關(guān)于GO 語(yǔ)言的入門(mén)學(xué)習(xí) 求解答

已經(jīng)有好多程序員都把Go語(yǔ)言描述為是一種所見(jiàn)即所得(WYSIWYG)的編程語(yǔ)言。這是說(shuō)，代碼要做的事和它在字面上表達(dá)的意思是完全一致的。 在這些新語(yǔ)言中，包含D，Go，Rust和Vala語(yǔ)言，Go曾一度出現(xiàn)在TIOBE的排行榜上面。與其他新語(yǔ)言相比，Go的魅力明顯要大很多。Go的成熟特征會(huì)得到許多開(kāi)發(fā)者的欣賞，而不僅僅是因?yàn)槠淇浯笃湓~的曝光度。下面我們來(lái)一起探討一下谷歌開(kāi)發(fā)的Go語(yǔ)言以及談?wù)凣o為什么會(huì)吸引眾多開(kāi)發(fā)者： 快速簡(jiǎn)單的編譯 Go編譯速度很快，如此快速的編譯使它很容易作為腳本語(yǔ)言使用。關(guān)于編譯速度快主要有以下幾個(gè)原因：首先，Go不使用頭文件；其次如果一個(gè)模塊是依賴(lài)A的，這反過(guò)來(lái)又取決于B，在A里面的需求改變只需重新編譯原始模塊和與A相依賴(lài)的地方；最后，對(duì)象模塊里面包含了足夠的依賴(lài)關(guān)系信息，所以編譯器不需要重新創(chuàng)建文件。你只需要簡(jiǎn)單地編譯主模塊，項(xiàng)目中需要的其他部分就會(huì)自動(dòng)編譯，很酷，是不是？ 通過(guò)返回?cái)?shù)值列表來(lái)處理錯(cuò)誤信息 目前，在本地語(yǔ)言里面處理錯(cuò)誤的方式主要有兩種：直接返回代碼或者拋異常。這兩種都不是最理想的處理方式。其中返回代碼是非常令人沮喪的，因?yàn)榉祷氐腻e(cuò)誤代碼經(jīng)常與從函數(shù)中返回的數(shù)據(jù)相沖突。Go允許函數(shù)返回多個(gè)值來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題。這個(gè)從函數(shù)里面返回的值，可以用來(lái)檢查定義的類(lèi)型是否正確并且可以隨時(shí)隨地對(duì)函數(shù)的返回值進(jìn)行檢查。如果你對(duì)錯(cuò)誤值不關(guān)心，你可以不必檢查。在這兩種情況下，常規(guī)的返回值都是可用的。 簡(jiǎn)化的成分（優(yōu)先于繼承） 通過(guò)使用接口，類(lèi)型是有資格成為對(duì)象中一員的，就像Java指定行為一樣。例如在標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)里面的IO包，定義一個(gè)Writer來(lái)指定一個(gè)方法，一個(gè)Writer函數(shù)，其中輸入?yún)?shù)是字節(jié)數(shù)組并且返回整數(shù)類(lèi)型值或者錯(cuò)誤類(lèi)型。任何類(lèi)型實(shí)現(xiàn)一個(gè)帶有相同簽名的Writer方法是對(duì)IO的完全實(shí)現(xiàn)，Writer接口。這種是解耦代碼而不是優(yōu)雅。它還簡(jiǎn)化了模擬對(duì)象來(lái)進(jìn)行單元測(cè)試。例如你想在數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象中測(cè)試一個(gè)方法，在標(biāo)準(zhǔn)語(yǔ)言中，你通常需要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象，并且需要進(jìn)行大量的初始化和協(xié)議來(lái)模擬對(duì)象。在Go里面，如果該方法需要實(shí)現(xiàn)一個(gè)接口，你可以創(chuàng)建任何對(duì)該接口有用的對(duì)象，所以，你創(chuàng)建了MockDatabase，這是很小的對(duì)象，只實(shí)現(xiàn)了幾個(gè)需要運(yùn)行和模擬的接口——沒(méi)有構(gòu)造函數(shù)，沒(méi)有附件功能，只是一些方法。 簡(jiǎn)化的并發(fā)性 相對(duì)于其他語(yǔ)言，并發(fā)性在Go里面顯得更加容易。把‘go’關(guān)鍵字放在任意函數(shù)前面然后那個(gè)函數(shù)就會(huì)在其go-routine自動(dòng)運(yùn)行（一個(gè)很輕的線程）。go-routines是通過(guò)通道進(jìn)行交流并且基本上封鎖了所有的隊(duì)列消息。普通工具對(duì)相互排斥是有用，但是Go通過(guò)使用通道來(lái)踢掉并發(fā)性任務(wù)和坐標(biāo)更加容易。 優(yōu)秀的錯(cuò)誤消息 所有與Go相似的語(yǔ)言，自身作出的診斷都是無(wú)法與Go相媲美的。例如，一個(gè)死鎖程序，在Go運(yùn)行時(shí)會(huì)通知你目前哪個(gè)線程導(dǎo)致了這種死鎖。編譯的錯(cuò)誤信息是非常詳細(xì)全面和有用的。 其他 這里還有許多其他吸引人的地方，下面就一概而過(guò)的介紹一下，比如高階函數(shù)、垃圾回收、哈希映射和可擴(kuò)展的數(shù)組內(nèi)置語(yǔ)言（部分語(yǔ)言語(yǔ)法，而不是作為一個(gè)庫(kù)）等等。 當(dāng)然，Go并不是完美無(wú)瑕。在工具方面還有些不成熟的地方和用戶(hù)社區(qū)較小等，但是隨著谷歌語(yǔ)言的不斷發(fā)展，肯定會(huì)有整治措施出來(lái)。盡管許多語(yǔ)言，尤其是D、Rust和Vala旨在簡(jiǎn)化C++并且對(duì)其進(jìn)行簡(jiǎn)化，但它們給人的感覺(jué)仍是“C++看上去要更好”。

成都創(chuàng)新互聯(lián)秉承實(shí)現(xiàn)全網(wǎng)價(jià)值營(yíng)銷(xiāo)的理念，以專(zhuān)業(yè)定制企業(yè)官網(wǎng)，網(wǎng)站設(shè)計(jì)、成都做網(wǎng)站，小程序制作，網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì)制作，移動(dòng)網(wǎng)站建設(shè)，營(yíng)銷(xiāo)型網(wǎng)站幫助傳統(tǒng)企業(yè)實(shí)現(xiàn)“互聯(lián)網(wǎng)+”轉(zhuǎn)型升級(jí)專(zhuān)業(yè)定制企業(yè)官網(wǎng),公司注重人才、技術(shù)和管理，匯聚了一批優(yōu)秀的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)人才,對(duì)客戶(hù)都以感恩的心態(tài)奉獻(xiàn)自己的專(zhuān)業(yè)和所長(zhǎng)。

【Go語(yǔ)言的優(yōu)勢(shì)】

可直接編譯成機(jī)器碼，不依賴(lài)其他庫(kù)，glibc的版本有一定要求，部署就是扔一個(gè)文件上去就完成了。

靜態(tài)類(lèi)型語(yǔ)言，但是有動(dòng)態(tài)語(yǔ)言的感覺(jué)，靜態(tài)類(lèi)型的語(yǔ)言就是可以在編譯的時(shí)候檢查出來(lái)隱藏的大多數(shù)問(wèn)題，動(dòng)態(tài)語(yǔ)言的感覺(jué)就是有很多的包可以使用，寫(xiě)起來(lái)的效率很高。

語(yǔ)言層面支持并發(fā)，這個(gè)就是Go最大的特色，天生的支持并發(fā)，我曾經(jīng)說(shuō)過(guò)一句話，天生的基因和整容是有區(qū)別的，大家一樣美麗，但是你喜歡整容的還是天生基因的美麗呢？Go就是基因里面支持的并發(fā)，可以充分的利用多核，很容易的使用并發(fā)。

內(nèi)置runtime，支持垃圾回收，這屬于動(dòng)態(tài)語(yǔ)言的特性之一吧，雖然目前來(lái)說(shuō)GC不算完美，但是足以應(yīng)付我們所能遇到的大多數(shù)情況，特別是Go1.1之后的GC。

簡(jiǎn)單易學(xué)，Go語(yǔ)言的作者都有C的基因，那么Go自然而然就有了C的基因，那么Go關(guān)鍵字是25個(gè)，但是表達(dá)能力很強(qiáng)大，幾乎支持大多數(shù)你在其他語(yǔ)言見(jiàn)過(guò)的特性：繼承、重載、對(duì)象等。

豐富的標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)，Go目前已經(jīng)內(nèi)置了大量的庫(kù)，特別是網(wǎng)絡(luò)庫(kù)非常強(qiáng)大，我最?lèi)?ài)的也是這部分。

內(nèi)置強(qiáng)大的工具，Go語(yǔ)言里面內(nèi)置了很多工具鏈，最好的應(yīng)該是gofmt工具，自動(dòng)化格式化代碼，能夠讓團(tuán)隊(duì)review變得如此的簡(jiǎn)單，代碼格式一模一樣，想不一樣都很困難。

跨編譯，如果你寫(xiě)的Go代碼不包含cgo，那么就可以做到window系統(tǒng)編譯linux的應(yīng)用，如何做到的呢？Go引用了plan9的代碼，這就是不依賴(lài)系統(tǒng)的信息。

內(nèi)嵌C支持，前面說(shuō)了作者是C的作者，所以Go里面也可以直接包含c代碼，利用現(xiàn)有的豐富的C庫(kù)。

2019年十大最佳深度學(xué)習(xí)框架

作者 | Python語(yǔ)音識(shí)別

來(lái)源 | 濤哥聊Python

雖然我們大多數(shù)人都驚嘆為什么DL這么好？在使用大量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)，它在準(zhǔn)確性方面非常出色。近幾年隨著深度學(xué)習(xí)算法的發(fā)展，出現(xiàn)了很多深度學(xué)習(xí)的框架，這些框架各有所長(zhǎng)，各具特色。下面將為大家介紹2019年最受歡迎的十大深度學(xué)習(xí)框架。

TensorFlow

谷歌的Tensorflow可以說(shuō)是當(dāng)今最受歡迎的深度學(xué)習(xí)框架。Gmail，Uber，Airbnb，Nvidia以及其他許多知名品牌都在使用。TF是目前深度學(xué)習(xí)的主流框架，Tensorflow主要特性：

TensorFlow支持python、JavaScript、C ++、Java和Go，C＃和Julia等多種編程語(yǔ)言。 TF不僅擁有強(qiáng)大的計(jì)算集群，還可以在iOS和Android等移動(dòng)平臺(tái)上運(yùn)行模型。 TF編程入門(mén)難度較大。初學(xué)者需要仔細(xì)考慮神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)，正確評(píng)估輸入和輸出數(shù)據(jù)的維度和數(shù)量。 TF使用靜態(tài)計(jì)算圖進(jìn)行操作 。也就是說(shuō)我們需要先定義圖形，然后運(yùn)行計(jì)算，如果我們需要對(duì)架構(gòu)進(jìn)行更改，我們會(huì)重新訓(xùn)練模型。選擇這樣的方法是為了提高效率，但是許多現(xiàn)代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具能夠在學(xué)習(xí)過(guò)程中考慮改進(jìn)而不會(huì)顯著降低學(xué)習(xí)速度。在這方面，TensorFlow的主要競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手是PyTorch 。

TensorFlow優(yōu)點(diǎn)：

它非常適合創(chuàng)建和試驗(yàn)深度學(xué)習(xí)架構(gòu)，便于數(shù)據(jù)集成，如輸入圖形，SQL表和圖像。 它得到谷歌的支持，這就說(shuō)明該模型短期內(nèi)不會(huì)被拋棄，因此值得投入時(shí)間來(lái)學(xué)習(xí)它。 PyTorch

Tensorflow之后用于深度學(xué)習(xí)的主要框架是PyTorch。PyTorch框架是Facebook開(kāi)發(fā)的，已被Twitter和Salesforce等公司使用。

PyTorch基本特性：

與TensorFlow不同，PyTorch庫(kù)使用動(dòng)態(tài)更新的圖形進(jìn)行操作 。這意味著它可以在流程中更改體系結(jié)構(gòu)。 在PyTorch中，您可以使用標(biāo)準(zhǔn)調(diào)試器 ，例如pdb或PyCharm。

PyTorch優(yōu)點(diǎn)：

訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過(guò)程簡(jiǎn)單明了。同時(shí)，PyTorch支持?jǐn)?shù)據(jù)并行和分布式學(xué)習(xí)模型，并且還包含許多預(yù)先訓(xùn)練的模型。 PyTorch更適合小型項(xiàng)目和原型設(shè)計(jì)。 Sonnet

Sonnet深度學(xué)習(xí)框架是建立在TensorFlow的基礎(chǔ)之上。它是DeepMind用于創(chuàng)建具有復(fù)雜架構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

Sonnet基本特性：

面向?qū)ο蟮膸?kù)，在開(kāi)發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NN）或其他機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）算法時(shí)更加抽象。 Sonnet的想法是構(gòu)造對(duì)應(yīng)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特定部分的主要Python對(duì)象。此外，這些對(duì)象獨(dú)立地連接到計(jì)算TensorFlow圖。分離創(chuàng)建對(duì)象并將其與圖形相關(guān)聯(lián)的過(guò)程簡(jiǎn)化了高級(jí)體系結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)。

Sonnet優(yōu)點(diǎn)：

Sonnet的主要優(yōu)點(diǎn)是可以使用它來(lái)重現(xiàn)DeepMind論文中展示的研究，比Keras更容易，因?yàn)镈eepMind論文模型就是使用Sonnet搭建的。 Keras

Keras是一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)框架，如果您擁有大量數(shù)據(jù)和/或你想快速入門(mén)深度學(xué)習(xí)，那么Keras將非常適合學(xué)習(xí)。Keras是TensorFlow高級(jí)集成APi，可以非常方便的和TensorFlow進(jìn)行融合。這是我強(qiáng)烈推薦學(xué)習(xí)的一個(gè)庫(kù)。

Keras基本特性：

除了Tensorflow之外，Keras還是其他流行的庫(kù)（如Theano和CNTK）的高級(jí)API。 在Keras中更容易創(chuàng)建大規(guī)模的深度學(xué)習(xí)模型，但Keras框架環(huán)境配置比其他底層框架要復(fù)雜一些。

Keras優(yōu)點(diǎn)：

對(duì)于剛剛?cè)腴T(mén)的人來(lái)說(shuō)，Keras是最好的深度學(xué)習(xí)框架。它是學(xué)習(xí)和原型化簡(jiǎn)單概念的理想選擇，可以理解各種模型和學(xué)習(xí)過(guò)程的本質(zhì)。 Keras是一個(gè)簡(jiǎn)潔的API。 可以快速幫助您創(chuàng)建應(yīng)用程序。 Keras中代碼更加可讀和簡(jiǎn)潔。 Keras模型序列化/反序列化API，回調(diào)和使用Python生成器的數(shù)據(jù)流非常成熟。

順便說(shuō)一下TensorFlow和Keras的對(duì)比：

PS：Tensorflow處于底層框架：這和MXNet，Theano和PyTorch等框架一樣。包括實(shí)現(xiàn)諸如廣義矩陣 - 矩陣乘法和諸如卷積運(yùn)算的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原語(yǔ)之類(lèi)的數(shù)學(xué)運(yùn)算。

Keras處于高度集成框架。雖然更容易創(chuàng)建模型，但是面對(duì)復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)時(shí)可能不如TensorFlow。

MXNet

MXNet是一種高度可擴(kuò)展的深度學(xué)習(xí)工具，可用于各種設(shè)備。雖然與TensorFlow相比，它似乎沒(méi)有被廣泛使用，但MXNet的增長(zhǎng)可能會(huì)因?yàn)槌蔀橐粋€(gè)Apache項(xiàng)目而得到提升。

MXNet基本特性：

該框架支持多種語(yǔ)言，如C ++，Python，R，Julia，JavaScript，Scala，Go，甚至Perl。 可以在多個(gè)GPU和許多機(jī)器上非常有效地并行計(jì)算。

MXNet優(yōu)點(diǎn)：

支持多個(gè)GPU（具有優(yōu)化的計(jì)算和快速上下文切換） 清晰且易于維護(hù)的代碼（Python，R，Scala和其他API） 快速解決問(wèn)題的能力（對(duì)于像我這樣的深度學(xué)習(xí)新手至關(guān)重要）

雖然它不像TF那么受歡迎，但MXNet具有詳細(xì)的文檔并且易于使用，能夠在命令式和符號(hào)式編程風(fēng)格之間進(jìn)行選擇，使其成為初學(xué)者和經(jīng)驗(yàn)豐富的工程師的理想選擇。

GLUON

Gluon是一個(gè)更好的深度學(xué)習(xí)框架，可以用來(lái)創(chuàng)建復(fù)雜的模型。GLUON基本特性：

Gluon的特殊性是具有一個(gè)靈活的界面，簡(jiǎn)化了原型設(shè)計(jì)，構(gòu)建和培訓(xùn)深度學(xué)習(xí)模型，而不會(huì)犧牲學(xué)習(xí)速度。 Gluon基于MXNet，提供簡(jiǎn)單的API，簡(jiǎn)化深度學(xué)習(xí)模型的創(chuàng)建。 與PyTorch類(lèi)似，Gluon框架支持使用動(dòng)態(tài)圖表 ，將其與高性能MXNet相結(jié)合。從這個(gè)角度來(lái)看，Gluon看起來(lái)像是分布式計(jì)算的Keras非常有趣的替代品。

GLUON優(yōu)點(diǎn)：

在Gluon中，您可以使用簡(jiǎn)單，清晰和簡(jiǎn)潔的代碼定義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 它將訓(xùn)練算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)合在一起，從而在不犧牲性能的情況下提供開(kāi)發(fā)過(guò)程的靈活性。 Gluon可以定義動(dòng)態(tài)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，這意味著它們可以動(dòng)態(tài)構(gòu)建，使用任何結(jié)構(gòu)，并使用Python的任何本機(jī)控制流。 SWIFT

當(dāng)你聽(tīng)到Swift時(shí)，您可能會(huì)考慮iOS或MacOS的應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)。但是如果你正在學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)，那么你一定聽(tīng)說(shuō)過(guò)Swens for Tensorflow。通過(guò)直接與通用編程語(yǔ)言集成，Swift for TensorFlow可以以前所未有的方式表達(dá)更強(qiáng)大的算法。SWIFT基本特性：

可以輕松獲得可微分的自定義數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。 下一代API 。通過(guò)實(shí)踐和研究獲得的新API更易于使用且更強(qiáng)大。 在TensorFlow的基礎(chǔ)上 ，Swift API為您提供對(duì)所有底層TensorFlow運(yùn)算符的直接調(diào)用。 基于Jupyter、LLDB或者Swift in Colab的編程工具提高了您的工作效率。

SWIFT優(yōu)點(diǎn)：

如果動(dòng)態(tài)語(yǔ)言不適合您的任務(wù)，那么這將是一個(gè)很好的選擇。當(dāng)你訓(xùn)練運(yùn)行了幾個(gè)小時(shí)，然后你的程序遇到類(lèi)型錯(cuò)誤，那么使用Swift，一種靜態(tài)類(lèi)型語(yǔ)言。您將看到代碼錯(cuò)誤的地方。 Chainer

直到CMU的DyNet和Facebook的PyTorch出現(xiàn)之前，Chainer是動(dòng)態(tài)計(jì)算圖或網(wǎng)絡(luò)的領(lǐng)先神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架，它允許輸入數(shù)據(jù)長(zhǎng)度不一致。chainer基本特性：

Chainer代碼是在Numpy和CuPy庫(kù)的基礎(chǔ)之上用純Python編寫(xiě)的， Chainer是第一個(gè)使用動(dòng)態(tài)架構(gòu)模型的框架。

Chainer優(yōu)點(diǎn)：

通過(guò)自己的基準(zhǔn)測(cè)試，Chainer明顯比其他面向Python的框架更快，TensorFlow是包含MxNet和CNTK的測(cè)試組中最慢的。 比TensorFlow更好的GPU和GPU數(shù)據(jù)中心性能。最近Chainer成為GPU數(shù)據(jù)中心性能的全球冠軍。 DL4J

那些使用Java或Scala的人應(yīng)該注意DL4J（Deep Learning for Java的簡(jiǎn)稱(chēng)）。DL4J的基本特性：

DL4J中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練通過(guò)簇的迭代并行計(jì)算。 該過(guò)程由Hadoop和Spark架構(gòu)支持。 使用Java允許您在Android設(shè)備的程序開(kāi)發(fā)周期中使用。

DL4J優(yōu)點(diǎn)：

如果您正在尋找一個(gè)良好的Java深度學(xué)習(xí)框架，這會(huì)是一個(gè)非常好的平臺(tái)。 ONNX

ONNX項(xiàng)目誕生于微軟和Facebook，旨在尋找深度學(xué)習(xí)模型呈現(xiàn)的開(kāi)放格式。ONNX簡(jiǎn)化了在人工智能的不同工作方式之間傳遞模型的過(guò)程。因此ONNX具有各種深度學(xué)習(xí)框架的優(yōu)點(diǎn)。

ONNX基本特性：

ONNX使模型能夠在一個(gè)框架中進(jìn)行訓(xùn)練并轉(zhuǎn)移到另一個(gè)框架中進(jìn)行推理。ONNX模型目前在Caffe2，Microsoft Cognitive Toolkit，MXNet和PyTorch中得到支持，并且還有許多其他常見(jiàn)框架和庫(kù)的連接器。

ONNX優(yōu)點(diǎn)：

對(duì)于PyTorch開(kāi)發(fā)人員來(lái)說(shuō)，ONNX是一個(gè)好的選擇。但是對(duì)于那些喜歡TensorFlow的人來(lái)說(shuō)，Keras等可能好一點(diǎn)。 總結(jié)

那么您應(yīng)該使用哪種深度學(xué)習(xí)框架？下面是幾點(diǎn)建議：

如果你剛剛開(kāi)始學(xué)習(xí)，那么最好的選擇是Keras 。 出于研究目的，請(qǐng)選擇PyTorch 。 對(duì)于生產(chǎn)，您需要關(guān)注環(huán)境。因此對(duì)于Google Cloud，最好的選擇是TensorFlow ，適用于AWS - MXNet和Gluon 。 Android開(kāi)發(fā)人員應(yīng)該關(guān)注D4LJ ，對(duì)于iOS來(lái)說(shuō)， Core ML會(huì)破壞類(lèi)似的任務(wù)范圍。 最后， ONNX將幫助解決不同框架之間的交互問(wèn)題。

怎樣學(xué)習(xí)GO語(yǔ)言？

golang學(xué)習(xí)比較簡(jiǎn)單，不過(guò)任何一門(mén)語(yǔ)言都不是孤立存在的，在這里簡(jiǎn)要說(shuō)明一下golang開(kāi)發(fā)的學(xué)習(xí)路線

1.golang基礎(chǔ)，包括go語(yǔ)言安裝，go語(yǔ)言語(yǔ)法，流程控制語(yǔ)句，函數(shù)，方法，面向?qū)ο蟾拍睿W(wǎng)絡(luò)編程，并發(fā)編程等

2.golang開(kāi)發(fā)框架，包括beego，gin,Iris，Echo等

3.微服務(wù)開(kāi)發(fā)

4.深入的話還可以學(xué)習(xí)算法部分。如果要接觸區(qū)塊鏈相關(guān)技術(shù)的話，還需要學(xué)習(xí)區(qū)塊鏈的加密算法等相關(guān)知識(shí)

5.如果要結(jié)合go實(shí)現(xiàn)應(yīng)用的話，肯定離不開(kāi)各種數(shù)據(jù)庫(kù)，比如關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)oracle、mysql，或者各類(lèi)非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)等等

6.如果需要開(kāi)發(fā)界面的話，還需要學(xué)習(xí)網(wǎng)頁(yè)編程如html,javascript,vue,elementUI,bootstrap等網(wǎng)頁(yè)開(kāi)發(fā)技術(shù)和框架。

7.在以上學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上還可以向架構(gòu)方面深入學(xué)習(xí)。

鏈喬教育在線祝您學(xué)有所成。

將深度學(xué)習(xí)模型部署為exe需要哪些工具

將深度學(xué)習(xí)模型部署為exe需要工具主要包括生產(chǎn)環(huán)境下PyTorch模型轉(zhuǎn)換、PyTorch模型轉(zhuǎn)為C++模型、生產(chǎn)環(huán)境下TensorFlow模型轉(zhuǎn)換、生產(chǎn)環(huán)境下Keras模型轉(zhuǎn)換、生產(chǎn)環(huán)境下MXNet模型轉(zhuǎn)換、基于Go語(yǔ)言的機(jī)器學(xué)習(xí)模型部署、通用深度學(xué)習(xí)模型部署工具箱、前端UI設(shè)計(jì)資源、移動(dòng)端和嵌入式模型部署、后端開(kāi)發(fā)部分、基于Python的代碼優(yōu)化和加速等。

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