go入门(1)——基础知识

本文介绍了Go语言的特点,包括其并发支持、垃圾回收机制、类型及内存安全性等,并详细阐述了如何使用LiteIDE进行Go语言开发环境的搭建。

Go语言的特性:

Go是一门并发支持,垃圾回收的编译型系统编程语言,旨在创造一门具有在静态编译语言的高性能和动态语言的高效开发之间拥有良好平衡点的一门编程语言。

Go的主要特点:

1.类型安全和内存安全;
2. 以非常直观和极低代价的方案实现高并发;
3.高效的垃圾回收机制;
4. 快速编译,同时解决C语言中头文件太多的问题;(Go在编译时会检查判断,你和这个包之间是否有联系,若没有联系会报出一个 编译异常,强迫你不要导入没有用的包,这样可以加快编译的速度,减少内存的体积);
5.为多核计算机提供性能提升的方案;(允许指定调用多少个CPU核数,来提升整体的性能);
6. UTF-8编码支持(每个Go程序源码都是UTF-8格式,允许输入任何字符,原生支持)
7. Go的诞生是为了解决Google内部的问题,即服务端程序的开发
8. VIM,IDEA,SUBLIME TEXT,ECLIPSE等开发工具都支持
9. 开源项目网站:go-wiki,GoDoc,Go Language Resources
10. 2009年正式发布,非常年轻。

Go 语言开发工具

LiteIDE
LiteIDE是一款开源、跨平台的轻量级Go语言集成开发环境(IDE)。
支持的操作系统
Windows x86 (32-bit or 64-bit)
Linux x86 (32-bit or 64-bit)
下载地址 :http://sourceforge.net/projects/liteide/files/
源码地址 :https://github.com/visualfc/liteide

LiteIDE安装配置
LiteIDE是绿色无需安装,但是为了使用方便,在解压之后,进入liteide\bin目录找到liteide.exe,然后右键-》创建快捷方式。这样在桌面即可点击快捷方式使用liteide。

使用LiteIDE开发Go
双击快捷方式liteide.exe即可打开liteide。然后在菜单栏选择“文件”-》“打开目录”然后选择F:\Gows。
这是Go的工作目录。如果里面还没建好对应目录,则需要新建。
在src目录下创建hello目录然后创建main.go文件编写代码。
然后按快捷键ctrl+b先编译源码,然后按ctrl+f5运行程序。
到目前为止一个完整的Go开发环境搭建起来了非常简单,接下去就可以学习并实践Go了。

安装好之后,在命令行输入env,会看到很多参数。

GOPATH 工作目录下:
bin:用于存放编译后生产的可执行文件
pkg:用于存放编译后生成的包文件,一般是以.a为后缀的文件
src:存放源码
windows下是以配置环境变量的方式来配置工作目录的,如果有多个工作目录,以分号隔开。

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项目采用C++编程语言结合ROS框架构建了完整的双机械臂控制系统,实现了Gazebo仿真环境下的协同运动模拟,并完成了两台实体UR10工业机器人的联动控制。该毕业设计在答辩环节获得98分的优异成绩,所有程序代码均通过系统性调试验证,保证可直接部署运行。 系统架构包含三个核心模块:基于ROS通信架构的双臂协调控制器、Gazebo物理引擎下的动力学仿真环境、以及真实UR10机器人的硬件接口层。在仿真验证阶段,开发了双臂碰撞检测算法和轨迹规划模块,通过ROS控制包实现了末端执行器的同步轨迹跟踪。硬件集成方面,建立了基于TCP/IP协议的实时通信链路,解决了双机数据同步和运动指令分发等关键技术问题。 本资源适用于自动化、机械电子、人工智能等专业方向的课程实践,可作为高年级课程设计、毕业课题的重要参考案例。系统采用模块化设计理念,控制核心与硬件接口分离架构便于功能扩展,具备工程实践能力的学习者可在现有框架基础上进行二次开发,例如集成视觉感知模块或优化运动规划算法。 项目文档详细记录了环境配置流程、参数调试方法和实验验证数据,特别说明了双机协同作业时的时序同步解决方案。所有功能模块均提供完整的API接口说明,便于使用者快速理解系统架构并进行定制化修改。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO)在微电网多目标优化调度中的应用展开研究,提出了一种改进的智能优化算法以解决微电网系统中经济性、环保性和能源效率等多重目标之间的权衡问题。通过引入非支配排序机制,NSDBO能够有效处理多目标优化中的帕累托前沿搜索,提升解的多样性和收敛性,并结合Matlab代码实现仿真验证,展示了该算法在微电网调度中的优越性能和实际可行性。研究涵盖了微电网典型结构建模、目标函数构建及约束条件处理,实现了对风、光、储能及传统机组的协同优化调度。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能优化算法应用的工程技术人员;熟悉优化算法与能源系统调度的高年级本科生亦可参考。; 使用场景及目标:①应用于微电网多目标优化调度问题的研究与仿真,如成本最小化、碳排放最低与供电可靠性最高之间的平衡;②为新型智能优化算法(如蜣螂优化算法及其改进版本)的设计与验证提供实践案例,推动其在能源系统中的推广应用;③服务于学术论文复现、课题研究或毕业设计中的算法对比与性能测试。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注NSDBO算法的核心实现步骤与微电网模型的构建逻辑,同时可对比其他多目标算法(如NSGA-II、MOPSO)以深入理解其优势与局限,进一步开展算法改进或应用场景拓展。
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