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为什么谷歌会支持 Kotlin? 2017 年 11 月,Android Studio 3.0 正式开放下载,此版本的 Android Studio 将 Kotlin 语言支持集成到 IDE 中,在此版本上,代码自动完成和语法突出显示都可以在此版本上平稳运行,今年 4 月推出的 Android Studio 3.1 为 Kotlin 代码提供了更好的 Lint 支持,并通过为 Android Emulator 添加 Quick Boot 功能加快了测试速度。 2018 年 2 月,Google 推出预览版本的 Android KTX,Android KTX 是一组扩展程序,它在 Android 框架和支持库上提供了一个良好的 API 层,使 Kotlin 代码更加简洁。 在 Google I/O 2018 上,Google 发布了 Android Jetpack,它是下一代的 Android 组件,它将支持库向后兼容和立即更新的优点融合到更多组件中,提高开发速率和质量,不仅如此,Android Jetpack 将全面兼容 Kotlin,而且它还能利用 Android KTX 使得 Kotlin 代码更加简洁。 这些都是 Google 逐渐向 Kotlin 靠拢的证据,虽然还不至于让 Kotlin 完全取代 Java,但不难看出 Google 的“偏心”。事实上,Kotlin 自己也非常争气:2017 年 11 月,在第一届 Kotlin 专题大会 KotlinConf 上,Kotlin 首席设计师 Andrey Breslav 宣布 Kotlin 将支持 iOS 开发和 Web 开发,这意味着 Kotlin 向全平台开发迈出了重要的一步。 Kotlin 目前正处于发展的初始阶段,还有很多成长的空间。Google 现在是把它当成 Android 黄昏时期的救命稻草,它能与 Java 100% 互通,但它存在的目的并不是为了取代 Java,只是为了让开发者有多种选择。虽说编程语言只是软件实现的一种工具,开发者无论选择哪种语言都没有绝对的对与错。 Kotlin 真比 Java 强? 相较于 Java,Kotlin 的确在一些方面有较大优势:效率高、易维护、可靠、简单易学。在一些特定场景下,许多 Java 开发者因为某些方面的问题选择了切换到 Kotlin:比如受够了 Java NullPointerException 的人都喜欢 Kotlin 的 Null 安全特性;扩展函数被大量使用;除了扩展 Java 类,人们也常常将 Java 代码迁移到 Kotlin。 Java 依旧是编程语言排行榜上的第一名。但 Java 是最好的语言么?不是,因为在每个领域都有更合适的编程语言。 那么,Java 语言到底有什么优势可以占据排行榜第一的位置呢? 其一,语法比较简单,学过计算机编程的开发者都能快速上手。 其二,在若干了领域都有很强的竞争力,比如服务端编程,高性能网络程序,企业软件事务处理,分布式计算,Android 移动终端应用开发等等。 最重要的一点是符合工程学的需求,成为企业软件公司的首选,也受到互联网公司的青睐。 综合而言,Java 语言全能方面是最好的。但同样可以看到,Android 社区拥抱 Kotlin 的速度越来越快,也许有一天,在 Android 世界里,我们会看到 Kotlin 对 Java 的超越。 Kotlin 是一门与 Swift 类似的静态类型 JVM 语言,由 JetBrains 设计开发并开源。与 Java 相比,Kotlin 的语法更简洁、更具表达性,而且提供了更多的特性,比如,高阶函数、操作符重载、字符串模板。它与 Java 高度可互操作,可以同时用在一个项目中。 创建一种兼容 Java 的语言 编译速度至少同 Java 一样快 比 Java 更安全 比 Java 更简洁 比最成熟的竞争者 Scala 还简单

游客pklijor6gytpx 2020-01-06 09:44:55 0 浏览量 回答数 0

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不良的编程习惯TOP1:粘贴复制 在学生时代,我们都知道抄袭是不对的。但在工作中,这方面的规则还很模糊。虽然有些代码块是不能盗用的——不要把专有代码拷贝到你的堆栈中,尤其是这些代码有标记版权信息。这种时候你应该编写自己的版本,老板付你薪水就是要做正事的。 但是当原始创作者想要共享代码时,问题就变得复杂了。这些共享代码也许放到了某个在线编程论坛上,也许它们是带有许可证(BSD,MIT)的开放源代码,允许使用一到三个函数。你使用这些共享代码是没有问题的,而且你上班是为了解决问题,而不是重新发明轮子。 大多数情况下,复制代码的优势非常明显,小心对待的话问题也不大。至少那些从靠谱的来源获得的代码已经被大致“检查“过了。 问题的复杂之处在于,这些共享代码是否存在一些未发现的错误,代码的用途或底层数据是否存在一些特别的假设。也许你的代码混入了空指针,而原始代码从未检查过。如果你能解决这些问题,那么就可以理解为你的老板得到了两位程序员共同努力的成果。这就是某种形式的结对编程,而且用不着什么高大上的办公桌。 不良的编程习惯TOP2:非函数式代码 在过去十年间,函数范式愈加流行。喜欢用嵌套函数调用来构建程序的人们引用了很多研究成果。这些研究表明,与旧式的变量和循环相比,函数式编程代码更安全,错误更少,而且可以随程序员的喜好任意组合在一起。粉丝们十分追捧函数式编程,还会在代码审查和拉取请求中诋毁非函数式方法。关于这种方法的优势,他们的观点其实并没有错。 但有时你需要的仅仅是一卷胶带而已。精心设计并细心计划的代码需要花费很多时间,不仅需要花费时间想象,还需要构建和之后导航的时间。这些都增加了复杂性,并且会花费很多的时间与精力。开发漂亮的函数式代码需要提前做计划,还要确保所有数据都通过正确的途径传递。有时找出并更改变量会简单得多,可能再加个注释说明一下就够了。就算要在注释中为之后的程序员致以冗长而难懂的歉意,也比重新设计整个系统,把它扳回正轨上要省事得多。 不良的编程习惯第 3 位:非标准间距 软件中的大多数空格都不会影响程序的性能。除少数使用间距指示代码块的语言(如 Python)外,大多数空格对程序行为的影响为零。尽管如此,仍然有一些得了强迫症的程序员会数空格,并坚持认为它们很重要。曾有这样一位程序员以最严肃的口吻告诉我的老板,说我正在写“非标准代码”,还说他一眼就看出来了。我的错咯?因为我没在等号的两侧放置空格,违反了 ESLint space-infix-ops 规则[1]。 有时候你只要操心那些更深层的内容就行了,谁管什么空格的位置。也许你担心数据库过载,也许你担心空指针可能会让你的代码崩溃。一套代码中,几乎所有的部分都比空格更重要,就算那些喜欢走形式的标准委员会写出来一大堆规则来限制这些空格或制表符的位置,那又如何呢。 令人欣喜的是,网上可以找到一些很好用的工具来自动重新格式化你的代码,让你的代码遵守所有精心定义的 linting 规则。人类不应该在这种事情上浪费时间和脑细胞。如果这些规则这么重要,我们就应该用工具来解决这些问题。 不良的编程习惯第 4 位:使用 goto 禁止使用 goto 的规则可以追溯到许多结构化编程工具还没有出现的时代。如果程序员想创建一个循环或跳转到另一个例程,则需要键入 goto,后跟一个行号。多年之后,编译器团队开始允许程序员使用字符串标签来代替行号。这在当时被认为是一项热门的新特性。 有的人把这样做法的结果称为“意大利面条式代码”。因为以后没人能读懂你的代码,没人搞得清楚执行路径。成为一团混乱的线程,缠结在一起。Edsger Dijkstra 写过一篇题为“我们认为 goto 声明是有害的”的一篇文章[2],号召大家拒绝使用这个命令。 但是绝对分支并不是问题所在,问题在于它产生的那堆纠缠的结果。一般来说,精心设计的 break 或 return 能提供有关该位置的代码执行情况的非常清晰的陈述。有时,将 goto 添加到一个 case 语句中所生成的东西与联 if-then-else 块的相比,结构更正确的列表理解起来更容易。 也有反例。苹果 SSL 堆栈中的“goto fail”安全漏洞[3]就是一个很好的例子。但是,如果我们谨慎地避免 case 语句和循环中出现的一些问题,我们就可以插入很好用的绝对跳转,使代码读者更容易理解正在发生的事情。有时我们可以放一个 break 或 return,不仅更简洁,而且大家读起来更愉快,除了那些讨厌 goto 的人们。 不良的编程习惯第 5 位:不声明类型 热爱类型化语言的人们有他们的理由。当我们为每个变量的数据类型添加清晰的声明时,我们会编写更好,错误更少的代码。花点时间来阐明类型,就可以帮助编译器在代码开始运行之前标记出愚蠢的错误。这可能会很痛苦,但也会有回报。这是一种编程的笨办法,就是为了避免错误。 时代变了。许多较新的编译器已经足够聪明了,它们可以在查看代码时推断出类型。它们可以在代码中前后移动,最后确认变量应该是 string 或 int,抑或是其他类型。而且,如果推断出来的这些类型没法对齐,则编译器会给出错误标志。它们不需要我们再类型化变量了。 换句话说,我们可以省略一些最简单的声明,然后就能轻松节省一些时间了。代码变得更简洁,代码读者也往往能猜出 for 循环中名为 i 的变量是一个整数。 不良的编程习惯第 6 位:溜溜球代码 程序员喜欢将其称为“yo-yo 代码”。首先,这些值将存储为字符串,然后将它们解析为整数,接下来将它们转换回字符串。这种方法效率极低。你几乎能感受到一大堆额外负载让 CPU 不堪重负的样子。能快速编写代码的聪明程序员会调整自己的代码架构,以最大程度地减少转换。因为他们安排好了计划,他们的代码也能跑得更快。 但不管你信不信,有时溜溜球代码也是有意义的。有的时候,你需要用一个可以在自己的黑匣子里搞定一大堆智能操作的库。有的老板花了很多钱,请好多天才做出来这么一个库。如果这个库需要字符串形式的数据,那么你就得给它字符串,就算你最近刚把数据转换为整数也得再转回去。 当然,你可以重写所有代码以最大程度地减少转换,但这会花费一些时间。有时,代码多运行一分钟、一小时、一天甚至一周也是可以接受的,因为重写代码会花费更多时间。有时候,增加技术债务要比重新建立一笔技术债的成本更低些。 有时这种库里面不是专有代码,而是你很久以前编写的代码。有时,转换一次数据要比重写该库中的所有内容更省事。这种时候你就可以编写悠悠球代码了,不要怕,我们都遇到过这种事情。 不良的编程习惯第7位:编写自己的数据结构 有一条标准规则是,程序员在大二学完数据结构课程后,再也不要编写用于存储数据的代码了。已经有人编写过了我们所需要的所有数据结构,并且他们的代码经过了多年的测试和重新测试。这些结构与语言打包在一起,还可能是免费的。你自己写的代码只会是一堆错误。 但有的时候数据结构库的速度有点缓慢。有时候我们被迫使用的标准结构并不适合我们自己的代码。有时,库会要求我们在使用它的结构之前重新配置数据。有时,这些库带有笨重的保护,还有一些诸如线程锁定之类的特性,而我们的代码并不需要它们。 发生这种情况时就该编写我们自己的数据结构了。有时我们自己的结构会快很多,还可能让我们的代码更整洁,因为我们不需要一大堆额外的代码来重新精确地格式化数据。 不良的编程习惯第 8 位:老式循环 很久以前,创建 C 语言的某人想将所有抽象可能性封装在一个简单的构造中。这个构造开始时要做一些事情,每次循环都要做一些事情,所有事情都完成时还有一些方法来提示我们。当时,这似乎是一种拥有无限可能性的完美语法。 此一时彼一时,如今一些现代评论者只看到了其中的麻烦,发生的事情太多了,所有这些可能性既可能向善也可能作恶。这种构造让阅读和理解代码变得非常困难。他们喜欢更加函数式的的范式,其中没有循环,只有应用到列表的函数,还有映射到某些数据的计算模板。 有时无循环方法更简洁,尤其是当我们只有一个简单的函数和一个数组的时候。但还有些时候,老式的循环要简单得多,因为它可以做更多事情。例如,当你找到第一个匹配项后就立刻停止搜索,这样的代码就简单得多。 此外,要对数据执行多项操作时,映射函数会要求更严格的编码。假设你要对每个数字取绝对值,然后取平方根,最快的方案是先映射第一个函数,然后映射第二个函数,将数据循环两次。 不良的编程习惯第 9 位:在中间打破循环 从有一天开始,一个规则制定小组宣布每个循环都应该有一个“不变项”,就是一个在整个循环中都为真的逻辑语句。当不变量不再为真时,循环就结束了。这是处理复杂循环的好方法,但会带来一些令人抓狂的约束,例如禁止我们在循环中间使用 return 或 break。这条规则是禁止 goto 语句规则的子集。 这个理论很不错,但它通常会导致代码变得更复杂。考虑以下这种简单的情况,其中会扫描一个数组,找出通过测试的一个条目: while (i<a.length){ ... if (test(a[i]) then return a[i]; ... } 喜欢循环不变项的人们宁愿我们添加另一个布尔变量,将其称为 notFound,然后这样用它: while ((notFound) && (i<a.length){ ... if (test(a[i])) then notFound=false; ... } 如果这个布尔名称取得很合适,那就会是一段自我注释得很好的代码。它可以让大家理解起来更容易。但这也增加了复杂性。这还意味着要分配另一个局部变量并阻塞一个寄存器,编译器可能没那么聪明,没法修复这个错误。 有时使用 goto 或 jump 会更简洁。 不良的编程习惯第10位:重载运算符和函数 一些有趣的语言会让你绕一些大弯子,比如说重新定义看起来应该是常量的元素值。拿 Python 来说,至少在 2.7 版及更低版本中,它允许你键入 TRUE=FALSE。这不会引发某种逻辑崩溃,也不会导致宇宙的终结;它只是交换了 TRUE 和 FALSE 的含义。你还可以使用 C 预处理器和其他一些语言来玩这种危险的游戏。还有一些语言允许你重新定义加号之类的运算符。 有时候,在一大段代码中重新定义一个或一些所谓常量,结果效率会更高。有时,老板会希望代码执行完全不同的操作。当然,你可以检查代码,逐一更改对应的部分,也可以干脆重新定义现实来节省时间。别人会觉得你是天才。用不着重写庞大的库,只需翻转一下即可。 这里也许应该划一条底线。无论这种做法多有意思,看起来多聪明,你都不应该在家里做实验。这太危险了——我是认真的。

茶什i 2019-12-30 11:01:01 0 浏览量 回答数 0

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Go 的优势在于能够将简单的和经过验证的想法结合起来,同时避免了其他语言中出现的许多问题。本文概述了 Go 背后的一些设计原则和工程智慧,作者认为,Go 语言具备的所有这些优点,将共同推动其成为接替 Java 并主导下一代大型软件开发平台的最有力的编程语言候选。很多优秀的编程语言只是在个别领域比较强大,如果将所有因素都纳入考虑,没有其他语言能够像 Go 语言一样“全面开花”,在大型软件工程方面,尤为如此。 基于现实经验 Go 是由经验丰富的软件行业老手一手创建的,长期以来,他们对现有语言的各种缺点有过切身体会的痛苦经历。几十年前,Rob Pike 和 Ken Thompson 在 Unix、C 和 Unicode 的发明中起到了重要作用。Robert Griensemer 在为 JavaScript 和 Java 开发 V8 和 HotSpot 虚拟机之后,在编译器和垃圾收集方面拥有数十年的经验。有太多次,他们不得不等待 Google 规模的 C++/Java 代码库进行编译。于是,他们开始着手创建新的编程语言,将他们半个世纪以来的编写代码所学到的一切经验包含进去。 专注于大型工程 小型工程项目几乎可以用任何编程语言来成功构建。当成千上万的开发人员在数十年的持续时间压力下,在包含数千万行代码的大型代码库上进行协作时,就会发生真正令人痛苦的问题。这样会导致一些问题,如下: 较长的编译时间导致中断开发。代码库由几个人 / 团队 / 部门 / 公司所拥有,混合了不同的编程风格。公司雇佣了数千名工程师、架构师、测试人员、运营专家、审计员、实习生等,他们需要了解代码库,但也具备广泛的编码经验。依赖于许多外部库或运行时,其中一些不再以原始形式存在。在代码库的生命周期中,每行代码平均被重写 10 次,被弄得千疮百痍,而且还会发生技术偏差。文档不完整。 Go 注重减轻这些大型工程的难题,有时会以使小型工程变得更麻烦为代价,例如,代码中到处都需要几行额外的代码行。 注重可维护性 Go 强调尽可能多地将工作转给自动化的代码维护工具中。Go 工具链提供了最常用的功能,如格式化代码和导入、查找符号的定义和用法、简单的重构以及代码异味的识别。由于标准化的代码格式和单一的惯用方式,机器生成的代码更改看起来非常接近 Go 中人为生成的更改并使用类似的模式,从而允许人机之间更加无缝地协作。 保持简单明了 初级程序员为简单的问题创建简单的解决方案。高级程序员为复杂的问题创建复杂的解决方案。伟大的程序员找到复杂问题的简单解决方案。 ——Charles Connell 让很多人惊讶的一点是,Go 居然不包含他们喜欢的其他语言的概念。Go 确实是一种非常小巧而简单的语言,只包含正交和经过验证的概念的最小选择。这鼓励开发人员用最少的认知开销来编写尽可能简单的代码,以便许多其他人可以理解并使用它。 使事情清晰明了 良好的代码总是显而易见的,避免了那些小聪明、难以理解的语言特性、诡异的控制流和兜圈子。 许多语言都致力提高编写代码的效率。然而,在其生命周期中,人们阅读代码的时间却远远超过最初编写代码所需的时间(100 倍)。例如,审查、理解、调试、更改、重构或重用代码。在查看代码时,往往只能看到并理解其中的一小部分,通常不会有完整的代码库概述。为了解释这一点,Go 将所有内容都明确出来。 错误处理就是一个例子。让异常在各个点中断代码并在调用链上冒泡会更容易。Go 需要手动处理和返回每个错误。这使得它可以准确地显示代码可以被中断的位置以及如何处理或包装错误。总的来说,这使得错误处理编写起来更加繁琐,但是也更容易理解。 简单易学 Go 是如此的小巧而简单,以至于人们可以在短短几天内就能研究通整个语言及其基本概念。根据我们的经验,培训用不了一个星期(相比于掌握其他语言需要几个月),初学者就能够理解 Go 专家编写的代码,并为之做出贡献。为了方便吸引更多的用户,Go 网站提供了所有必要的教程和深入研究的文章。这些教程在浏览器中运行,允许人们在将 Go 安装到本地计算机上之前就能够学习和使用 Go。 解决之道 Go 强调的是团队之间的合作,而不是个人的自我表达。 在 Go(和 Python)中,所有的语言特性都是相互正交和互补的,通常有一种方法可以做一些事情。如果你想让 10 个 Python 或 Go 程序员来解决同一个问题,你将会得到 10 个相对类似的解决方案。不同的程序员在彼此的代码库中感觉更自在。在查看其他人的代码时,国骂会更少,而且人们的工作可以更好地融合在一起,从而形成了一致的整体,人人都为之感到自豪,并乐于工作。这还避免了大型工程的问题,如: 开发人员认为良好的工作代码很“混乱”,并要求在开始工作之前进行重写,因为他们的思维方式与原作者不同。 不同的团队成员使用不同的语言子集来编写相同代码库的部分内容。 ![image.png](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/e64418f1455d46aaacfdd03fa949f16d.png) 简单、内置的并发性 Go 专为现代多核硬件设计。 目前使用的大多数编程语言(Java、JavaScript、Python、Ruby、C、C++)都是 20 世纪 80 年代到 21 世纪初设计的,当时大多数 CPU 只有一个计算内核。这就是为什么它们本质上是单线程的,并将并行化视为边缘情况的马后炮。通过现成和同步点之类的附加组件来实现,而这些附加组件既麻烦又难以正确使用。第三方库虽然提供了更简单的并发形式,如 Actor 模型,但是总有多个可用选项,结果导致了语言生态系统的碎片化。今天的硬件拥有越来越多的计算内核,软件必须并行化才能高效运行。Go 是在多核处理器时代编写的,并且在语言中内置了简单、高级的 CSP 风格并发性。 面向计算的语言原语 就深层而言,计算机系统接收数据,对其进行处理(通常要经过几个步骤),然后输出结果数据。例如,Web 服务器从客户端接收 HTTP 请求,并将其转换为一系列数据库或后端调用。一旦这些调用返回,它就将接收到的数据转换成 HTML 或 JSON 并将其输出给调用者。Go 的内置语言原语直接支持这种范例: 结构表示数据 读和写代表流式 IO 函数过程数据 goroutines 提供(几乎无限的)并发性 在并行处理步骤之间传输管道数据 因为所有的计算原语都是由语言以直接形式提供的,因此 Go 源代码更直接地表达了服务器执行的操作。 OO — 好的部分 更改基类中的某些内容的副作用 面向对象非常有用。过去几十年来,面向对象的使用富有成效,并让我们了解了它的哪些部分比其他部分能够更好地扩展。Go 在面向对象方面采用了一种全新的方法,并记住了这些知识。它保留了好的部分,如封装、消息传递等。Go 还避免了继承,因为它现在被认为是有害的,并为组合提供了一流的支持。 现代标准库 目前使用的许多编程语言(Java、JavaScript、Python、Ruby)都是在互联网成为当今无处不在的计算平台之前设计的。因此,这些语言的标准库只提供了相对通用的网络支持,而这些网络并没有针对现代互联网进行优化。Go 是十年前创建的,当时互联网已全面发展。Go 的标准库允许在没有第三方库的情况下创建更复杂的网络服务。这就避免了第三方库的常见问题: 碎片化:总是有多个选项实现相同的功能。 膨胀:库常常实现的不仅仅是它们的用途。 依赖地狱:库通常依赖于特定版本的其他库。 未知质量:第三方代码的质量和安全性可能存在问题。 未知支持:第三方库的开发可能随时停止支持。 意外更改:第三方库通常不像标准库那样严格地进行版本控制。 关于这方面更多的信息请参考 Russ Cox 提供的资料 标准化格式 Gofmt 的风格没有人会去喜欢,但人人都会喜欢 gofmt。 ——Rob Pike Gofmt 是一种以标准化方式来格式化 Go 代码的程序。它不是最漂亮的格式化方式,但却是最简单、最不令人生厌的格式化方式。标准化的源代码格式具有惊人的积极影响: 集中讨论重要主题: 它消除了围绕制表符和空格、缩进深度、行长、空行、花括号的位置等一系列争论。 开发人员在彼此的代码库中感觉很自在, 因为其他代码看起来很像他们编写的代码。每个人都喜欢自由地按照自己喜欢的方式进行格式化代码,但如果其他人按照自己喜欢的方式格式化了代码,这么做很招人烦。 自动代码更改并不会打乱手写代码的格式,例如引入了意外的空白更改。 许多其他语言社区现在正在开发类似 gofmt 的东西。当作为第三方解决方案构建时,通常会有几个相互竞争的格式标准。例如,JavaScript 提供了 Prettier 和 StandardJS。这两者都可以用,也可以只使用其中的一个。但许多 JS 项目并没有采用它们,因为这是一个额外的决策。Go 的格式化程序内置于该语言的标准工具链中,因此只有一个标准,每个人都在使用它。 快速编译 ![image.png](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/8a76f3f07f484266af42781d9e7b8692.png) 对于大型代码库来说,它们长时间的编译是促使 Go 诞生的原因。Google 主要使用的是 C++ 和 Java,与 Haskell、Scala 或 Rust 等更复杂的语言相比,它们的编译速度相对较快。尽管如此,当编译大型代码库时,即使是少量的缓慢也会加剧编译的延迟,从而激怒开发人员,并干扰流程。Go 的设计初衷是为了提高编译效率,因此它的编译器速度非常快,几乎没有编译延迟的现象。这给 Go 开发人员提供了与脚本类语言类似的即时反馈,还有静态类型检查的额外好处。 交叉编译 由于语言运行时非常简单,因此它被移植到许多平台,如 macOS、Linux、Windows、BSD、ARM 等。Go 可以开箱即用地为所有这些平台编译二进制文件。这使得从一台机器进行部署变得很容易。 快速执行 Go 的运行速度接近于 C。与 JITed 语言(Java、JavaScript、Python 等)不同,Go 二进制文件不需要启动或预热的时间,因为它们是作为编译和完全优化的本地代码的形式发布的。Go 的垃圾收集器仅引入微秒量级的可忽略的停顿。除了快速的单核性能外,Go 还可以轻松利用所有的 CPU 内核。 内存占用小 像 JVM、Python 或 Node 这样的运行时不仅仅在运行时加载程序代码,每次运行程序时,它们还会加载大型且高度复杂的基础架构,以进行编译和优化程序。如此一来,它们的启动时间就变慢了,并且还占用了大量内存(数百兆字节)。而 Go 进程的开销更小,因为它们已经完全编译和优化,只需运行即可。Go 还以非常节省内存的方式来存储数据。在内存有限且昂贵的云环境中,以及在开发过程中,这一点非常重要。我们希望在一台机器上能够快速启动整个堆栈,同时将内存留给其他软件。 部署规模小 Go 的二进制文件大小非常简洁。Go 应用程序的 Docker 镜像通常比用 Java 或 Node 编写的等效镜像要小 10 倍,这是因为它无需包含编译器、JIT,以及更少的运行时基础架构的原因。这些特点,在部署大型应用程序时很重要。想象一下,如果要将一个简单的应用程序部署到 100 个生产服务器上会怎么样?如果使用 Node/JVM 时,我们的 Docker 注册表就必须提供 100 个 docker 镜像,每个镜像 200MB,那么一共就需要 20GB。要完成这些部署就需要一些时间。想象一下,如果我们想每天部署 100 次的话,如果使用 Go 服务,那么 Docker 注册表只需提供 10 个 docker 镜像,每个镜像只有 20MB,共只需 2GB 即可。大型 Go 应用程序可以更快、更频繁地部署,从而使得重要更新能够更快地部署到生产环境中。 独立部署 Go 应用程序部署为一个包含所有依赖项的单个可执行文件,并无需安装特定版本的 JVM、Node 或 Python 运行时;也不必将库下载到生产服务器上,更无须对运行 Go 二进制文件的机器进行任何更改。甚至也不需要讲 Go 二进制文件包装到 Docker 来共享他们。你需要做的是,只是将 Go 二进制文件放到服务器上,它就会在那里运行,而不用关心服务器运行的是什么。前面所提到的那些,唯一的例外是使用net和os/user包时针对对glibc的动态链接。 供应依赖关系 Go 有意识避免使用第三方库的中央存储库。Go 应用程序直接链接到相应的 Git 存储库,并将所有相关代码下载(供应)到自己的代码库中。这样做有很多好处: 在使用第三方代码之前,我们可以对其进行审查、分析和测试。该代码就和我们自己的代码一样,是我们应用程序的一部分,应该遵循相同的质量、安全性和可靠性标准。 无需永久访问存储依赖项的各个位置。从任何地方(包括私有 Git repos)获取第三方库,你就能永久拥有它们。 经过验收后,编译代码库无需进一步下载依赖项。 若互联网某处的代码存储库突然提供不同的代码,这也并不足为奇。 即使软件包存储库速度变慢,或托管包不复存在,部署也不会因此中断。 兼容性保证 Go 团队承诺现有的程序将会继续适用于新一代语言。这使得将大型项目升级到最新版本的编译器会非常容易,并且可从它们带来的许多性能和安全性改进中获益。同时,由于 Go 二进制文件包含了它们需要的所有依赖项,因此可以在同一服务器上并行运行使用不同版本的 Go 编译器编译的二进制文件,而无需进行复杂的多个版本的运行时设置或虚拟化。 文档 在大型工程中,文档对于使软件可访问性和可维护性非常重要。与其他特性类似,Go 中的文档简单实用: 由于它是嵌入到源代码中的,因此两者可以同时维护。 它不需要特殊的语法,文档只是普通的源代码注释。 可运行单元测试通常是最好的文档形式。因此 Go 要求将它们嵌入到文档中。 所有的文档实用程序都内置在工具链中,因此每个人都使用它们。 Go linter 需要导出元素的文档,以防止“文档债务”的积累。 商业支持的开源 当商业实体在开放式环境下开发时,那么一些最流行的、经过彻底设计的软件就会出现。这种设置结合了商业软件开发的优势——一致性和精细化,使系统更为健壮、可靠、高效,并具有开放式开发的优势,如来自许多行业的广泛支持,多个大型实体和许多用户的支持,以及即使商业支持停止的长期支持。Go 就是这样发展起来的。 缺点 当然,Go 也并非完美无缺,每种技术选择都是有利有弊。在决定选择 Go 之前,有几个方面需要进行考虑考虑。 未成熟 虽然 Go 的标准库在支持许多新概念(如 HTTP 2 Server push 等)方面处于行业领先地位,但与 JVM 生态系统中的第三方库相比,用于外部 API 的第三方 Go 库可能不那么成熟。 即将到来的改进 由于清楚几乎不可能改变现有的语言元素,Go 团队非常谨慎,只在新特性完全开发出来后才添加新特性。在经历了 10 年的有意稳定阶段之后,Go 团队正在谋划对语言进行一系列更大的改进,作为 Go 2.0 之旅的一部分。 无硬实时 虽然 Go 的垃圾收集器只引入了非常短暂的停顿,但支持硬实时需要没有垃圾收集的技术,例如 Rust。 结语 本文详细介绍了 Go 语言的一些优秀的设计准则,虽然有的准则的好处平常看起来没有那么明显。但当代码库和团队规模增长几个数量级时,这些准则可能会使大型工程项目免于许多痛苦。总的来说,正是这些设计准则让 Go 语言成为了除 Java 之外的编程语言里,用于大型软件开发项目的绝佳选择。

有只黑白猫 2020-01-07 14:11:38 0 浏览量 回答数 0

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API(Application Programming Interface,应用程序编程接口)是一套用来控制Windows的各个部件(从桌面的外观到为一个新进程分配的内存)的外观和行为的一套预先定义的Windows函数.用户的每个动作都会引发一个或几个函数的运行以告诉Windows发生了什么. 这在某种程度上很象Windows的天然代码.其他的语言只是提供一种能自动而且更容易的访问API的方法.VB在这方面作了很多工作.它完全隐藏了API并且提供了在Windows环境下编程的一种完全不同的方法. 这也就是说,你用VB写出的每行代码都会被VB转换为API函数传递给Windows.例如,Form1.Print...VB 将会以一定的参数(你的代码中提供的,或是默认参数)调用TextOut 这个API函数. 。同样,当你点击窗体上的一个按钮时,Windows会发送一个消息给窗体(这对于你来说是隐藏的),VB获取这个调用并经过分析后生成一个特定事件(Button_Click). API函数包含在Windows系统目录下的动态连接库文件中(如User32.dll,GDI32.dll,Shell32.dll...). API 声明 正如在"什么是API"中所说,API函数包含在位于系统目录下的DLL文件中.你可以自己输入API函数的声明,但VB提供了一种更简单的方法,即使用API Text Viewer. 要想在你的工程中声明API函数,只需运行API Text Viewer,打开Win32api.txt(或.MDB如果你已经把它转换成了数据库的话,这样可以加快速度.注:微软的这个文件有很多的不足,你可以试一下本站提供下载的api32.txt),选择"声明",找到所需函数,点击"添加(Add)"并"复制(Copy)",然后粘贴(Paste)到你的工程里.使用预定义的常量和类型也是同样的方法. 你将会遇到一些问题: 假设你想在你的窗体模块中声明一个函数.粘贴然后运行,VB会告诉你:编译错误...Declare 语句不允许作为类或对象模块中的 Public 成员...看起来很糟糕,其实你需要做的只是在声明前面添加一个Private(如 Private Declare Function...).--不要忘了,可是这将使该函数只在该窗体模块可用. 在有些情况下,你会得到"不明确的名称"这样的提示,这是因为函数.常量或其他的什么东西共用了一个名称.由于绝大多数的函数(也可能是全部,我没有验证过)都进行了别名化,亦即意味着你可以通过Alias子句使用其它的而不是他们原有的名称,你只需简单地改变一下函数名称而它仍然可以正常运行. API 分为四种类型: 远程过程调用(RPC):通过作用在共享数据缓存器上的过程(或任务)实现程序间的通信。 标准查询语言(SQL):是标准的访问数据的查询语言,通过通用数据库实现应用程序间的数据共享。 文件传输:文件传输通过发送格式化文件实现应用程序间数据共享。 信息交付:指松耦合或紧耦合应用程序间的小型格式化信息,通过程序间的直接通信实现数据共享。 当前应用于 API 的标准包括 ANSI 标准 SQL API。另外还有一些应用于其它类型的标准尚在制定之中。API 可以应用于所有计算机平台和操作系统。这些 API 以不同的格式连接数据(如共享数据缓存器、数据库结构、文件框架)。每种数据格式要求以不同的数据命令和参数实现正确的数据通信,但同时也会产生不同类型的错误。因此,除了具备执行数据共享任务所需的知识以外,这些类型的 API 还必须解决很多网络参数问题和可能的差错条件,即每个应用程序都必须清楚自身是否有强大的性能支持程序间通信。相反由于这种 API 只处理一种信息格式,所以该情形下的信息交付 API 只提供较小的命令、网络参数以及差错条件子集。正因为如此,交付 API 方式大大降低了系统复杂性,所以当应用程序需要通过多个平台实现数据共享时,采用信息交付 API 类型是比较理想的选择。 API 与图形用户接口(GUI)或命令接口有着鲜明的差别: API 接口属于一种操作系统或程序接口,而后两者都属于直接用户接口。 有时公司会将 API 作为其公共开放系统。也就是说,公司制定自己的系统接口标准,当需要执行系统整合、自定义和程序应用等操作时,公司所有成员都可以通过该接口标准调用源代码,该接口标准被称之为开放式 API。 da'an'lai'yu'na'w'n答案来源网络,供您参考

问问小秘 2019-12-02 02:13:03 0 浏览量 回答数 0

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开发者论坛一周精粹(第四十一期) 雅虎邮箱迁移 物联网链接

福利达人 2019-12-01 22:04:23 2113 浏览量 回答数 0

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盘点年度 Python 类库 Top 10

珍宝珠 2020-01-09 13:39:35 77 浏览量 回答数 1

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用JavaScript编写一个Java虚拟机?谈谈哗众取宠的BicaVM 400 请求报错 

kun坤 2020-05-29 09:57:19 2 浏览量 回答数 1

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在这个信息时代高速发展的情况下,很多人会对自己该往哪个方向发展感到迷茫,下面我就浅显的给大家介绍一下五大流行区域的发展前景。大数据的发展前景:当前大数据行业真的是人才稀缺吗?学了几年后,大数据行业会不会产能过剩?大数据行业最终需要什么样的人才?接下来就带你们看看分析结果:当前大数据行业真的是人才稀缺吗?对!未来人才缺口150万,数据分析人才最稀缺。先看大数据人才缺口有多大?根据LinkedIn(领英)发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示,研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中数据分析人才最为稀缺、供给指数最低。同时,数据分析人才跳槽速度也最快,平均跳槽速度为19.8个月。而清华大学计算机系教授武永卫去年透露了一组数据:未来3-5年,中国需要180万数据人才,但目前只有约30万人。大数据行业未来会产能过剩吗?提供大数据技术与应用服务的第三方公司面临调整,未来发展会趋集中关于“大数据概念是否被过度炒作”的讨论,其实2013年的夏季达沃斯就有过。彼时支持“炒作”观点的现场观众达54.5%。对此,持反对意见的北京大学光华管理学院副教授苏萌提出了三个理由:不同机构间的数据还未真正流动起来,目前还只是数据“孤岛”;完整的生态产业链还未形成,尽管通过行为数据分析已能够分辨出一个消费者的喜好,但从供应到购买的链条还没建成;数据分析人才仍然极度匮乏。4年之后,舆论热点已经逐渐从大数据转向人工智能,大数据行业也历经整合。近一年间,一些大数据公司相继出现裁员、业务大调整等情况,部分公司出现亏损。那都是什么公司面临危机呢?基于数据归属,涉及大数据业务的公司其实有两类:一类是自身拥有数据的甲方公司,如亚马逊、阿里巴巴等;另一类是整合数据资源,提供大数据技术与应用服务的第三方公司。目前行业整合出现盈利问题的公司多集中在第三方服务商。对此,LinkedIn(领英)中国技术副总裁王迪表示,第三方服务商提供的更多的是技术或平台,大数据更多还是让甲方公司获益。在王迪看来,大数据业务要产生规模效益,至少要具备三点:算法、计算平台以及数据本身。“第三方大数据创业公司在算法上有一技之长,而计算能力实际上已经匀化了,传统企业如果用好了,和大数据创业公司没有区别,甚至计算能力更强,而数据获取方面,很多数据在传统行业内部并没有共享出来,第三方大数据公司获取这些数据是比较困难的,最后可能谁有数据,谁产生的价值更高。”说白了,数据为王。在2013年,拿到千万级A轮融资的大数据企业不足10家,到2015年,拿到千万级以上A轮融资的企业已经超过30家。直到2016年互联网资本寒冬,大数据行业投资热度有所减退,大数据行业是否也存在产能过剩?王迪认为,目前的行业整合属于正常现象,“经过市场的优胜劣汰,第三方服务领域会出现一些做得比较好的公司,其他公司可能被淘汰或转型做一些垂直行业应用。从社会来看,总的需求量一定是增加的,而对于供给侧,经过行业自然的洗牌,最终会集中在几家优秀的行业公司。”需要什么样的大数据人才?今年3月份,教育部公布了第二批获准开设“数据科学与大数据技术”的高校名单,加上第一批获批的北京大学、对外经济贸易大学、中南大学,一共35所高校获批该专业。今年开始,部分院校将招收第一届大数据专业本科生。大数据人才培养涉及到两方面问题:交叉性学科的人才培养方案是否与市场需求相匹配;学科建设的周期与行业快速更新之间的差距怎样弥合。对于第一个问题,“电商热”时期开设的电子商务专业是一个可吸取经验的样本。2000年,教育部高教司批准了第一批高校开设电子商务本科专业。作为一个复合型专业,电子商务的本科教学涵盖了管理、技术、营销三方面的课程。电子商务领域人才需求量大,但企业却无法从电子商务专业中找到合适的人才,原因何在?职业规划专家姜萌认为,并不是某一个专业对应一个行业热点,而是一个专业集群对应一个行业热点。“比如电子商务专业,我们到电子商务公司里会发现,不是学电子商务的人在做这些工作,而是每个专业各司其职,比如计算机、设计、物流管理、营销、广告、金融等等。现在行业的复合型工作都是由一个专业集群来完成的,而不是一个人来复合一堆专业特点。”大数据专业的人才培养也同样走复合型路线,复旦大学大数据学院的招生简章显示,学院本科人才培养以统计学、计算机科学和数学为三大基础支撑性学科,以生物学、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学等为应用拓展性学科,具备典型的交叉学科特征。LinkedIn(领英)中国技术副总裁王迪指出,“从企业应用的角度来看,大数据行业里从事相关职能的同学背景是各异的,大数据作为一个人才培养方向还在探索中,在这个阶段,高校尝试开设硕士课程是很好的实践,但开设一类的本科专业还为时过早。”另一方面,专业人才培养的周期较长,而行业热点不断更新轮替,中间产生的时间差使得新兴专业的志愿填报具备了一定风险。王迪认为,“从今天的产业实践上看,大数据领域依然是从现有专业中挑选人才,教育和市场发展总是有一定差距的,学生本科四年,加上硕士阶段已经是七年之后的事情了,产业已经演进了很多,而教学大纲并不会跟进得那么快。”因此,尽管大数据的应用前景毋庸置疑,但在人才培养层面,复合型人才培养方案会不会重走电子商务专业的老路?学校教育如何赶上行业发展速度?这些都是值得进一步商榷的问题。面对热门专业,志愿填报需要注意啥?了解了大数据行业、公司和大数据专业后,姜萌对于考生填报像大数据相关的热门专业,提出了几条建议:报考热的专业和就业热的专业并不一定是重合的,比如软件、计算机、金融,这些专业的就业率实际并没有那么高,地质勘探、石油、遥感等专业,虽然报考上是冷门,但行业需求大,就业率更高。选择热门专业,更需要考虑就业质量。专业就业好,是统计学意义,指的是平均收入水平高,比如金融专业的收入,比其他纯文科专业的平均收入较高,但落实到个体层面,就业情况就不一样了,尤其像金融专业是典型的名校高学历好就业,但对于考试成绩较低的同学来说,如果去一些普通院校、专科院校学习金融,最后就业情况可能还不如会计专业。志愿填报,除了专业,城市因素也很重要:如果想从事金融、互联网的工作,更适合去一线城市,如果是去三、四线城市的学生可以考虑应用面比较广的专业,就是各行各业都能用到的专业,比如会计专业,专科层次的会计和985层次的会计都有就业渠道。如果先选择报考城市,也可以针对所在城市的行业特点选择专业,比如沿海城市外贸相对发达,选择国际贸易、外语类专业就业情况更好,比如武汉有光谷,选择光电类专业更好就业。最终家长和考生更需要考虑个人与专业匹配的问题,金融、计算机等热门专业不是所有人都适合学,好专业不见得对所有个体都是好的。java的发展前景:由于Java的诸多优点,Java的发展前景十分广泛。比如,在我们中国的市场,Java无论在企业级应用,还是在面向大众的服务方面都取得了不少进展,在中国的电信、金融等关键性业务中发挥着举足轻重的作用。由于SUN、TBM、Oracle等国际厂商相继推出各种基于Java技术的应用服务器以及各种应用软件,推动了Java在金融、电信、制造等领域日益广泛的应用,如清华大学计算机系利用Java、XML和Web技术研制开发了多个软件平台,东方科技的TongWeb、中创的Inforweb等J2EE应用服务器。由此可见,在巨大市场需求下,企业对于Java人才的渴求已经是不争的事实。你问我火了这么多年的Java语言的发展前景怎么样?那来看看吧Java在WEB、移动设备以及云计算方面前景广阔,随着云计算以及移动领域的扩张,更多的企业在考虑将其应用部署在Java平台上。无论是本地主机,公共云,Java都是目前最适合的选择。;另外在Oracle的技术投资担保下,Java也是企业在云应用方面回避微软平台、在移动应用方面回避苹果公司的一个最佳选择。Java可以参与制作大部分网络应用程序系统,而且与如今流行的WWW浏览器结合很好,这一优点将促进Java的更大范围的推广。因为在未来的社会,信息将会传送的更加快速,这将推动程序向WEB程序方向发展,由于Java具有编写WEB程序的能力,并且Java与浏览器结合良好,这将使得Java前景充满光明的发展。Python的发展前景:Python程序员的发展前景是怎样的?随着Python的技术的流行, Python在为人们带来工作与生活上的便捷后,关注者们开始慢慢关心Python的发展前景与方向。从自身特性看Python发展Python自身强大的优势决定其不可限量的发展前景。Python作为一种通用语言,几乎可以用在任何领域和场合,角色几乎是无限的。Python具有简单、易学、免费、开源、可移植、可扩展、可嵌入、面向对象等优点,它的面向对象甚至比java和C#、.net更彻底。它是一种很灵活的语言,能帮你轻松完成编程工作。强大的类库支持,使编写文件处理、正则表达式,网络连接等程序变得相当容易。能运行在多种计算机平台和操作系统中,如各位unix,windows,MacOS,OS/2等等,并可作为一种原型开发语言,加快大型程序的开发速度。从企业应用来看Python发展Python被广泛的用在Web开发、运维自动化、测试自动化、数据挖掘等多个行业和领域。一项专业调查显示,75%的受访者将Python视为他们的主要开发语言,反之,其他25%受访者则将其视为辅助开发语言。将Python作为主要开发语言的开发者数量逐年递增,这表明Python正在成为越来越多开发者的开发语言选择。目前,国内不少大企业都已经使用Python如豆瓣、搜狐、金山、腾讯、盛大、网易、百度、阿里、淘宝、热酷、土豆、新浪、果壳等;国外的谷歌、NASA、YouTube、Facebook、工业光魔、红帽等都在应用Python完成各种各样的任务。从市场需求与薪资看Python发展Python得到越来越多公司的青睐,使得Python人才需求逐年增加,从市场整体需求来看,Python在招聘市场上的流行程度也是在逐步上升的,工资水平也是水涨船高。据统计Python平均薪资水平在12K,随着经验的提升,薪资也是逐年增长。学习Python的程序员,除去Python开发工程师、Python高级工程师、Python自动化测试外,也能够朝着Python游戏开发工程师、SEO工程师、Linux运维工程师等方向发展,发展方向较为多元化。随着Python的流行,带动的是它的普及以及市场需求量,所以现在学习Python是个不错的时机。区块链的发展前景:区块链开发 ? 155---0116---2665 ?可是区块链技术到底是什么,大多数人都是模糊没有概念。通俗来讲,如果我们把数据库假设成一本账本,读写数据库就可以看做一种记账的行为,区块链技术的原理就是在一段时间内找出记账最快最好的人,由这个人来记账,然后将账本的这一页信息发给整个系统里的其他所有人。区块链技术也称分布式账本(或账簿)技术,属于互联网数据库技术,由参与者共同完成数据库记录,特点是去中心化和公开透明。此外,在每个区块的信息写入并获得认可后,整个区块链数据库完整保存在互联网的节点中,难以被修改,因此数据库的安全性极高。人们普遍认为,区块链技术是实现数字产品(如货币和知识产权)快速、安全和透明地对等(P2P)转账或转让的重要手段。在以色列Zen Protocol公司,区块链应用软件开发专家阿希尔·曼宁介绍说,他们公司正在开发Zen区块链平台,其将用于支持金融产品在无中介的环境下自动和自由交易。通常,人们将钱存放在银行,依靠银行管理自己的资金。但是,在支配资金时往往会受到银行规定的限制,或在汇款时存在耗时长、费用高等问题。区块链技术平台将让人们首次拥有自己管理和支配钱财的能力,他相信去中心化金融管理体系具有广阔的市场,有望极大地改变传统的金融市场。2018年伊始这一轮区块链的热潮,主要起源于虚拟货币的炒作热情。站在风口,区块链技术被认为是继蒸汽机、电力、互联网之后,下一代颠覆性的核心技术。很多人不禁要问“区块链又和比特币又是什么关系?”记者查询了大量资料发现,比特币2009年被一位名叫中本聪的人提出,之后比特币这套去中心化的机制一直稳定运行,这引起很多人对这套历史上并不存在的运行机制强烈关注。于是人们把从比特币技术抽象提取出来的技术运用于其他领域,称之为区块链。这过程就好像人们先发明了面条,然后人们发现其背后面粉不仅可以做面条还可以做馒头、面包。比特币是面条,区块链是面粉。也就是说,区块链和比特币的关系即比特币算是区块链技术的一种应用,或者说一种使用了区块链技术的产品形态。而说到区块链不得不说的就是ICO,它是一种公开发行的初始数字货币。对于投资人来说,出于对市场信号的敏感和长期关注价值投资项目,目前炙手可热的区块链也成为诸多投资人关注的新兴项目之一。“区块链对于我们来说就是省去了中间环节,节约了交易成本,节省了交易时间,但是目前来看各方面环境还不够成熟,有待观望。”一位投资人这样说道。记者发现,在春节期间,不少互金圈的朋友熬夜到凌晨进入某个探讨区块链的微信群热聊,此群还吸引了不少知名人士,诸如明星加入,同时还有大咖在群里解读区块链的投资方式和未来发展等等。一时间,关于区块链的讨论群接二连三出现,也引发了各个行业对区块链的关注。出于对于区块链技术懵懂的状态,记者追问了身边的一些互金圈的朋友,为何如此痴迷区块链?多数朋友认为“区块链能赚钱,抱着试试看的心态,或许能像之前比特币一样从中获取收益。”显然,区块链技术具有广阔的应用潜力,但是在其逐步进入社会改善民众生活的过程中,也面临许多的问题,需要积极去寻求相应的对策,最终让其发挥出潜力。只有这样,10年或20年后人们才能真正享受区块链技术创造的美好环境。人工智能的发展前景:人工智能产业是智能产业发展的核心,是其他智能科技产品发展的基础,国内外的高科技公司以及风险投资机构纷纷布局人工智能产业链。科技部部长万钢3月10日表示,加快实施新一代人工智能科学基础的关键技术系统集成研发,使那些研发成果尽快能够进入到开放平台,在开放使用中再一次把它增强完善。万钢称,马上就要发布人工智能项目指南和细则,来突破基础前沿理论关键部分的技术。人工智能发展趋势据前瞻产业研究院《人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》指出,2017年中国人工智能核心产业规模超过700亿元,随着国家规划的出台,各地人工智能相关建设将逐步启动,预计到2020年,中国人工智能核心产业规模将超过1600亿元,增长率达到26.2%。报告认为,从产业投资回报率分析,智能安防、智能驾驶等领域的快速发展都将刺激计算机视觉分析类产品的需求,使得计算机视觉领域具备投资价值;而随着中国软件集成水平和人们生活水平的提高,提供教育、医疗、娱乐等专业化服务的服务机器人和智能无人设备具备投资价值。人工智能现状当前,人工智能受到的关注度持续提升,大量的社会资本和智力、数据资源的汇集驱动人工智能技术研究不断向前推进。从发展层次来看,人工智能技术可分为计算智能、感知智能和认知智能。当前,计算智能和感知智能的关键技术已经取得较大突破,弱人工智能应用条件基本成熟。但是,认知智能的算法尚未突破,前景仍不明朗。今年,随着智力资源的不断汇集,人工智能核心技术的研究重点可能将从深度学习转为认知计算,即推动弱人工智能向强人工智能不断迈进。一方面,在人工智能核心技术方面,在百度等大型科技公司和北京大学、清华大学等重点院校的共同推动下,以实现强人工智能为目标的类脑智能有望率先突破。另一方面,在人工智能支撑技术方面,量子计算、类脑芯片等核心技术正处在从科学实验向产业化应用的转变期,以数据资源汇集为主要方向的物联网技术将更加成熟,这些技术的突破都将有力推动人工智能核心技术的不断演进。工业大数据2022 年我国工业大数据有望突破 1200 亿元, 复合增速 42%。 工业大数据是提升制造智能化水平,推动中国制造业转型升级的关键动力,具体包括企业信息化数据、工业物联网数据,以及外部跨界数据。其中,企业信息化和工业物联网中机器产生的海量时序数据是工业数据的主要来源。工业大数据不仅可以优化现有业务,实现提质增效,而且还有望推动企业业务定位和盈利模式发生重大改变,向个性化定制、智能化生产、网络化协同、服务化延伸等智能化场景转型。预计到 2022 年,中国工业大数据市场规模有望突破 1200亿元,年复合增速 42%。IT的未来是人工智能这是一个指数级增长的时代。过去几十年,信息技术的进步相当程度上归功于芯片上晶体管数目的指数级增加,及由此带来的计算力的极大提升。这就是所谓的摩尔定律。在互联网时代,互联的终端数也是超线性的增长,而网络的效力大致与联网终端数的平方成正比。今天,大数据时代产生的数据正在呈指数级增加。在指数级增长的时代,我们可能会高估技术的短期效应,而低估技术的长期效应。历史的经验告诉我们,技术的影响力可能会远远的超过我们的想象。未来的计算能力人工智能需要强大的计算能力。计算机的性能过去30年提高了一百万倍。随着摩尔定律逐渐趋于物理极限,未来几年,我们期待一些新的技术突破。先谈一下类脑计算。传统计算机系统,长于逻辑运算,不擅长模式识别与形象思维。构建模仿人脑的类脑计算机芯片,我们今天可以以极低的功耗,模拟100万个神经元,2亿5千万个神经突触。未来几年,我们会看到类脑计算机的进一步的发展与应用随着互联网的普及、传感器的泛在、大数据的涌现、电子商务的发展、信息社区的兴起,数据和知识在人类社会、物理空间和信息空间之间交叉融合、相互作用,人工智能发展所处信息环境和数据基础发展了巨大的变化。伴随着科学基础和实现载体取得新的突破,类脑计算、深度学习、强化学习等一系列的技术萌芽预示着内在动力的成长,人工智能的发展已进入一个新的阶段。发展发展前景好,代表你现在学习会比后来者起步快,占有更大的优势,当然,你也要明白兴趣是最好的老师,选择自己感兴趣的相信你学的会更加而牢固。记住,最重要的一点:方向最重要!!!希望大家多多关注. ,加微信zhanglindashuju 可以获取更多资料哦作者:失色的瞳孔链接:https://juejin.im/post/5b1a6531e51d45067e6fc24a来源:掘金著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。

孟志昂 2019-12-02 01:45:13 0 浏览量 回答数 0

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kun坤 2020-06-09 13:55:57 0 浏览量 回答数 1

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kun坤 2020-06-08 11:01:46 3 浏览量 回答数 1
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