怎樣學(xué)習(xí)GO語(yǔ)言？

golang學(xué)習(xí)比較簡(jiǎn)單，不過任何一門語(yǔ)言都不是孤立存在的，在這里簡(jiǎn)要說明一下golang開發(fā)的學(xué)習(xí)路線

創(chuàng)新互聯(lián)建站主營(yíng)麟游網(wǎng)站建設(shè)的網(wǎng)絡(luò)公司,主營(yíng)網(wǎng)站建設(shè)方案,成都app開發(fā),麟游h5微信小程序開發(fā)搭建,麟游網(wǎng)站營(yíng)銷推廣歡迎麟游等地區(qū)企業(yè)咨詢

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開發(fā)框架，包括beego，gin,Iris，Echo等

3.微服務(wù)開發(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，或者各類非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)等等

6.如果需要開發(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。

Go語(yǔ)言做Web應(yīng)用開發(fā)的框架，哪一個(gè)更適合入門

Revel Web開源框架

個(gè)高效的Go語(yǔ)言Web開發(fā)框架,?其思路完全來自 Java 的?Play Framework。

特點(diǎn)

熱編譯，簡(jiǎn)單可選，同步(每個(gè)請(qǐng)求都創(chuàng)建自己的goroutine來處理。

Go語(yǔ)言Web框架：beego

一個(gè)用Go開發(fā)的應(yīng)用框架，思路來自于tornado，路由設(shè)計(jì)來源于sinatra。

支持特性

MVC；

REST；

智能路由；

日志調(diào)試；

配置管理；

模板自動(dòng)渲染；

layout設(shè)計(jì)；

中間件插入邏輯；

方便的JSON/XML服務(wù)；

go語(yǔ)言有沒有類似tp5框架

有，go語(yǔ)言有框架，例如：Beego（Go語(yǔ)言下開源的，高性能Web框架 ）、Buffalo（Go語(yǔ)言下快速Web開發(fā)框架）、Echo、Gin、Iris、Revel（高生產(chǎn)率，全棧Go語(yǔ)言的Web框架）等。

什么是機(jī)器學(xué)習(xí)框架

機(jī)器學(xué)習(xí)框架是涵蓋用于分類，回歸，聚類，異常檢測(cè)和數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的各種學(xué)習(xí)方法，并且其可以或可以不包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法。比較流行的機(jī)器學(xué)習(xí)框架有：

1. Apache Singa

Apache Singa是一個(gè)用于在大型數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)的通用分布式深度學(xué)習(xí)平臺(tái)，它是基于分層抽象的簡(jiǎn)單開發(fā)模型設(shè)計(jì)的。它還支持各種當(dāng)前流行的深度學(xué)習(xí)模型，有前饋模型(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，CNN)，能量模型(受限玻爾茲曼機(jī)，RBM和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，RNN)，還為用戶提供了許多內(nèi)嵌層。

2. Amazon Machine Learning(AML)

Amazon Machine Learning(AML)是一種讓各種級(jí)別使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的開發(fā)人員可輕松掌握的一個(gè)服務(wù)，提供了視覺工具和向?qū)?，可以指?dǎo)在不必學(xué)習(xí)復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)算法和技術(shù)的情況下建立機(jī)器學(xué)習(xí)。

3. Azure ML Studio

Azure ML Studio允許微軟Azure的用戶創(chuàng)建和訓(xùn)練模型，隨后將這些模型轉(zhuǎn)化為能被其他服務(wù)使用的API。盡管您可以將自己的Azure存儲(chǔ)鏈接到更大模型的服務(wù)，但是每個(gè)賬戶模型數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)容量最多不超過10GB。

4. Caffe

Caffe是由伯克利視覺學(xué)習(xí)中心(BLVC)和社區(qū)貢獻(xiàn)者們基于BSD-2-協(xié)議開發(fā)的一個(gè)深度學(xué)習(xí)框架，它秉承“表示、效率和模塊化”的開發(fā)理念。模型和組合優(yōu)化通過配置而不是硬編碼實(shí)現(xiàn)，并且用戶可根據(jù)需要在CPU處理和GPU處理之間進(jìn)行切換，Caffe的高效性使其在實(shí)驗(yàn)研究和產(chǎn)業(yè)部署中的表現(xiàn)很完美，使用單個(gè)NVIDIA K40 GPU處理器每天即可處理超過六千萬張圖像 。

擴(kuò)展資料：

機(jī)器學(xué)習(xí)常見算法：

1、決策樹算法

決策樹及其變種是一類將輸入空間分成不同的區(qū)域，每個(gè)區(qū)域有獨(dú)立參數(shù)的算法。決策樹算法充分利用了樹形模型，根節(jié)點(diǎn)到一個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)是一條分類的路徑規(guī)則，每個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)象征一個(gè)判斷類別。先將樣本分成不同的子集，再進(jìn)行分割遞推，直至每個(gè)子集得到同類型的樣本，從根節(jié)點(diǎn)開始測(cè)試，到子樹再到葉子節(jié)點(diǎn)，即可得出預(yù)測(cè)類別。此方法的特點(diǎn)是結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、處理數(shù)據(jù)效率較高。

2、樸素貝葉斯算法

樸素貝葉斯算法是一種分類算法。它不是單一算法，而是一系列算法，它們都有一個(gè)共同的原則，即被分類的每個(gè)特征都與任何其他特征的值無關(guān)。樸素貝葉斯分類器認(rèn)為這些“特征”中的每一個(gè)都獨(dú)立地貢獻(xiàn)概率，而不管特征之間的任何相關(guān)性。然而，特征并不總是獨(dú)立的，這通常被視為樸素貝葉斯算法的缺點(diǎn)。簡(jiǎn)而言之，樸素貝葉斯算法允許我們使用概率給出一組特征來預(yù)測(cè)一個(gè)類。與其他常見的分類方法相比，樸素貝葉斯算法需要的訓(xùn)練很少。在進(jìn)行預(yù)測(cè)之前必須完成的唯一工作是找到特征的個(gè)體概率分布的參數(shù)，這通?？梢钥焖偾掖_定地完成。這意味著即使對(duì)于高維數(shù)據(jù)點(diǎn)或大量數(shù)據(jù)點(diǎn)，樸素貝葉斯分類器也可以表現(xiàn)良好。

3、支持向量機(jī)算法

基本思想可概括如下：首先，要利用一種變換將空間高維化，當(dāng)然這種變換是非線性的，然后，在新的復(fù)雜空間取最優(yōu)線性分類表面[8]。由此種方式獲得的分類函數(shù)在形式上類似于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。支持向量機(jī)是統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)領(lǐng)域中一個(gè)代表性算法，但它與傳統(tǒng)方式的思維方法很不同，輸入空間、提高維度從而將問題簡(jiǎn)短化，使問題歸結(jié)為線性可分的經(jīng)典解問題。支持向量機(jī)應(yīng)用于垃圾郵件識(shí)別，人臉識(shí)別等多種分類問題。

參考資料：百度百科-機(jī)器學(xué)習(xí)（多領(lǐng)域交叉學(xué)科）