从 Google 离职,前Go 语言负责人跳槽小公司

如果 Google 不再支持 Golang,分析Google停止支持Go语言的潜在影响及未来可能的情景 一个非营利组织可能会围绕 Go 成立(或者可能直接加入 CNCF),并得到大公司的足够支持,至少在一段时间内是这样。考虑到 Go 目前关注客户成功的趋势,Google Cloud 关闭 Go 的可能性很低。上个月 IT 圈的热门话题是 Google 解雇了 Python 核心团队和 flutter/dart 团队的多名开发人员,据称是为了进行全市范围的重组。根据@Lance Taylor 澄清的过去的理解以及各种来源的描述,可以估计 Go 可能从 Google 收到的内容。Conclusion 结论。 阅读详情

整理 | 彭慧中 责编 | 屠敏
出品 | 优快云(ID:优快云news)

Google Go 语言的产品负责人 Steve Francia 于近日在社交媒体上宣布将离开谷歌。他在自己的博客中表示:“…随着过去几次Go的发布,我愈发感觉到我与Go团队的旅程即将结束…”

一直带领Go从小众的语言变成主流语言的 Steve Francia 为何会有这样的感触?
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

超过25年的开源经验

如果你不熟悉 Steve Francia 这个名字没关系,看看他的履历就一定能令你刮目相看。Steve Francia 在开源领域拥有超过 25 年的工作经验,领导了六大开源项目:Go、Docker、Hugo、MongoDB、Drupal、Cobra,并且他更是 Hugo、Cobra、Viper 和 spf13-vim 的作者。他帮助 Google 定义了开源战略,同时也是 Github 上最受欢迎的前 50 名工程师。
在这里插入图片描述
Steve Francia 在 6 年前加入了 Go 团队,目标是将 Go 从一种小众的语言变成一种主流的、企业级的语言。现在回过头来看,Steve Francia 已经完成,甚至可以说是超额完成了这个目标。

在过去的 6 年中,Go 的用户群增长了 10 倍,Go 用户的使用频率从偶尔使用到如今每天使用。今天,Go 已经被广泛认为是一种主流的企业语言。Go 作为现代云计算语言,既是主要的基础设施语言,超过 75% 的CNCF项目是用 Go 编写的,同时也是主要的云计算应用语言之一。

然而,Steve Francia 现如今认为自己已经完成了使命却不希望止步不前,他表示:“在我刚加入 Google 的时候,有很多关于 Go 和在 Google 工作的知识需要学习,但现在我的学习速度明显放慢了。我很纠结,尽管我喜欢这个团队和我们正在做的工作,但我个人却感到停滞不前。随着 Go 1.18 的发布,我觉得我在 Go 团队的任务已经完成了。”

而关于未来的去向,他也已经有了自己的打算:“接下来我将把注意力放在数据科学和机器学习上…Two Sigma 公司在过去的二十年里,一直处于数据科学、分布式计算和机器学习创新的前沿,对开源有深入的投资。我看到他们在推动机器学习和数据科学发展方面的潜力,这让我感受到与我第一次加入 MongoDB、Docker 和 Go 时一样的兴奋和激动。我很高兴能加入 Two Sigma 这个才华横溢的团队。”

在这里插入图片描述

造福万千开发者

许多开发者是在 Steve Francia 的离职宣言中才了解到这位幕后英雄的,这篇博客也引发了在 Hacker News 上 200 多名开发者的热议。

一名开发者表示:“事实上,这是我第一次听说这个人,但这是一个令人印象深刻的参与项目清单!”
在这里插入图片描述
从开发者们的声音来看,Go 语言确实造福了许多人,正如一位开发者所说:“多年来,我一直在用 Go 做我的所有项目。我现在的生产后端有20多个服务,都在 Kubernetes 上用 Go 运行,为 10 万以上的用户服务。

这是一种神奇的语言,因为它的生产力很高。有时我在 Go 上写了一个小时的服务(双关语),打开后它就开始运行。在其他语言中从未经历过这样的事情。

同时,它对资源的消耗也很低。我的服务器几乎不需要任何东西来为那么多用户服务。”
在这里插入图片描述
另一位开发者也表示:“大约 10 年前,spf13-vim 向我展示了 vim 的能力,并永远改变了我的编码生活。如果没有它,我不会有今天的成就。”
在这里插入图片描述
我们相信,Steve Francia 还有更多的创造力亟待在新的公司和新的项目中发挥。现在,他正打算跃跃欲试地在新公司中挑战他所希望的变革,并希望能为行业开辟一条新的道路。未来,还会有无限可能!

参考资料:https://spf13.com/p/spf13-google/


《新程序员001-004》已全面上市,欢迎扫描下方二维码或点击进入立即订阅,即可畅享电子书及精美纸质书
在这里插入图片描述

求职匹配系统实战:从职业语义鸿沟到可解释适配度模型 求职匹配本质上不是文本相似度计算,而是对‘职业能力’‘发展轨迹’和‘动机倾向’三重维度的结构化建模。其技术核心在于跨越简历与JD之间的职业语义鸿沟,解决动机错配风险与能力标注失真等现实问题。依托工业组织心理学(如O*NET能力矩阵、Holland职业代码)构建可解释知识骨架,再结合轻量级NLP与规则引擎实现工程落地,使系统不仅能判断‘是否匹配’,更能说明‘为何匹配’及‘如何提升’。该范式已验证于真实招聘场景,支撑日均万级JD与简历处理,并显著提升面试转化率。 阅读详情

相关推荐

LinkedIn人才流动分析实战:从数据获取到仪表盘构建

在当今数据驱动的商业环境中,人才数据分析已成为企业战略决策的核心。其基本原理在于,通过合法合规地收集和分析公开的职业数据,可以揭示群体性的行为模式与趋势,从而将非结构化的信息转化为可量化的洞察。这项技术的核心价值在于,它能够超越传统的市场调研,提供实时、动态的全球人才流动视角,为人力资源规划、市场竞争分析和区域经济研究提供前所未有的数据支持。在应用场景上,它广泛服务于企业的精准招聘与人才保留策略、个人的职业路径规划,以及政府机构的产业政策制定。本文聚焦于如何将LinkedIn平台转化为一个强大的“全球人才流

weixin_34055787的博客 313

Go早期的那些布道者

Go自2009年开源至今已经快15年了[1]!这期间,有很多人对Go语言的发展做出了重要贡献,起到了至关重要的作用,他们被视为Go语言的早期布道者和鼓吹者。他们向Go社区传达着Go的价值观、Go的最新发展、Go的使用方法以及最佳实践。这些人有来自Go团队的,有来自Google但非Go团队的,也有Go的早期采纳者和贡献者。如今这些人的状况不尽相同。有些人依然在活跃在Go团队中,为Go的演进持续做着贡...

TonyBai 1508

State of GPT (ChatGPT 原理及现状介绍)

要用 RLHF 的一个简单的原因就是 RLHF 模型效果更好,下面的图来源于 InstructGPT 论文,PPO (RLHF 算法) 后的模型生成的答案更被人类喜欢。karpathy 认为 RLHF 有用的原因是判别比生成更容易,让标注员去写一些 SFT 的 QA 数据对是比较难的,如果有一个 SFT 模型生成一些数据让标注员判断哪个更好就简单很多。,GPT4 最强,前三个都是 RLHF 模型,其他模型都是 SFT 模型。伯克利做的模型评测榜单。

kebijuelun的博客 3577

洞悉go.dev

本篇内容是根据2020年1月份Grokking Go.dev音频录制内容的整理与翻译, Carmen、Mat 和 Jon 与 Steve Francia 和 Julie Qiu 一起讨论了新的 Go.dev 网站。它背后的动机是什么?它使用了什么技术来构建它?他们如何努力使包发现变得更好?有哪些资源可以帮助你说服你的经理在新的项目中使用 Go? 过程中为符合中文惯用表达有适当删改, 版权归原作者所有. Mat Ryer: 大家好,欢迎来到 GoTime!我是 Mat Ryer。今天我们要聊聊 Go.d

techdashen的博客 2524

别光看Demo了!用UE5 Lyra框架快速搭建你的多人对战游戏原型(含完整配置流程)

本文详细介绍了如何利用UE5 Lyra框架快速搭建多人对战游戏原型,包含完整的配置流程和实战案例。Lyra作为可直接二次开发的游戏模板,内置了GAS技能系统、Enhanced Input输入控制等核心功能,大幅缩短开发周期。通过替换角色模型、调整武器数值和配置新地图规则,开发者可在48小时内完成科幻团队竞技游戏原型的搭建。

weixin_28717411的博客 455

解放双手!利用海康VM全局脚本+通讯管理打造自动化视觉控制系统

本文深入探讨了如何利用海康VisionMaster(VM)的全局脚本和通讯管理功能,打造高效自动化视觉控制系统。通过全局变量实现数据共享与动态调整,结合多协议通讯管理,提升系统响应速度与智能化水平,适用于工业4.0环境下的复杂视觉检测与决策场景。

weixin_28720573的博客 424

CyberChef 离线加密解码完整指南:从第一行 Base64 到独立部署的 6 步实操教程

凌晨排查故障,你手里只有一串 Base64,而工位终端被隔离在专网里,所有在线编码工具都打不开。CyberChef 是一款在浏览器里本地执行加密、编码、压缩与数据解析的开源"网络瑞士军刀"——数据全程不出你的机器,断网照样能用。这篇文章带你从零跑通第一个配方,看懂它为什么快,最后搭出一套自己的离线实例。 ## 第一步:3 分钟跑通第一条 Base64 配方 按下面 4 步走,每步都告诉你**做

gitblog_00018的博客 459

FastDDS之共享内存

transport层负责为DDS用户数据收发和服务发现提供通信。包含UDP,TCP,SHM。

u010378559的博客 3084

为什么Go语言在中国格外的 火

为什么Go语言在中国格外的 火

sfhinsc的博客 2961

强化学习赋能宇树机器狗:Isaac Gym与MuJoCo仿真训练全解析

本文详细解析了如何利用Isaac Gym和MuJoCo两大仿真平台为宇树机器狗构建强化学习训练管道。内容涵盖环境配置、模型导入、PPO算法框架设计、奖励函数构建以及从仿真到实机的策略迁移技巧,为开发者提供了一套完整的宇树狗仿真训练实践方案。

zeta9的博客 619

随机森林模型及案例(Python)

1 集成模型简介 集成学习模型使用一系列弱学习器(也称为基础模型或基模型)进行学习,并将各个弱学习器的结果进行整合,从而获得比单个学习器更好的学习效果。 集成学习模型的常见算法有Bagging算法和Boosting算法两种。 Bagging算法的典型机器学习模型为随机森林模型,而Boosting算法的典型机器学习模型则为AdaBoost、GBDT、XGBoost和LightGBM模型。 1.1 Bagging算法简介 Bagging算法的原理类似投票,每个弱学习器都有一票,最终根据所有弱学习器的投

qq_42433311的博客 4万+

程序员副业 | 2026年7月复盘

这篇文章是一位程序员分享自己2026年7月副业收入突破1.17万元的详细复盘。他通过技术博客广告分成(3200元)、开源项目赞助(2800元)、付费咨询(4500元)和工具销售(1200元)实现收入,总投入48小时。文章总结了各项目的运营经验,如技术博客要聚焦专业领域、开源项目能带来隐性收益、付费咨询需建立信任等,并反思了时间管理和内容方向上的失误。作者计划8月继续深耕技术内容,优化开源项目,控制咨询频次,目标收入1.5万元。核心经验是持续输出并聚焦自身技术优势。

ITmaster0731的博客 251

多模态论文笔记——BLIP

本文详细介绍这几年AIGC火爆的隐藏功臣,多模态模型:BLIP。

haopinglianlian的博客 2453

技术简历撰写实战指南:从STAR原则到量化成果,提升面试通过率

在求职过程中,一份结构清晰、重点突出的技术简历是获得面试机会的关键。简历的本质是技术能力的有效传达,其核心在于将项目经验与技能栈转化为可验证的成果。遵循STAR原则(情境、任务、行动、结果)进行描述,能够系统性地展示解决问题的逻辑与工程实践能力。通过量化成果(如响应时间降低70%、QPS提升300%),可以直观体现技术方案的价值。在应用场景上,无论是应届生寻找实习,还是资深开发者准备跳槽,都需要针对目标岗位定制简历内容,并合理运用技术关键词(如Spring Boot、Redis、Docker)进行匹配。掌握

weixin_33836874的博客 288

智能手环嵌入式系统:STM32+ESP8266多传感器健康监护设计

可穿戴健康监测设备是物联网与边缘计算融合的典型应用,其核心在于多源生理信号采集、低功耗实时处理及安全云协同。基于光电容积脉搏波(PPG)的心率与血氧检测、NTC热敏电阻体温测量、加速度-角速度融合跌倒判据等技术,构成了老年健康监护的基础感知能力;而STM32主控与ESP8266协处理器分工架构,则实现了计算资源与通信负载的高效解耦。该方案依托FreeRTOS多任务调度、阿里云IoT物模型标准化交互及MQTT双向通信,兼顾实时性、可靠性和工程可维护性,广泛适用于居家养老、慢病管理与远程健康预警等场景。

weixin_33256096的博客 97

霍尼韦尔SoftMaster使用说明

霍尼韦尔SoftMaster使用说明

计算机专业求职全攻略:从学历背景到高薪赛道的精准定位与实战路径

在当前的就业市场中,计算机专业求职者面临着激烈的竞争。理解招聘的核心逻辑,关键在于从“产品思维”出发,将个人视为一个产品,针对目标市场进行精准定位和差异化打造。这涉及到对技术栈的深度掌握、项目经验的精心构建以及求职渠道的有效利用。无论是分布式系统、云原生、人工智能工程化(MLOps)还是前端深水区,深入理解这些高薪赛道背后的技术原理和工程实践,是提升个人竞争力的核心。通过将扎实的计算机基础与解决实际业务问题的能力相结合,并产出如技术博客、开源项目等“价值可视化”的资产,求职者可以跨越学历或背景的限制,在电商

weixin_30621959的博客 364

老版QQ原生表情gif动态

这是老版的QQ表情,不过全是动态的的,Windows照片查看器是不会动的,可以右击用浏览器打开查看,再说一遍是老版的,只是分享给宁愿用老版也要动态的人。

Golang真的已经死了吗?

世人都说Golang已死!但是真的死透了吗?

CNdota_never_die的博客 1万+

IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack

IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack intel的算法库破解文件,这是C++版本的破解文件

Data-Structures-and-Algorithm-Analysis-in-Java.pdf

作者: Weiss, Mark A. 出版社: Addison Wesley Data Structures and Algorithm Analysis in Java is an “advanced algorithms” book that fits between traditional CS2 and Algorithms Analysis courses. In the old ACM Curriculum Guidelines, this course was known as CS7. This text is for readers who want to learn good programming and algorithm analysis skills simultaneously so that they can develop such programs with the maximum amo...

Go产品战略主管Steve即将在ArchSummit分享


 
 
 
 
 
 
 7 月 6-9 日,ArchSummit 全球架构师峰会即将在深圳举办,其中邀请了谷歌 Golang...

Go中国 347

Go语言——没有对象的面向对象编程

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...

weixin_33692284的博客 285

python程序员前景-IT行业前景:2019年学哪个编程就业前景好?

还有三天我们就迎来了2019年了,时间很快,身边很多小伙伴很着急,希望利用这个冬天学点什么东西,尤其是,零基础、转行的小伙伴更是倍感交集,很多小伙伴想要跨行从事IT开发行业,但是不知道自己学习哪个编程语言更好。对于初学编程的人来说,最大的困难是不知道从何处入手。不知道应该选择哪门编程语言。有人告诉你要学java,因为现在用的人比较多;也有人告诉你要先学python,简单易学,它是人工智能时代的首选...

weixin_37988176的博客 727

Go语言创始人从Google离职

点击关注公众号:互联网架构师,后台回复2T获取2TB学习资源!上一篇:Alibaba开源内网高并发编程手册.pdf前两天,谷歌Go语言产品负责人Steve Francia突然宣布离职,并回顾总结自己在谷歌的6年生涯经历,以及分享了离开的原因。Steve Francia是Go核心团队成员,也是Hugo、Cobra、Viper等框架/库的作者。我将辞去谷歌Go语言产品负责人...

emprere的博客 2023

Go AI Agent 实战 26|Agent 的 Observe、Think、Act 与执行循环

本课通过Go手写实现Agent最小执行循环,明确Observe、Think、Act三环节职责:Observe提炼当前状态,Think基于规则决策下一步,Act执行真实动作并更新状态。使用模拟工具与确定性Planner,完整演示任务从查询文章、读取正文到生成总结的闭环流程,支持轮次追踪、预算控制及多种终止状态(成功、失败、取消、超限),验证了Agent核心逻辑的可运行性与健壮性。

2302_80713883的博客 192
上一篇: 取代 C++,Google 强势开源 Carbon语言
下一篇: 高度关注,2022开放原子开源峰会最新议程一览
开源头条
博客等级 码龄13年 1475粉丝 226原创
评论 9
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值