Golang基础-4

2024年Go最全Golang中WebSocket和WSS的支持_golang wss(4),2024年最新含泪狂刷Golang基础面试118题 【代码】2024年Go最全Golang中WebSocket和WSS的支持_golang wss(4),2024年最新含泪狂刷Golang基础面试118题。 阅读详情

Go语言基础

介绍

基础

介绍

  • 本文介绍Go语言中数组(array)操作(数组声明、元素访问与修改、数组遍历、关系运算、切片创建、多维数组)等相关知识。

基础

数组
  • 数组是具有相同数据类型的数据元素组成的一组长度固定的序列,数组的长度必须是非负整数的常量,长度也是类型的一部分。
  • 数组声明后,其数据类型与元素数量固定不可变。
数组声明
package main

import "fmt"

func main() {
	// 声明数组
	var arr0 [5]float32
	fmt.Printf("%T, %v\n", arr0, arr0)
	// 声明并初始化数组,指定数组长度
	var arr1 [5]int = [5]int{1, 2, 3, 4, 5}
	fmt.Printf("%T, %v\n", arr1, arr1)
	// 自动推导参数类型,初始化前三个元素,后两个默认为空
	arr2 := [5]string{"fsd", "fdsds", "fds"}
	fmt.Printf("%T, %v\n", arr2, arr2)
	// 数组长度不确定时自动推导
	arr3 := [...]byte{'A', 'B'}
	fmt.Printf("%T, %c\n", arr3, arr3)
	// 指定元素位置初始化
	arr4 := [5]int{0: 10, 3: 13, 4: 14}
	fmt.Printf("%T, %v\n", arr4, arr4)
	// 数组长度不确定时,指定元素位置初始化并自动推导
	arr5 := [...]int{0: 1, 4: 3}
	fmt.Printf("%T, %v\n", arr5, arr5)
}

输出结果
[5]float32, [0 0 0 0 0]
[5]int, [1 2 3 4 5]
[5]string, [fsd fdsds fds ]
[2]uint8, [A B]
[5]int, [10 0 0 13 14]
[5]int, [1 0 0 0 3]

数组声明
  • 通过数组下标(索引位置)来访问或修改数组的元素
  • 数组的起始索引从0开始
package main

import "fmt"

func main() {
	var arr [5]int = [5]int{1, 2, 3, 4, 5}
	fmt.Println(arr)

	// 以索引访问数组
	fmt.Println("arr[0] = ", arr[0])
	fmt.Println("arr[1] = ", arr[1])
	fmt.Println("arr[2] = ", arr[2])
	fmt.Println("arr[3] = ", arr[3])
	fmt.Println("arr[4] = ", arr[4])

	// 修改数组
	arr[0] = 100
	arr[1] = 200
	arr[4] = 300
	fmt.Println("arr[0] = ", arr[0])
	fmt.Println("arr[1] = ", arr[1])
	fmt.Println("arr[2] = ", arr[2])
	fmt.Println("arr[3] = ", arr[3])
	fmt.Println("arr[4] = ", arr[4])
}

输出结果
[1 2 3 4 5]
arr[0] = 1
arr[1] = 2
arr[2] = 3
arr[3] = 4
arr[4] = 5
arr[0] = 100
arr[1] = 200
arr[2] = 3
arr[3] = 4
arr[4] = 300

数组遍历
  • 使用 for循环遍历数组
package main

import "fmt"

func main() {
	var arr [5]int = [5]int{1, 2, 3, 4, 5}
	fmt.Println(arr)

	// 获取数组大小
	fmt.Println(len(arr))

	// for循环遍历
	for i := 0; i < len(arr); i++ {
		fmt.Println("arr[", i, "] = ", arr[i])
	}

	fmt.Println("========================")
	// for-range遍历
	for i, v := range arr {
		fmt.Println("arr[", i, "] = ", v)
	}
}

输出结果
[1 2 3 4 5]
5
arr[ 0 ] = 1
arr[ 1 ] = 2
arr[ 2 ] = 3
arr[ 3 ] = 4
arr[ 4 ] = 5
========================
arr[ 0 ] = 1
arr[ 1 ] = 2
arr[ 2 ] = 3
arr[ 3 ] = 4
arr[ 4 ] = 5

关系运算
  • 可判断同数据类型数组间是否相同(==、!=)
package main

import "fmt"

func main() {
	var arr [5]int = [5]int{1, 2, 3, 4, 5}
	fmt.Println("== ", arr == [...]int{1, 2, 3, 4, 5})
	fmt.Println("!= ", arr != [...]int{1, 2, 3, 4, 5})
}

输出结果
== true
!= false

切片创建
  • array[start : end] 或 array[start : end : cap](end<=cap<=len)获得部分元素做为切片
package main

import "fmt"

func main() {
	var arr [5]int = [5]int{1, 2, 3, 4, 5}

	// 获取数组长度和数组容量
	fmt.Printf("arr len: %v, cap: %v\n", len(arr), cap(arr))
	fmt.Println("=====================")
	// 从数组创建切片,array[start:end]
	s1 := arr[0:2]
	fmt.Printf("s1 type: %T, value: %v, len: %v, cap: %v\n", s1, s1, len(s1), cap(s1))
	// 从数组创建切片,array[start:end:cap]
	s2 := arr[0:1:2]
	fmt.Printf("s2 type: %T, value: %v, len: %v, cap: %v\n", s2, s2, len(s2), cap(s2))
}

输出结果
arr len: 5, cap: 5
=====================
s1 type: []int, value: [1 2], len: 2, cap: 5
s2 type: []int, value: [1], len: 1, cap: 2

多维数组
  • 数组的元素也可以是数组类型,这就是多维数组
  • 多维数组声明
package main

import "fmt"

func main() {
	// 声明一个二维数组
	var arr [2][2]int = [2][2]int{}
	fmt.Println("arr: ", arr)

	// 声明一个二维数组,并初始化
	var arr1 [2][3]int = [2][3]int{{1, 2, 3}, {4, 5, 6}}
	fmt.Println("arr1: ", arr1)

	// 自动推导类型
	arr2 := [2][2]int{}
	fmt.Printf("arr2 type: %T, value: %v\n", arr2, arr2)

	// 多维数组只有第一维长度可使用变量数自动推导
	arr3 := [...][3]int{{1, 2, 3}, {4, 5, 6}}
	fmt.Printf("arr3 type: %T, value: %v\n", arr3, arr3)

	// 按数组第一维索引初始化
	arr4 := [3][3]int{0: {1, 1, 1}, 2: {3, 3, 3}}
	fmt.Printf("arr4 type: %T, value: %v\n", arr4, arr4)

	// 按数组多维度索引初始化
	arr5 := [3][3]int{0: {0: 10, 2: 20}, 2: {3, 3, 3}}
	fmt.Printf("arr5 type: %T, value: %v\n", arr5, arr5)
}

输出结果
arr: [[0 0] [0 0]]
arr1: [[1 2 3] [4 5 6]]
arr2 type: [2][2]int, value: [[0 0] [0 0]]
arr3 type: [2][3]int, value: [[1 2 3] [4 5 6]]
arr4 type: [3][3]int, value: [[1 1 1] [0 0 0] [3 3 3]]
arr5 type: [3][3]int, value: [[10 0 20] [0 0 0] [3 3 3]]

  • 多维数组访问与修改
package main

import "fmt"

func main() {
	// 声明一个二维数组,并初始化
	var arr1 [2][3]int = [2][3]int{{1, 2, 3}, {4, 5, 6}}
	fmt.Println("arr1: ", arr1)

	// 访问维度
	fmt.Println("arr1[0]: ", arr1[0])
	// 访问某个元素
	fmt.Println("arr1[0][2]: ", arr1[0][2])

	// 修改维度
	arr1[0] = [3]int{10, 20, 30}
	fmt.Println("arr1: ", arr1)
	// 修改某个元素
	arr1[0][2] = 100
	fmt.Println("arr1: ", arr1)
}

输出结果
arr1: [[1 2 3] [4 5 6]]
arr1[0]: [1 2 3]
arr1[0][2]: 3
arr1: [[10 20 30] [4 5 6]]
arr1: [[10 20 100] [4 5 6]]

  • 多维数组遍历
package main

import "fmt"

func main() {
	// 声明一个二维数组,并初始化
	var arr1 [2][3]int = [2][3]int{{1, 2, 3}, {4, 5, 6}}
	fmt.Println("arr1: ", arr1)

	// for循环遍历
	for i := 0; i < len(arr1); i++ {
		for j := 0; j < len(arr1[i]); j++ {
			fmt.Printf("arr1[%v][%v] = %v\t", i, j, arr1[i][j])
		}
		fmt.Println()
	}

	fmt.Println("=======================")
	// for-range循环遍历
	for i, row := range arr1 {
		for j, v := range row {
			fmt.Printf("arr1[%v][%v] = %v\t", i, j, v)
		}
		fmt.Println()
	}
}

输出结果
arr1: [[1 2 3] [4 5 6]]
arr1[0][0] = 1 arr1[0][1] = 2 arr1[0][2] = 3
arr1[1][0] = 4 arr1[1][1] = 5 arr1[1][2] = 6
=======================
arr1[0][0] = 1 arr1[0][1] = 2 arr1[0][2] = 3
arr1[1][0] = 4 arr1[1][1] = 5 arr1[1][2] = 6

起始

2024年Go最新netty基础教程-4、helloworld(优化版)_netty 4(6),Golang开发经典实战 1)、在这里将业逻辑注入,这样就很好的将业务和IO操作分离开了。 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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100天精通Golang(基础入门篇)——第4天:GO 基本语法——Go语言中的变量与常量详解:声明、赋值和使用.本文将详细介绍Go语言中变量和常量的使用方法。首先,我们将介绍变量的声明和赋值的不同形式,并解释类型推断和简短声明的特点。然后,我们将探讨常量的声明和使用,包括不同类型常量的定义和常量组中的`iota`常量。最后,我们将总结学习过程中的关键点,帮助读者加深对Go语言中变量和常量的理解。

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非零基础自学Golang 第1章 走进Go 1.4 常用软件及网站 & 1.5 小结

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代码改变世界 485

VB摄像头监控

该VB模块可对摄像头捕获的画面进行录像等,可在创建的窗口进行控制

4. Golang 基础语法

本章将介绍 Go 语言的基础语法,包括基本数据类型、变量和常量的声明、运算符和表达式的使用以及控制结构的应用。更高级的语法和深入的细节将在后续文章中详细讨论。掌握这些基本语法是进一步学习和使用 Go 语言进行开发的基础。Go 语言提供了多种基础数据类型,用于存储不同类型的数据。控制结构用于控制程序的执行流程,包括条件语句和循环语句。Go 支持多种整型数据类型,包括有符号和无符号整型。:用于遍历数组、切片、map 和字符串。Go 还支持复数类型,用于表示复数。变量和常量用于存储和管理数据。

qq_28791753的博客 2227

2024年Go最新LeetCode - Medium - 1448(4),Golang开发基础学习

基础资料,也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程,涵盖了95%以上Go语言开发知识点,真正体系化!方法一:递归版DFS。方法二:迭代版DFS。

2401_84919661的博客 694

[Go] go基础4

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Q先生 1023

Go最全Go-错误、异常处理详解_or volume label syntax is incorrect(4),Golang编程基础教程

errors包有使用字符串创建一个错误部分朋友一样的错误,每次都New,例如,errors.New(“b can not be zero”)、errors.New(“division by zero”)、errors.New(“division by zero!!!”)我们应该学习go的开发者们的写法,将error统一定义,如果比较多,可以单独写一个文件(例如,errors.go)放在包中,比较少的话可以写在本文件约定的写法,一般都是放在最后,建议大家这样写if b == 0{

2401_84919775的博客 1023

非零基础自学Golang 第15章 Go命令行工具 15.4 注释文档(doc)

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代码改变世界 723

Go最新tornado2(4),2024年最新Golang程序设计基础教程

之前我写过一篇在VxWorks中测试大小端的问题,之前只是简单的用代码进行了测试。现在我们可以结合之前的那篇文章和这篇文章一起来说明这个问题。在这个地方,我们可以看出表示内存地址值是使用十六进制,因此可以推测右边的内存地址处的值应该是代表了十六个字节。借助这个命令我们可以可视化VxWorks中内存中数据的排布,我们当然还要试一下其他的东西啦。为了测试,我们选择一个两个字节能够容纳的值,代码如下。可以看到我们操作的内存地址处的值已经变成1了。继续我么找一个四个字节能够容纳的值,代码如下。

2401_84919754的博客 454

Go最新【LeetCode刷题日记】[232(4),零基础如何成为高级Golang开发

走的很快,但一群人才能走的更远!不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人,都欢迎加入我们的的圈子(技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导),让我们一起学习成长!假设所有操作都是有效的 (例如,一个空的队列不会调用 pop 或者 peek 操作)最多调用 100 次 push、pop、peek 和 empty。

2401_84924979的博客 466

golang入门学习--基础1.4:Go实现对MySQL的增删改查,事务

目录一、安装依赖?二、数据库三.实现代码1.连接数据库2.`Insert`添加3.`Delete`删除3.`Update`修改4.`Select`查询 一、安装依赖? sudo go get github.com/go-sql-driver/mysql 二、数据库 创建表 CREATE TABLE `demo1` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(50) NOT NULL COMMENT '用户名称', `phone

weixin_43761212的博客 698

Go基础4

Go语言中的基础数据类型可以表示一些事物的基本属性,但是当我们想表达一个事物的全部或部分属性时,这时候再用单一的基本数据类型明显就无法满足需求了,Go语言提供了一种自定义数据类型,可以封装多个基本数据类型,这种数据类型叫结构体,英文名称struct。 也就是我们可以通过struct来定义自己的类型了。......

骑着哈哥去取经!!! 316

golang语言基础[4]select

这是学习https://draven.co/golang/系列文章的随笔。

zasx1994的专栏 605
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无夜_
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