang 语言为代表的面向消息编程思想,支持 goroutine 和通道,并推荐使用消息而不是共享内存来进行并发编程。总体来说,Go 语言是一个非常现代化的语言,精小但非常强大。为了保持语言的简洁和简单,按照类似的语言省略常用的功能。

     1.4 Go语言的特色

  • 简洁、快速、安全
  • 并行、有趣、开源
  • 内存管理、数组安全、编译迅速


Go 语言的特性有:

  • 自动垃圾回收:C/C++最头疼的就是指针问题,一不小心就野指针了或者又越界了。在Go语言里再也不用担心,也不用考虑delete或者free,系统自动会回收。
  • 更丰富的内置类型:如:数组,字符串,切片,字典等。
  • 函数多返回值:这个很神奇,大多数语言只能返回一个值,Go语言可以返回多个值。这个功能使得开发者再不用绞尽脑汁的想到底怎么返回值的设计,也不用为了传值专门定义一个结构体。
  • 错误处理:比如当我们出现问题时,我们可以简单的使用 errors.New 或者 errors.Errorf 生成一个错误变量。
  • 匿名函数和闭包:匿名函数是指不需要定义函数名的一种函数实现方式,在Go语言中,函数可以像普通变量一样被传递或使用,这与C语言的回调函数比较类似。不同的是,Go语言支持随时在代码里定义匿名函数, 匿名函数由一个不带函数名的函数声明和函数体组成。
  • 类型和接口:一个类型可以实现多个接口,多个类型可以实现相同的接口。
  • 并发编程:Go语言天然并发,只需要关键字“go”就可以让函数并发执行,使得并发编程变得更为简单,这也是Go语言最大的优势。
  • 语言交互性:由于Go语言与C语言之间的天生联系,Go语言的设计者们自然不会忽略如何重用现有C模块 的这个问题,这个功能直接被命名为Cgo。Cgo既是语言特性,同时也是一个工具的名称。

go与其它开源语言比较具有哪些优势?

  • 与C++比,go的开发效率高,具有清晰的依赖管理和全自动垃圾回收机制,代码量大幅减少。
  • 与Java比,更简明的类型系统。
  • 与php比,go在性能上占有明显优势,且通用性和规范性更好,更适合构建大型的软件。
  • 与python比,go在性能上占有明显优势,因为解释型语言与编译型语言在运行速度上不可同日而语,另外go在语法简明和类型系统设计上优于python。
最全的Go按照开发流程 Go是2009年开源的编程语言,Go语言具有以下特性:语法简洁、并发编程、编译迅速、数组安全、丰富的内置类型、错误处理、匿名函数和闭包、反射、函数多返回值、自动垃圾回收。**Go语言标识符与其它语言类似,第一个字符必须是字母、下划线,不能是数字。2、关键字Go语言的25个关键字或者保留字:Go语言的36个预定义标识符: 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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