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AI在电商上架图片领域的应用，已从效率工具升级为增长引擎，帮助商家快速响应市场、降低成本、提升转化。未来将进一步融合3D展示、AR试穿、实时渲染等技术，实现更沉浸式、个性化的商品展示，推动电商视觉体验持续升级。
本文聚焦场景，适配云端AI工具（GitHub Copilot/GoLand AI）+ 本地轻量化模型（Ollama+CodeLlama），覆盖全流程，可直接照做，日均提升30%以上开发效率。
Go Module 加载流程源码解析 本文基于 Go 1.25.0 源码，分析了 go build 命令中模块加载的核心流程。主要包含： 调用链分析：从 main.go 入口到 build.go 核心逻辑的执行路径，重点介绍了 modload.LoadPackages() 作为模块加载的总调度。 关键函数解析： LoadPackages() 负责收集所有依赖包、区分第三方包、解析 import p
大家好，我是王中阳，各位跟着我学 Go/Java，或是本身有 Python 基础的粉丝们，这篇文章分享一下如何快速学习LangChain。，用最短时间突击掌握，快速上手 AI 应用开发。LangChain 本质是“AI 应用的后端工具链”，你们熟悉的微服务架构、API 对接、模块化开发思维，完全能直接迁移过来。尤其是 Go/Java 粉丝股东们，不用怕 Python 门槛；有 Python 基础的
本文概述了并发编程中的核心概念及其在Go语言中的实现。首先解释了进程（资源分配单位）与线程（CPU调度单位）的区别，以及协程作为用户态线程的特点。然后区分了并行（同时运行）和并发（交叉执行）的概念。重点介绍了Go语言的goroutine机制，其轻量级特性（初始栈仅2KB）支持大规模并发创建。通过示例展示了goroutine的基本使用、主协程与子协程的关系，以及使用WaitGroup实现协程同步。最
Arbess 是一款开源免费的 CI/CD 工具，本文将详细介绍如何安装配置使用Arbess+GitLab+PostIn实现Go项目自动化构建部署并进行接口自动化测试。
在 2025 年的前十名中也出现了一些有趣的变化。需要注意的是，TIOBE 指数并不意味着某种语言是“最好的”或是编写代码行数最多的语言。Java 是否能继续凭借其（有时被认为）冗长、样板代码多以及甲骨文（Oracle）所有的背景，抵挡住 C# 的攻势，仍是一个开放的问题。此外，Zig 在 2025 年从第 61 位攀升到第 42 位，看来是进入 TIOBE 前 30 的有力候选者。为便于观察更大
Actor模型通过消息传递机制为分布式事务提供了优雅解决方案。本文以C# Orleans框架实现订单处理系统为例，展示了Actor模型的关键优势：1）通过消息队列将事务分解为原子操作；2）每个Actor独立维护状态，避免数据竞争；3）清晰的事务边界和异步处理机制。代码示例包含完整的架构设计，包括订单Grain、库存Grain和支付Grain的协同工作，通过Orleans框架实现分布式事务的自动协调
本次测试旨在模拟用户在真实环境中的使用场景，通过对两款设备在不同条件下的测速结果进行分析，为用户在选择随身WiFi设备时提供参考。我们选择了中兴F50和鲲鹏C2000-500这两款在市场上广受好评的设备进行测试。中兴F50是一款超薄设计的5G插卡随身WiFi，支持4G CAT15，兼容多个5G频段，采用WiFi 5双频可选技术，最多可接入10台设备。其小巧轻便的设计使得它非常适合出差党或有随身Wi
1. 优先选 Go 的场景云原生基础设施：API 网关、服务网格、CI/CD 工具链（如 Kubernetes 用 Go 开发）。高并发实时系统：IM 聊天、金融交易、IoT 数据采集（单机 QPS 需求 > 1 万）。AI 推理服务：边缘计算节点、实时推荐系统（需低延迟和高吞吐量）。2. 优先选 Java 的场景复杂企业级系统：ERP、CRM、银行核心业务（需事务、权限、审计等功能）。Andro
本文深入讲解Go语言的并发编程模型，重点涵盖goroutine、channel和sync包的使用。首先介绍goroutine的轻量级线程特性及其GMP调度模型，强调主协程退出会导致子协程终止的问题及解决方法。其次详细解析channel的两种类型（无缓冲和有缓冲）及其通信机制，通过select语句实现多路通信和超时控制。最后讲解sync包提供的并发原语，包括WaitGroup用于协程同步，Mutex
并发原语goroutine：轻量级协程，go 函数启动；Channel：类型化管道，支持读写、缓冲 / 无缓冲、单向通道，核心是「通信共享内存」；sync 包：WaitGroup（等待）、Mutex（互斥锁）、Once（单例）、RWMutex（读写锁）；Context：管理 goroutine 生命周期，传递取消信号 / 超时。经典模式生产者消费者：Channel 解耦生产消费；工作池：限定并发数
大模型技术已从单纯追求参数规模转向注重效率与可控性的系统性工程。2025年核心突破方向包括架构创新、推理优化和具身智能协同。开源生态降低了技术门槛，使大模型从云端走向端侧可用，但仍面临幻觉生成、知识固化等挑战。
LLM API统一管理系统是一个基于Go与React技术栈构建的智能API管理与分发平台，专为毕业设计项目开发提供完整解决方案。该系统通过统一API适配机制，实现了对OpenAI、Azure、Anthropic Claude、Google Gemini、DeepSeek、字节豆包、ChatGLM、文心一言、讯飞星火、通义千问、360智脑、腾讯混元等主流大语言模型的集中管理，为开发者提供了便捷的AP
Eino ADK是专为Go语言设计的智能体开发框架，提供统一的Agent抽象、异步事件驱动架构和灵活协作机制。包含ChatModelAgent、WorkflowAgents等核心组件，支持Supervisor和Plan-Execute等预构建模式，以及中断恢复功能。开发者可像搭积木一样构建从简单对话机器人到复杂多智能体系统，大幅降低AI应用开发门槛，让开发者专注于业务逻辑实现。
本文对Go与Python在LangChain框架下构建大语言模型应用进行了全面性能对比测试，涵盖核心LLM交互、RAG管道、Agent架构、并发处理和运营成本等多个维度。测试结果显示Go在几乎所有场景中表现更优，特别是在高并发、内存管理和资源密集型任务上优势明显。文章通过详细代码示例和测试数据，为开发者选择合适语言构建大模型应用提供了科学依据，是技术选型的重要参考。
Go 编译器查找代码包的顺序遵循严格的优先级：1) 检查是否属于主模块（Main Module）本地代码；2) 查看go.mod中的replace指令；3) 检查vendor目录（若启用）；4) 查找$GOPATH/pkg/mod缓存；5) 最后通过GOPROXY下载。这个流程解释了为何有时修改不生效或找不到包，帮助开发者准确定位问题环节。标准库优先从$GOROOT查找，而主模块代码优先级高于远程
本文介绍了ReAct架构，一种解决复杂推理问题的动态交互范式。与传统的静态规划不同，ReAct通过"思考-行动-观察"的循环机制，使智能体能够基于环境反馈实时调整策略。文章详细解析了ReAct的工作流程，包括高层图示和代码实现，展示了其如何通过提示词工程、输出解析和工具执行等关键环节实现动态推理。ReAct特别适用于多跳问答、交互式环境导航和需要验证的研究任务，具有环境适应性强
/ 遍历 fields，遇到 User 类型就 mask 掉 emailok {别忘了Clone()！否则用创建子 logger 时，红acted 就失效了——就像你锁了大门，却忘了关猫洞 🐱。Zap 的哲学是什么？快：不做无用功，零分配是信仰。严：强类型字段，杜绝手滑。活：可定制、可扩展、可采样、可红acted。稳：Uber 内部扛住数百万 QPS 的考验。最后送你一句 Go 圈名言：是初学者
本文分享了作者在AI辅助开发(VibeCoding)项目中遇到的PixiJS视频切换问题及解决方案。项目使用Wails+PIXIJS开发Windows视频剪辑工具，发现AI生成的代码存在生命周期管理缺陷，导致视频切换时出现黑屏和WebGL报错。作者通过手动完善;暂停渲染;清理旧资源;加载新资源t;恢复渲染;的生命周期机制，重点修改了视频源切换和渲染逻辑，包括添加资源清理方法、显式创建VideoSo
编排混乱：多轮对话、工具调用（Function Call）、状态流转全靠if-else硬写，代码不可维护。生态割裂：想接个向量库、想换个大模型，都需要自己造轮子。调试困难：Agent 为什么死循环了？为什么没调工具？缺乏可视化的 Trace 手段。Eino 的核心设计理念是Graph（图编排）。它把 AI 应用抽象成一个图，节点（Node）是组件，边（Edge）是流转逻辑。首先，我们封装一个“简历
本文系统梳理了AI Agent的发展历程、核心理念与主流协议，重点介绍了Golang生态下的Eino和tRPC-A2A-Go工程化框架。文章详细解析了MCP与A2A协议的区别与应用场景，ReAct等思考框架的实现原理，并通过实际案例展示如何构建多Agent协同系统。最后探讨了Agent的可观测性与人机协同机制，为开发者提供了从理论到实践的完整指南，助力高效开发复杂AI Agent应用。
AI 只是能力，工程化才是落地。作为 Go 开发者，我们不需要去卷模型算法，只要利用好Eino这种优秀的编排框架，结合我们擅长的高并发、微服务能力，就能在 AI 时代占有一席之地。如果你对这个项目的完整源码（含后端 Go、前端 Next.js、部署脚本）感兴趣，或者想深入学习Eino 框架。👉关注公众号【王中阳】，回复“面试吧”，即可免费获取项目架构图和部分核心源码。私信备注“面试吧”，拉你进
RobotGo 作为 Golang 生态中的桌面自动化神器，凭借跨平台、高性能、API 简洁等优势，能轻松应对各类桌面自动化场景。
Eino Embedding 组件指南摘要 🔍 核心功能： 文本向量化组件，将文本转换为高维向量 支持语义相似度计算、智能搜索等AI应用 🚀 快速使用： 配置API密钥和模型 初始化Embedder实例 调用EmbedStrings方法转换文本 🛠️ 接口设计： 简洁的Go接口规范 支持批量文本处理 可选配置项灵活扩展 ⚡ 最佳实践： 推荐集成到Chain编排工作流 可与其他Eino组件无缝
3、在代码同级目录下创建tmp文件夹，把ffmpeg生成的.m3u8文件和.ts切片文件拷入tmp文件夹下。1、使用ffmpeg对mp4文件进行切分，生成.m3u8文件和.ts切片文件。4、运行go服务 go run main.go。2、编写go代码main.go。
这就是为什么它能霸榜 GitHub 的原因——它不是在教你如何更好地“调优 Prompt”，而是在教你如何用坚实的工程代码，去彻底终结那个不可控的“炼丹”时代。不再有晦涩的 YAML，不再有天书般的“链”，Agent 的所有逻辑、决策、工作流，都由你亲手编写的、地地道道的 Go 代码来定义。我如何将这个“充满魔法”的 Python 脚本，与我现有的 Go 微服务体系优雅地集成，而不是变成一坨无法维
本文将系统介绍 AI 大模型的核心知识与接入实战方法，帮助开发者快速掌握大模型的使用与集成技巧。
不仅仅是一个协议的实现，它更像一个宣言：Go 语言凭借其出色的并发模型、强大的类型系统和简洁的工程哲学，完全有能力成为构建下一代高性能、高可靠性 AI Agent 和工具化应用的首选后端语言。（Model Context Protocol）正是为此而生，它定义了一套标准的、与模型无关的通信规范，使得任何应用都能以“工具”的形式被 LLM 调用。：它展示了一种更加优雅和符合 Go 语言习惯的工程模式
本文介绍了如何在本地Redis中实现近似向量搜索（KNN），而不依赖外部向量数据库。通过HuggingFace模型生成384维向量，利用RediSearch的HNSW索引能力，结合go-redis v9完成端到端流程。内容包括环境准备、连接Redis、创建索引、生成文本嵌入、执行KNN查询和聚合统计，并对比了Hash和JSON两种存储方式的关键差异。适用于需要在本地实现高效向量检索的场景。
Pod调度到节点后，AD控制器创建VolumeAttachment对象，External Attacher调用CSI插件挂接存储卷，完成后更新状态。：用户创建PVC，K8s根据PVC和StorageClass，让External Provisioner调用CSI插件创盘，之后创建PV并绑定PVC。：Kubelet发现使用CSI类型PV的Pod调度到本节点，等待VolumeAttachment状态就
DeepSeek 是一个强大的 AI 模型平台，支持多种自然语言处理任务，如对话生成、代码补全和函数调用。为了方便 Go 开发者快速集成 DeepSeek 的功能，我开发了一个非官方的 Go 客户端库：go-deepseek。本文将详细介绍如何使用该库，从在线 API 调用到本地模型部署，帮助你快速上手。
背景说明最近决定学习go语言与前端基础，之前有过java的学习经验，程度大概就是应届生但找不到实习那种（手动滑稽），于是打开deepseek，开始制定学习计划，ok先明确学习目标8周时间，前6周学习go达成服务端开发的程度，后两周系统学习一下前端基础。第一阶段任务目标基本完成，完成了对go基础语法的学习，通过gin框架实现了简单的http api服务。用时一周比预估时间要短。
今天和大家分享一款在 G 站获得了 26K+的强大的开源在线协作笔记软件，Trilium Notes 的中文版如何在 Linux 环境使用 docker本地部署，并结合 cpolar 内网穿透工具配置公网地址，轻松实现远程在线协作的详细教程。Trilium Notes 是一个层次化的笔记应用程序，专注于建立大型个人知识库。下面就来分享一下具体部署流程。
Agent Development Kit (ADK) 是一个灵活、模块化的框架，将软件开发原则应用于AI智能体创建。它旨在简化从简单任务到复杂系统的代理工作流程的构建、部署和编排。虽然针对Gemini进行了优化，但ADK是模型无关、部署无关的，并与其他框架兼容。
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