1.为什么 Go + Vue.js 是高薪全栈工程师的不二选择？ 在当今的互联网开发领域，前后端分离已成为主流架构，而 Go + Vue.js 的组合正在迅速崛起，成为新一代开发者的首选技术栈。 🔹 Go 语言——性能强大，轻量高效，适合高并发后端开发，特别适用于 API 服务、微服务架构和高性能 Web 开发。 🔹 Vue.js——渐进式前端框架，易学易用，生态成熟，适用于构建交互丰富的前端界面。 🚀 为什么 Go + Vue.js 组合正成为高薪开发者的黄金技能？ ✅ 极致性能：Go 的高并发特性让后端服务响应迅速，而 Vue.js 依靠虚拟 DOM 提供高效的前端渲染。 ✅ 快速开发：Go 提供原生 HTTP 支持，搭配 Vue.js 的组件化开发，使全栈开发更简单高效。 ✅ 技术趋势：大厂后端从 Java、PHP 迁移到 Go，前端主流从 jQuery 时代走向 Vue.js，掌握 Go + Vue.js，即掌握未来！ ✅ 高薪职业路径：掌握 Go + Vue.js，可以胜任全栈工程师、架构师，甚至…
Go 的优势 1. Go 的高性能 Go 运行速度极快，与 Java 和 C++ 相当。在我们的实践中，它通常比 Python 快 30 倍。例如，以下是 Go 与 Java 的基准对比： 2. 语言性能为何重要 在许多应用中，编程语言只是数据处理的桥梁，其性能影响不大。然而，作为 API 提供商，我们为世界 500 强企业及 2 亿终端用户提供服务。经过多年的优化，我们在数据库层面（Cassandra、PostgreSQL、Redis 等）已经达到极限，最终受限于语言本身。 Python 虽然优秀，但在序列化、排序和聚合方面表现不佳。例如，Cassandra 仅需 1ms 读取数据，而 Python 可能要 10ms 才能转换成对象。 3. 开发效率与代码规范 以下是 Go 的一段示例代码： package main import ( “encoding/json” “log” “net/http” ) type openWeatherMap struct{} func…
什么是元宇宙？2021年会成为元宇宙元年吗？ 2021年进入倒数第两个月，元宇宙大爆炸一般的出现在了科技圈和大众的视野里。腾讯、字节跳动等纷纷进入相关领域，国外脸书、微软、英伟达等科技公司也均已入局。随着Facebook正式改名为Meta（中文译为元宇宙）彻底地引燃了大众的兴趣。 Facebook表示这算是重大品牌重塑计划的一部分。该公司表示，它将更好地“涵盖”它所做的事情，因为它将其影响范围从社交媒体扩展到虚拟现实 （VR） 等领域。创始人马克扎克伯格10月29日表示，Facebook 将其公司名称更改为 Meta，有效地将 Facebook 的同名服务降级为该公司的子公司之一，与 Instagram 和 WhatsApp 并列，而不是总体品牌。 而这其中最引人注意的就是扎克伯格提到的Metaversa－元宇宙，科技巨头竞相入局“元宇宙”究竟有何种魅力？元宇宙到底是什么？而这个世界为什么需要元宇宙？0 “元宇宙”源起 “那是超元域（元宇宙）的百老汇，超元域的香榭丽舍大道。它是一条灯火辉煌的主干道，反射在阿弘的目镜中，能够被眼睛看到，能够被缩小，被倒转。它并不真正存在，但此时，那里正有数百万人在街上往来穿行。”这是第一次元宇宙的概念在元宇宙前传《雪崩》中被准确描写出来，这一年是1992年。 至此，多元宇宙的世界逐渐打开。那么为什么说2021年会是元宇宙的元年呢，首先来说在2021年前的铺垫条件。2020年全世界面临了诸多挑战，这也成为了人类社会虚拟化的临界点。 首先疫情加速社会虚拟化，新冠疫情隔离政策下，全社会上网时长大幅增长，“宅经济”快速发展。因此，线上生活由原先短时期的例外状态成为了常态，由现实世界的补充变成了与现实世界的平行世界。 并且，大家对于元宇宙的认知发生转变，虚拟的并不是虚假的，更不是无关紧要的。其次，生活发生迁移，线上与线下打通，人类的现实生活开始大规模向虚拟世界迁移，人类成为现实与数字的两栖物种。 这些变化都为元宇宙的爆发蓄力，2021之所以可以被称为元宇宙元年，是因为‘元宇宙“呈现超出想象的爆发力，其背后是元宇宙要素的“群聚效应”近似1995年互联网所经历的“群聚效应”。 什么是元宇宙？ 在现下的认知来看，元宇宙可能看起来像是虚拟现实 （VR） 的增强版——但有些人认为元宇宙可能是互联网的未来。事实上，人们相信元宇宙对和VR 之间的差距可能就像现代智能手机和1980 年代第一批笨重的手机之间的差距一样。 元宇宙的英文是metaverse， meta（超越）＋universe（宇宙），元宇宙可以说是一个平行于现实世界，又独立于现实世界的虚拟空间，是映射现实世界的在线虚拟世界，是越来越真实的数字虚拟世界。 在 metaverse 中，用户可以使用耳机进入连接各种数字环境的虚拟世界，而不是在计算机上。与目前主要用于游戏的 VR 不同，这个虚拟世界几乎可以用于任何事情——工作、娱乐、音乐、约会、电影旅行——或者只是闲逛。 元宇宙是整合多种新技术而产生的新型虚实相融的互联网应用和社会形态，它基于扩展现实技术提供沉浸式体验，基于数字孪生技术生成现实世界的镜像，基于区块链技术搭建经济体系、社交体系、身份系统上密切融合，并且允许每个用户进行内容生产和世界编辑。这是清华大学给出的暂时定义，因为元宇宙仍是一个不断发展，演变的概念，不同的参与者仍在以自己的方式不断丰富着它的含义。 通俗来讲，想象你住在《动物森友会》里的一个岛上，每天打工做任务，并且出售自己设计的家具和服装，用挣来的钱叫了一份外卖，还买了一个虚拟艺人演唱会的票。在演唱会你认识了几个朋友，并相约在线下见面。这是不是有一种多元宇宙融合的感觉。 但元宇宙不等于是电子游戏也不是虚拟世界，元宇宙的公式是元宇宙等于虚拟世界乘以现实世界。扎克伯格强调“元宇宙”是一个长期产品，现在暂时还不存在。“你可以把元宇宙看作是一个具身性的互联网。在这里你不再浏览内容——而是在内容中。”扎克伯格说。 为什么需要元宇宙？ 当前互联网产业的主要瓶颈是内卷化的平台形态。在内容载体、传播方式、交互方式、参与感和互动性上长期缺乏突破，导致“没有发展的增长”。元宇宙是打破桎梏，走出内卷的一个契机。 技术渴望新产品的出现，例如AI、XR、数字孪生、5G、大数据等对多种新型技术的统摄性想象。资本也一直都在寻找新出口，现实叠加虚拟打开广阔商业潜能。用户也一直期待着刺激的新体验，他们能够感受全新的交互体验从而摆脱“拇指党”。例如，可编辑开放世界，体感世界，真沉浸式社交，创造性游玩。还记得斯皮尔伯格2018年的电影《头号玩家》？这部“老”电影，就为我们展示了元宇宙的部分基础玩法。 Facebook早在2021年6月5日收购Unit2 Games，拥有了类似Roblox＋Fortnite的元宇宙游戏平台《Crayta》。除了Facebook全世界入股元宇宙的公司还有Roblox、Epic Games，微软，字节跳动和腾讯。 现阶段，中国在元宇宙方面属于闷声干大事的阶段，能够看到腾讯，字节跳动和网易都先后在该领域有所涉猎，尤其是财大气粗的腾讯已经有了一套完善的元宇宙资本布局。 以腾讯为例，其元宇宙布局宏大，可无线缝合我们社交、生活、消费的各种平台，跨越了AR、VR、音频、互联网和物理世界。更重要的是，腾讯在其中每个环节，都具备了相当的竞争力，算得上是国内竞逐元宇宙企业中的全能型选手。 当然，入场元宇宙的正确通道是投资而并非完全拥有，对于本身就具备去中心化特征的元宇宙来说，把筹码分散在平台和内容创造者之间，而不是试图建立一个中央平台，是更合理的选择。 国内巨头们对元宇宙如此热衷，是可以理解的。仅从搜索热度来看，国人对次的热情和关注即可见一斑：4月18日，元宇宙相关关键词的搜索热度达到峰值，这可能这和4月13日Epic Games获得10亿美元投资和4月20日游戏引擎研发商代码乾坤（号称：中国版Roblox）获字节跳动近1亿人民币的战略投资有关；在10月末，由于Facebook更名事件，相关关键词的搜索量又被重新炒热。从世界范围来看，国内搜索引擎对于“元宇宙”的搜索量最高，也侧面证明了其在中国市场的无限潜力。 而元宇宙的竞争才刚刚开始，元宇宙的发展必然是一个长期的过程，从长远来看，元宇宙必将开启科技的新浪潮，开启一个全真互联网新时代。
马克扎克伯格将元宇宙描述为“一个实体互联网”，基本上是互联网的升级版本，人们可以在其中拥有“在 2D 应用程序或网页上不一定能获得的不同体验”。 我们可以将元宇宙想象成“一种在线游乐场，用户可以和朋友一起玩像 Epic 的‘堡垒之夜’这样的多人游戏，然后通过 Netflix 观看电影。” 如果我们正在想象一个可以观看视频、与朋友一起玩游戏和购买东西的地方，那么它最终会看起来很像互联网。 元宇宙的关键承诺是“存在”。元宇宙的主要好处之一应该是“临场感”——一种你在身体上与地方和人物接触的感觉，而不是通过窗户观察他们。 如果你想看看一套衣服在你身上的样子，虚拟更衣室是有意义的。不过，它不一定需要整个虚拟商店，只是一种在平面和空间体验之间切换的简单方法。一个很好的比较点可能是移动互联网，它看到了大量基于应用程序的服务补充甚至取代了传统网站——但也没有让基于桌面的选项过时。所以，同样，元宇宙会是一个新的流量入口，但是不会取代互联网。
1.Go语言之前编程的痛点 （1）为什么会设计Go语言？ 我们先来了解一下Go的作者和主要核心开发者们：Robert Griesemer, Rob Pike 和 Ken Thompson。设计Go语言是为了解决当时Google开发遇到的以下这些问题： 大量的C++代码，同时又引入了Java和Python； 成千上万的工程师； 数以万计行的代码； 分布式的编译系统； 数百万的服务器； 其主要有以下几个方面的痛点： 编译慢； 失控的依赖； 每个工程师只是用了一个语言里面的一部分； 程序难以维护（可读性差、文档不清晰等）； 更新的花费越来越长； 交叉编译困难； 所以，他们当时设计Go的目标是为了消除各种缓慢和笨重、改进各种低效和扩展性。Go是由那些开发大型系统的人设计的，同时也是为了这些人服务的；它是为了解决工程上的问题，不是为了研究语言设计；它还是为了让我们的编程变得更舒适和方便。 但是结合Google当时内部的一些现实情况，如很多工程师都是C系的，所以新设计的语言一定要易学习，最好是C-like的语言；因为有太多的分布式系统、太多的开发者，所以新的语言一定要可以Scale，这个包括开发、工程师、代码、部署和依赖；20年没有出新的语言了，所以新设计的语言必须是现代化的（例如内置GC）等情况，他们觉得要实现这个目标就需要Go成为一个大家都认可的语言。 最后根据实战经验，他们向着目标设计了Go这个语言，其主要的特色有： 没有继承的OO； 强一致类型； Interface但是不需要显示申明(Duck Type)； Function 和Method； 没有异常处理(Error is value)； 基于首字母的可访问特性； 不用的Import或者变量引起编译错误； 完整而卓越的标准库包； Go发布之后，很多公司特别是云计算公司开始用Go重构他们的基础架构，很多都是直接采用Go进行了开发。这几年火到爆的Docker、Kubernetes就是采用Go开发的。我们来看看目前为止采用Go的一些国内外公司，国外的如Google、Docker、Apple、Cloud Foundry、CloudFlare、Couchbase、CoreOS、Dropbox、MongoDB、AWS等公司，国内的如阿里云CDN、百度、小米、七牛云、PingCAP、华为、金山软件、猎豹移动、饿了么等公司。 （2）Go主要应用的系统。 上面那些基本上就是Go的历史背景和设计初衷，那么目前Go主要应用于哪些系统呢？ 目前Go主要应用在下面这些系统： ①Web服务器编程，以前你如果使用C或者C++做的那些事情，用Go来做很合适，例如处理日志、数据打包、虚拟机处理、文件系统等。 ②容器开发：Docker，使开发高效且可预测；Kubernetes，也称为K8s，是一个开源系统，用于自动化容器化应用程序的部署，扩展和管理。 ③微服务、分布式系统、数据库代理器等，例如gRPC、Etcd等。 ④Web网络编程，这一块目前应用最广，包括Web应用、API应用、下载应用，而且Go内置的net/http包足够强大，基本就涵盖了常用的Web应用方法了。 ⑤数据库，前一段时间Google开发的Groupcache，Couchbase的部分组建，Tidb，Cockroachdb，Influxdb等。 ⑥云平台，目前国外很多云平台在采用Go开发，CloudFoundy的部分组建，前VMare的技术总监自己出来搞的Apcera云平台。 （3）为什么选择使用Go语言？ 国内很多云创业公司都会选择把Go作为首要语言，例如七牛云等。为什么会选择Go呢？与其他语言的应用相比，它有什么优点呢？ ①简单，学习曲线平稳； 它包含了类C语法、GC内置和工程工具。这一点非常重要，因为Go语言容易学习，所以一个普通的大学生花一个星期就能写出来可以上手的、高性能的应用。在国内大家都追求快，这也是为什么国内Go流行的原因之一。 ②极致效率； Go拥有接近C的运行效率和接近PHP的开发效率，这就很有利的支撑了上面大家追求快速的需求。 ③Google公司开发； 之所以说Go出身名门，是因为我们知道Go语言出自Google公司，这个公司在业界的知名度和实力自然不用多说。Google公司聚集了一批牛人，在各种编程语言称雄争霸的局面下推出新的编程语言，自然有它的战略考虑。而且从Go语言的发展态势来看，Google对它这个新的宠儿还是很看重的，Go自然有一个良好的发展前途。我们看看Go语言的主要创造者，血统纯正这点就可见端倪了。…
人工智能实战主要由以下四部分组成： 先从分工谈起 深度学习基础概念 深度学习进阶概念 深度学习实战 先从分工谈起 机器学习工程师在公司中到底是一个怎样的存在？他的职责到底是什么？估计有不少开发者会有这样的疑惑。从机器学习的书中，从招工简章中，似乎都隐隐约约告诉大家：数学、算法……。然而，这个岗位中不是还有“工程师”三个字么？ 先来看看机器学习工程师要构建的系统是什么样子： 诚如图中展示的，机器学习相关功能虽然是系统的核心，但它只是整个系统的一小部分，其他的功能（如安全权限、数据导入和处理、可视化等）并没有超出大多数普通开发者需要掌握的知识范畴。并且由上图，也很自然地导出了机器学习工程师需要掌握的知识技能： 从图中可以看出，“机器学习工程师”相当于“掌握了机器学习技能的工程师”： 工程能力依旧是其首要掌握的技能，它需要利用这些技能在产品环境中实现模型：包括模型的训练和推理两个阶段。 机器学习知识不可或缺。这一点毫无疑问，假如对机器学习一无所知，所谓的实现自然无从谈起。但就理论知识而言，并不要求他达到算法工程师或数据分析师那样的水准。两者的分工更多的是首先由后者在实验环境中把模型设计出来，然后再由机器学习工程师去实现即可。 对于业务知识的理解同样也是必须。因为机器学习不是空中楼阁，它必须要解决实际问题。如果对问题域完全一抹黑，很难想象实际系统能工作得很好。这里很典型的一个例子就是对于输入数据的处理，要是缺乏业务问题的背景知识，可能连数据的含义都弄不明白，更不要说如何处理了。同样的，虽说机器学习工程师要求具备业务领域知识，但他不必成为领域专家，对于更深层次的问题，可以由后者提供专业帮助。 那么，作为普通工程师来讲，我们该如何开始去学习机器学习（或者说本文更关注的深度学习）呢？结合个人的学习过程，我建议将整个学习过程分为 3 个阶段。 阶段 1：找感觉 这一步是最难的。 假如你还没有被书中那些数学公式和推导过程吓到，仍然坚定地要入手专研机器学习，请给自己一个大大的 👍🏻！不过，在这个阶段，我建议不要把理论学习作为重点。相反地，我更建议大家先去找上一两个当前流行好用的机器学习框架，直接照着例子开始动手实验。这便是所谓的“找感觉”。 这个阶段的主要目的就是破除大多数开发者对于机器学习的神秘感和畏惧感，形成对机器学习的感性认识，进而找到自己的“感觉”。若是一开始就去专研机器学习理论，除非你天赋异禀，很容易陷入一大堆数学公式爬不出来，学了大半年却讲不清楚机器学习到底是什么，遇到实际问题也不知如何入手，其挫败感可想而知。 以上也是我自己的亲身体会。因此，为了避免上面的问题，我推荐大家一开始先不要去看理论背景很强的机器学习书籍，尤其是那些大学教材和算法类数据。而是先从一些实战类的书籍看起，以例子驱动的方式去学习。在形成对机器学习的感性认识之后，再去着手学习理论，以增强作为机器学习工程师的内涵。 同时，对于深度学习而言，为了更清楚地了解其背后的实现机理，不妨自己动手去实现一个简单地深度网络。 阶段 2：找队友 一个人学习总是孤单的，假如有同伴的话，情况就不一样了。不仅可以相互扶持和鼓励，也有助于形成一种竞争和合作的良好氛围。对于那些已经找到感觉的开发者，我建议可以去Kaggle找同好，顺便练练级，赚点外快（竞赛奖金）。作为国际知名的竞赛平台，Kaggle 的排名含金量非常高，并且还有什么比起在实战中提高能力更好的途径吗？ 在练级的过程中，你很快就会发现自己的知识短板，此时，只需跟随你的感觉，缺啥补啥就好了。 一段时间之后，你已经具备了一定的理论知识和实战技巧。这时，不妨可以考虑将自己的所学和经验向社区（如自己的博客和 TFUG）输出，树立自己的个人品牌并检验自己的实际掌握程度。因为“你只能讲清楚你理解的东西”，假如你发现自己下笔困难或无法清晰地向他人讲清楚“机器学习是何物”，那么很可能是哪些地方还没有完全弄明白。 阶段 3：找方案 机器学习是门实践性很强的课程，不断有新的理论、方法和模型诞生。为了保持跟得上技术的发展，你还得去抽时间去搜集模型、论文和案例，好让这些能成为你未来武器库中的一部分。并且，作为开发者，为了更好地发挥你所用框架的潜力，对于框架的源码和机理需要做必要的了解，这样才有可能去进一步扩展和定制。 最后，在结束本节之前，我再来说说需要避免的学习误区： 光看不练，这一点前面已经强调，不结合工具实战练习是无法掌握机器学习的。 克服心理障碍，这一点非常重要。学习者千万不要被书中的数学公式吓到，随着技术的发展和时代的进步，一些平民化的工具已经出现了，典型如：Keras 和 TF。利用它们，实现一个深度网络并没有看上去的那么难。并且，参照上文所述，就机器学习工程师而言，数学的要求并不太高。 神秘化 ML 类项目，这一类问题也同样需要避免。从前文可以看出，ML 项目就是用 ML 模型解决实际问题，与一般项目没有本质区别。 模型自己写，这一点对于初学者来讲非常容易忽视。站在工程角度，预训练模型本质上就是类库，只要其解决的问题和我们当前正在解决的问题相当或相似，就可以考虑直接使用。 不重视数据，这一点同样也是初学者容易忽视的问题。过于强调模型的重要性，这是初学者的通病，但倘若结合机器学习项目中的模型训练过程，就不难发现数据的重要性。假如把数据比做原材料，模型比做机器设备，很显然只有好数据才能得出好结果。 深度学习基础概念 在了解深度学习的基础概念之前，先来看看典型的机器学习分类： 以解决问题的类型来分 回归，预测连续值，如根据历史温度数据预测未来几天的温度值。 分类，预测离散值，如 mnist 数据集的 0~9…
