揭秘Golang起源:Golang是否真的源自谷歌?
Golang,也被称为Go,是一种由谷歌开发的开源编程语言,于2007年开始设计,2009年正式发布。自发布以来,Golang迅速崛起,成为广受程序员喜爱的编程语言之一。然而,有一些人对Golang的出处产生了疑虑,究竟Golang是否真的是谷歌所研发的呢?让我们一起来揭开这个谜团。
首先,让我们来看一下Golang的起源。Golang最初由Robert Griesemer、Rob Pike和Ken Thompson三位在计算机科学领域广受尊敬的大牛设计。他们是在谷歌工作的资深工程师,因此有人会自然而然地认为Golang是由谷歌研发的。事实上,虽然这三位工程师是在谷歌工作,但Golang的研发过程并非由谷歌直接资助或主导。
Golang的设计初衷是为了解决一些其他编程语言在开发大型系统时面临的问题,例如编译速度慢、依赖管理复杂等。Golang的目标是提供一种简单、高效、和易于维护的编程语言,以满足现代软件开发的需求。因此,Golang的设计思想更多地来自于工程师们在解决实际问题时的经验积累,而非谷歌的官方指导。
然而,谷歌对Golang的发展起到了重要的推动作用。谷歌作为Golang的诞生地,为其提供了优越的研发环境和支持。同时,谷歌也是Golang官方文档的托管平台,为开发者提供了丰富的学习资源。因此,虽然Golang并非由谷歌直接研发,但谷歌对Golang的发展起到了积极的促进和支持作用。
下面,让我们来看一些关于Golang的具体代码示例,以更深入地理解这门语言的特点和用法。
示例一:Hello, World!
package main import "fmt" func main() { fmt.Println("Hello, World!") }
示例二:计算斐波那契数列
package main import "fmt" func fibonacci(n int) int { if n <= 1 { return n } return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2) } func main() { fmt.Println("斐波那契数列前10个数字:") for i := 0; i < 10; i++ { fmt.Printf("%d ", fibonacci(i)) } }
这些简单的代码示例展示了Golang的一些基本语法和特点,包括包管理、函数定义、递归等。Golang以其高效的并发编程能力和快速的编译速度而闻名,被广泛应用于云计算、Web开发等领域。
总的来说,尽管Golang并非由谷歌直接研发,但谷歌在Golang的推广和支持方面发挥了重要作用。Golang作为一门现代化的编程语言,具有许多优秀的特性,深受程序员们的欢迎。希望通过本文的介绍和代码示例,您能更好地了解和掌握Golang这门语言,享受编程的乐趣!
以上是揭秘Golang起源:Golang是否真的源自谷歌?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

谷歌三件套指的是:1、google play商店,即下载各种应用程序的平台,类似于移动助手,安卓用户可以在商店下载免费或付费的游戏和软件;2、Google Play服务,用于更新Google本家的应用和Google Play提供的其他第三方应用;3、谷歌服务框架(GMS),是系统软件里面可以删除的一个APK程序,通过谷歌平台上架的应用和游戏都需要框架的支持。

中国不卖google手机的原因:谷歌已经全面退出中国市场了,所以不能在中国销售,在国内是没有合法途径销售。在中国消费市场中,消费者大都倾向于物美价廉以及功能实用的产品,所以竞争实力本就因政治因素大打折扣的谷歌手机主体市场一直不在中国大陆。

虽然谷歌早在2020年,就在自家的数据中心上部署了当时最强的AI芯片——TPU v4。但直到今年的4月4日,谷歌才首次公布了这台AI超算的技术细节。论文地址:https://arxiv.org/abs/2304.01433相比于TPU v3,TPU v4的性能要高出2.1倍,而在整合4096个芯片之后,超算的性能更是提升了10倍。另外,谷歌还声称,自家芯片要比英伟达A100更快、更节能。与A100对打,速度快1.7倍论文中,谷歌表示,对于规模相当的系统,TPU v4可以提供比英伟达A100强1.

2015 年,谷歌大脑开放了一个名为「TensorFlow」的研究项目,这款产品迅速流行起来,成为人工智能业界的主流深度学习框架,塑造了现代机器学习的生态系统。从那时起,成千上万的开源贡献者以及众多的开发人员、社区组织者、研究人员和教育工作者等都投入到这一开源软件库上。然而七年后的今天,故事的走向已经完全不同:谷歌的 TensorFlow 失去了开发者的拥护。因为 TensorFlow 用户已经开始转向 Meta 推出的另一款框架 PyTorch。众多开发者都认为 TensorFlow 已经输掉

前几天,谷歌差点遭遇一场公关危机,Bert一作、已跳槽OpenAI的前员工Jacob Devlin曝出,Bard竟是用ChatGPT的数据训练的。随后,谷歌火速否认。而这场争议,也牵出了一场大讨论:为什么越来越多Google顶尖研究员跳槽OpenAI?这场LLM战役它还能打赢吗?知友回复莱斯大学博士、知友「一堆废纸」表示,其实谷歌和OpenAI的差距,是数据的差距。「OpenAI对LLM有强大的执念,这是Google这类公司完全比不上的。当然人的差距只是一个方面,数据的差距以及对待数据的态度才

由于可以做一些没训练过的事情,大型语言模型似乎具有某种魔力,也因此成为了媒体和研究员炒作和关注的焦点。当扩展大型语言模型时,偶尔会出现一些较小模型没有的新能力,这种类似于「创造力」的属性被称作「突现」能力,代表我们向通用人工智能迈进了一大步。如今,来自谷歌、斯坦福、Deepmind和北卡罗来纳大学的研究人员,正在探索大型语言模型中的「突现」能力。解码器提示的 DALL-E神奇的「突现」能力自然语言处理(NLP)已经被基于大量文本数据训练的语言模型彻底改变。扩大语言模型的规模通常会提高一系列下游N

让一位乒乓球爱好者和机器人对打,按照机器人的发展趋势来看,谁输谁赢还真说不准。机器人拥有灵巧的可操作性、腿部运动灵活、抓握能力出色…… 已被广泛应用于各种挑战任务。但在与人类互动紧密的任务中,机器人的表现又如何呢?就拿乒乓球来说,这需要双方高度配合,并且球的运动非常快速,这对算法提出了重大挑战。在乒乓球比赛中,首要的就是速度和精度,这对学习算法提出了很高的要求。同时,这项运动具有高度结构化(具有固定的、可预测的环境)和多智能体协作(机器人可以与人类或其他机器人一起对打)两大特点,使其成为研究人

ChatGPT在手,有问必答。你可知,与它每次对话的计算成本简直让人泪目。此前,分析师称ChatGPT回复一次,需要2美分。要知道,人工智能聊天机器人所需的算力背后烧的可是GPU。这恰恰让像英伟达这样的芯片公司豪赚了一把。2月23日,英伟达股价飙升,使其市值增加了700多亿美元,总市值超5800亿美元,大约是英特尔的5倍。在英伟达之外,AMD可以称得上是图形处理器行业的第二大厂商,市场份额约为20%。而英特尔持有不到1%的市场份额。ChatGPT在跑,英伟达在赚随着ChatGPT解锁潜在的应用案


热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

AI Hentai Generator
免费生成ai无尽的。

热门文章

热工具

螳螂BT
Mantis是一个易于部署的基于Web的缺陷跟踪工具,用于帮助产品缺陷跟踪。它需要PHP、MySQL和一个Web服务器。请查看我们的演示和托管服务。

MinGW - 适用于 Windows 的极简 GNU
这个项目正在迁移到osdn.net/projects/mingw的过程中,你可以继续在那里关注我们。MinGW:GNU编译器集合(GCC)的本地Windows移植版本,可自由分发的导入库和用于构建本地Windows应用程序的头文件;包括对MSVC运行时的扩展,以支持C99功能。MinGW的所有软件都可以在64位Windows平台上运行。

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

SublimeText3 英文版
推荐:为Win版本,支持代码提示!

禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境