38.笔记go语言——进阶

38.笔记go语言——进阶

Go有指针,但是没有指针运算。不能用指针变量遍历字符串的各个字节。因此它们更象是引用而不是你所知道的来自于C的指针。指针非常有用。

Go同样也垃圾收集,也就是说无须担心内存分配和回收。

Go有两个内存分配原语,new和make。它们应用于不同的类型,做不同的工作,可能有些迷惑人,但是规则很简单。

用new分配内存

内建函数new本质上说跟其他语言中的同名函数功能一样:new(T)分配了零值填充的T类型的内存空间,并且返回其地址,一个*T类型的值。用Go的术语说,它返回了一个指针,指向新分配的类型的零值。有一点非常重要:new返回指针。

这意味着使用者可以用new 创建一个数据结构的实例并且可以直接工作。

用make分配内存

回到内存分配。内建函数make(T,args)与new(T)有着不同的功能。它只能创建slice,map和channel,并且返回一个有初始值(非零)的T类型,而不是*T。本质来讲,导致这三个类型有所不同的原因是指向数据结构的引用在使用前必须被初始化。

make返回初始化后的(非零)值。

务必记得make仅适用于map,slice和channel,并且返回的不是指针。应当用new获得特定的指针。

new(T)返回*T指向一个零值T

make(T)返回初始化后的T

定义自己的类型

Go允许定义新的类型,通过保留字type实现

type foo int

创建了一个新的类型foo作用跟int一样。创建更加复杂的类型需要用到struct保留字。这有个在一个数据结构中记录某人的姓名(string)和年龄(int)

package main

import "fmt"

type NameAge struct {

                                        namestring

                                        age  int

}

 

func main() {

                                        a:= new(NameAge)

                                        a.name= "Pete"

                                        a.age= 42

                                        fmt.Printf("%v\n",a)

}

执行:

                                        &{Pete42}

转换

有时需要将一个类型转换为另一个类型。在Go中可以做到,不过有一些规则。首先,将一个值转换为另一个是由操作符(看起来像函数:byte())完成的,并且不是所有的转换都是允许的。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

内容概要:本文详细介绍了扫描单分子定位显微镜(scanSMLM)技术及其在三维超分辨体积成像中的应用。scanSMLM通过电调透镜(ETL)实现快速轴向扫描,结合4f检测系统将不同焦平面的荧光信号聚焦到固定成像面,从而实现快速、大视场的三维超分辨成像。文章不仅涵盖了系统硬件的设计与实现,还提供了详细的软件代码实现,包括ETL控制、3D样本模拟、体积扫描、单分子定位、3D重建和分子聚类分析等功能。此外,文章还比较了循环扫描与常规扫描模式,展示了前者在光漂白效应上的优势,并通过荧光珠校准、肌动蛋白丝、线粒体网络和流感A病毒血凝素(HA)蛋白聚类的三维成像实验,验证了系统的性能和应用潜力。最后,文章深入探讨了HA蛋白聚类与病毒感染的关系,模拟了24小时内HA聚类的动态变化,提供了从分子到细胞尺度的多尺度分析能力。 适合人群:具备生物学、物理学或工程学背景,对超分辨显微成像技术感兴趣的科研人员,尤其是从事细胞生物学、病毒学或光学成像研究的科学家和技术人员。 使用场景及目标:①理解和掌握scanSMLM技术的工作原理及其在三维超分辨成像中的应用;②学习如何通过Python代码实现完整的scanSMLM系统,包括硬件控制、图像采集、3D重建和数据分析;③应用于单分子水平研究细胞内结构和动态过程,如病毒入侵机制、蛋白质聚类等。 其他说明:本文提供的代码不仅实现了scanSMLM系统的完整工作流程,还涵盖了多种超分辨成像技术的模拟和比较,如STED、GSDIM等。此外,文章还强调了系统在硬件改动小、成像速度快等方面的优势,为研究人员提供了从理论到实践的全面指导。
内容概要:本文详细介绍了基于Seggiani提出的渣层计算模型,针对Prenflo气流床气化炉中炉渣的积累和流动进行了模拟。模型不仅集成了三维代码以提供气化炉内部的温度和浓度分布,还探讨了操作条件变化对炉渣行为的影响。文章通过Python代码实现了模型的核心功能,包括炉渣粘度模型、流动速率计算、厚度更新、与三维模型的集成以及可视化展示。此外,还扩展了模型以考虑炉渣组成对特性的影响,并引入了Bingham流体模型,更精确地描述了含未溶解颗粒的熔渣流动。最后,通过实例展示了氧气-蒸汽流量增加2%时的动态响应,分析了温度、流动特性和渣层分布的变化。 适合人群:从事煤气化技术研究的专业人士、化工过程模拟工程师、以及对工业气化炉操作优化感兴趣的科研人员。 使用场景及目标:①评估不同操作条件下气化炉内炉渣的行为变化;②预测并优化气化炉的操作参数(如温度、氧煤比等),以防止炉渣堵塞;③为工业气化炉的设计和操作提供理论支持和技术指导。 其他说明:该模型的实现基于理论公式和经验数据,为确保模型准确性,实际应用中需要根据具体气化炉的数据进行参数校准。模型还考虑了多个物理场的耦合,包括质量、动量和能量守恒方程,能够模拟不同操作条件下的渣层演变。此外,提供了稳态求解器和动态模拟工具,可用于扰动测试和工业应用案例分析。
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