Golang 프레임워크는 다양한 산업 분야에서 널리 사용되며 애플리케이션을 효율적으로 구축하기 위한 도구를 제공합니다. 네트워크 및 통신에서는 gRPC([grpc-go](https://github.com/grpc/grpc-go))가 데이터 처리에서 효율적인 RPC 구현을 제공하고 Beam([Beam](https://github.com) /apache/beam))는 인공 지능에서 일괄 처리 및 스트림 처리 ETL 파이프라인을 지원하며 TensorFlow([TensorFlow](https://github.com/tensorflow/tensorflow))는 기계 학습 모델 훈련을 돕습니다.
Google에서 개발한 효율적인 동시 프로그래밍 언어인 Golang은 간결한 구문, 고성능 및 풍부한 라이브러리로 유명합니다. Golang 프레임워크는 다양한 산업 분야에서 널리 사용되며 개발자에게 다양한 애플리케이션을 효율적으로 구축할 수 있는 도구를 제공합니다.
[grpc-go
](https://github.com/grpc/grpc-go) 프레임워크는 gRPC(Google Remote)용 솔루션을 제공합니다. 프로시저 호출) 고성능 RPC 구현. gRPC는 효율적이고 안정적인 크로스 프로세스 통신을 제공하는 HTTP/2 기반 오픈 소스 RPC 프레임워크입니다. grpc-go
](https://github.com/grpc/grpc-go) 框架提供了用于 gRPC(Google Remote Procedure Call)的高性能 RPC 实现。gRPC 是一个基于 HTTP/2 的开放源代码 RPC 框架,它提供了高效且可靠的跨进程通信。
package main import ( "context" "fmt" "net" "github.com/golang/protobuf/ptypes/empty" "google.golang.org/grpc" examplepb "example.com/proto" ) type example struct{} func (e *example) SayHello(ctx context.Context, req *examplepb.HelloRequest) (*examplepb.HelloResponse, error) { return &examplepb.HelloResponse{Message: "Hello " + req.Name}, nil } func main() { lis, err := net.Listen("tcp", ":8080") if err != nil { log.Fatal(err) } grpcServer := grpc.NewServer() examplepb.RegisterExampleServer(grpcServer, &example{}) grpcServer.Serve(lis) }
[Beam
](https://github.com/apache/beam) 框架是一个统一的数据处理平台,支持批处理和流处理工作负载。ETL(提取、转换、加载)管道是数据仓库和数据湖中的常见模式,Beam 可用来高效执行这些管道。
package main import ( "context" "fmt" beam "cloud.google.com/go/beam/sdks/v2" ) func init() { beam.RegisterFunction(extract) beam.RegisterFunction(transform) beam.RegisterFunction(load) } func main() { // Create a Beam pipeline. pipeline, err := beam.NewPipeline("DirectRunner", "ETL Pipeline") if err != nil { log.Fatal(err) } // Apply the pipeline to read from a source collection, apply a transform, and write to a sink. _ = pipeline.Run(context.Background()) }
[TensorFlow
package main import ( "fmt" tf "github.com/tensorflow/tensorflow/go/v2" ) func main() { m := tf.NewModelof( m.AddVar("weights", tf.NewVariable(tf.Zeros(tf.NewShape([]int{1000, 784}), tf.Float32))) ) // Train the model and evaluate its performance. // ... fmt.Println("Training complete!") }데이터 처리🎜🎜사례: ETL 파이프라인🎜🎜[
Beam
](https://github.com/apache/beam) 프레임워크는 일괄 처리 및 스트리밍을 지원하는 통합 데이터 처리 플랫폼입니다. 작업량을 처리하세요. ETL(Extract, Transform, Load) 파이프라인은 데이터 웨어하우스 및 데이터 레이크의 일반적인 패턴이며 Beam을 사용하면 이러한 파이프라인을 효율적으로 실행할 수 있습니다. 🎜rrreee🎜Artificial Intelligence🎜🎜사례: 기계 학습 모델 훈련🎜🎜[TensorFlow
](https://github.com/tensorflow/tensorflow) 프레임워크는 기계 학습 및 딥 러닝 모델을 위한 선도적인 라이브러리입니다. 개발 하나. TensorFlow는 서버 및 모바일 장치를 포함한 여러 플랫폼에서 모델의 효율적인 훈련 및 배포를 지원합니다. 🎜아아아아위 내용은 다양한 산업 및 애플리케이션에 golang 프레임워크 적용의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!