Go语言初识

go语言特性

自动垃圾回收

内存泄露的最佳解决方案是在语言级别引入自动垃圾回收算法(Garbage Collection,简称GC)。所谓垃圾回收,即所有的内存分配动作都会被在运行时记录,同时任何对该内存的使用也都会被记录,然后垃圾回收器会对所有已经分配的内存进行跟踪监测,一旦发现有些内存已经不再被任何人使用,就阶段性地回收这些没人用的内存。

更丰富的内置类型

Go语言内置了一个对于其他静态类型语言通常用库方式支持的字典类型(map)

新增的数据类型:数组切片(Slice)。我们可以认为数组切片是一种可动态增加的数组。

函数多返回值

func getName()(firstName, middleName, lastName, nickName string){
return "May", "M", "Chen", "Babe"
}
func getName()(firstName, middleName, lastName, nickName string){
firstName = "May"
middleName = "M"
lastName = "Chen"
nickName = "Babe"
return
}

并不是每一个返回值都必须赋值,没有被明确赋值的返回值将保持默认的空值.

函数调用:

fn, mn, ln, nn := getName()

只对该函数其中的某几个返回值感兴趣的话,也可以直接用下划线作为占位符来忽略其他不关心的返回值:

_, _, lastName, _ := getName()

错误处理

Go语言引入了3个关键字用于标准的错误处理流程,这3个关键字分别为defer、 panic和recover。

匿名函数和闭包

在Go语言中,所有的函数也是值类型,可以作为参数传递。 Go语言支持常规的匿名函数和
闭包

f := func(x, y int) int {
return x + y
}

类型和接口

Go语言的类型定义非常接近于C语言中的结构(struct),甚至直接沿用了struct关键字。Go语言也不是简单的对面向对象开发语言做减法,它还引入了一个无比强大的“非侵入式”接口的概念,让开发者从以往对C++和Java开发中的接口管理问题中解脱出来。

并发编程

Go语言引入了goroutine概念,它使得并发编程变得非常简单。通过使用goroutine而不是裸用
操作系统的并发机制,以及使用消息传递来共享内存而不是使用共享内存来通信。

通过在函数调用前使用关键字go,我们即可让该函数以goroutine方式执行。 goroutine是一种
比线程更加轻盈、更省资源的协程。 Go语言通过系统的线程来多路派遣这些函数的执行,使得
每个用go关键字执行的函数可以运行成为一个单位协程。当一个协程阻塞的时候,调度器就会自
动把其他协程安排到另外的线程中去执行,从而实现了程序无等待并行化运行。

Go语言实现了CSP(通信顺序进程, Communicating Sequential Process)模型来作为goroutine
间的推荐通信方式。在CSP模型中,一个并发系统由若干并行运行的顺序进程组成,每个进程不
能对其他进程的变量赋值。进程之间只能通过一对通信原语实现协作。

由于一个进程内创建的所有goroutine运行在同一个内存地址空间中,因此如果不同的
goroutine不得不去访问共享的内存变量,访问前应该先获取相应的读写锁。

反射

通过反射,你可以获取对象类型的详细信息,并可动态操作对象。

AI 代码审查Review工具 是一个旨在自动化代码审查流程的工具。它通过集成版本控制系统(如 GitHub 和 GitLab)的 Webhook,利用大型语言模型(LLM)对代码变更进行分析,并将审查意见反馈到相应的 Pull Request 或 Merge Request 中。此外,它还支持将审查结果通知到企业微信等通讯工具。 一个基于 LLM 的自动化代码审查助手。通过 GitHub/GitLab Webhook 监听 PR/MR 变更,调用 AI 分析代码,并将审查意见自动评论到 PR/MR,同时支持多种通知渠道。 主要功能 多平台支持: 集成 GitHub 和 GitLab Webhook,监听 Pull Request / Merge Request 事件。 智能审查模式: 详细审查 (/github_webhook, /gitlab_webhook): AI 对每个变更文件进行分析,旨在找出具体问题。审查意见会以结构化的形式(例如,定位到特定代码行、问题分类、严重程度、分析和建议)逐条评论到 PR/MR。AI 模型会输出 JSON 格式的分析结果,系统再将其转换为多条独立的评论。 通用审查 (/github_webhook_general, /gitlab_webhook_general): AI 对每个变更文件进行整体性分析,并为每个文件生成一个 Markdown 格式的总结性评论。 自动化流程: 自动将 AI 审查意见(详细模式下为多条,通用模式下为每个文件一条)发布到 PR/MR。 在所有文件审查完毕后,自动在 PR/MR 中发布一条总结性评论。 即便 AI 未发现任何值得报告的问题,也会发布相应的友好提示和总结评论。 异步处理审查任务,快速响应 Webhook。 通过 Redis 防止对同一 Commit 的重复审查。 灵活配置: 通过环境变量设置基
【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模与线性化:一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 (Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了径向直流微电网的状态空间建模与线性化方法,重点提出了一种基于耦合DC-DC变换器的状态空间平均模型的建模策略。该方法通过数学建模手段对直流微电网系统进行精确的状态空间描述,并对其进行线性化处理,以便于系统稳定性分析与控制器设计。文中结合Matlab代码实现,展示了建模与仿真过程,有助于研究人员理解和复现相关技术,推动直流微电网系统的动态性能研究与工程应用。; 适合人群:具备电力电子、电力系统或自动化等相关背景,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事新能源、微电网或智能电网研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握直流微电网的动态建模方法;②学习DC-DC变换器在耦合条件下的状态空间平均建模技巧;③实现系统的线性化分析并支持后续控制器设计(如电压稳定控制、功率分配等);④为科研论文撰写、项目仿真验证提供技术支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步实践建模流程,重点关注状态变量选取、平均化处理和线性化推导过程,同时可扩展应用于更复杂的直流微电网拓扑结构中,提升系统分析与设计能力。
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