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减少认知负荷：不用记琐碎规范提升一致性：所有人（包括 AI）遵守同一套规则加速反馈闭环：写 → 测 → 修，全自动释放创造力：工程师专注架构与业务，而非 CRUDAI 不会取代你，但会用 AI 的团队，会取代不用 AI 的团队。
学完了基础的golang语法，就开始看工作中的项目了。看到一个比较经典常见的代码块，来理解defer感觉正好用。让AI去除业务逻辑写了一个demo，在此记录一下。
🎯 从"只会说"到"能行动"——Tool Use / Function Calling 让 Agent 真正能做事
本期我们精心为各位读者伙伴呈现一篇详实的搭建技术教程，全面介绍了如何利用函数调用技术构建 Autonomous AI Agents 。
本文讨论了可以从这些专用模型中受益的各类领域，并指出了未来面临的挑战。通过这一综述，我们希望为来自不同领域的研究人员和实践者开发定制化基础模型提供有价值的指导和参考。
过去 30 年，CPU 频率翻了 60 倍，而 DRAM 带宽只翻了 20 倍。算力与带宽的剪刀差，让“计算”变成“等数据”。以推荐系统为例，一次用户点击要跨 3 级缓存、4 次内存、2 次网络，延迟 200 µs；其中 70 % 时间花在“把数据搬到 ALU”。落霞归雁的观察——自然界的能量传递遵循“最小作用量原理”，信息也该如此：让数据就地生长，而不是跋山涉水。段落一 · 现象：当“摩尔”老去
Go和Rust都摒弃了传统的类继承机制，采用"组合优于继承"的设计理念。继承在大型项目中会导致紧耦合、脆弱基类、多重继承混乱等问题，而组合+接口/trait提供了更灵活、低耦合的替代方案。Go通过结构体嵌入和接口实现行为复用，Rust则使用trait和泛型。两种语言的设计者都认为继承会增加长期维护成本，而组合方式更符合现代软件开发的需求，能提供更好的可测试性、可预测性和安全性。
摘要：基于CloudWeGo Eino框架的ReAct Agent天气查询系统 本文介绍了一个基于CloudWeGo Eino框架实现的ReAct模式AI Agent，用于智能天气查询服务。该系统通过Reason+Act交替执行的方式，解决了传统LLM直接应答在复杂业务场景中的局限性。Agent具备自动判断是否需要工具、多步推理完成任务的能力，能够处理不完整信息、依赖外部系统和多步决策等场景。文章
2026 年的 AI 新局，是技术、产业、约束与组织的多重共振，而 Golang 开发者正处于这一变革的核心位置：Go 的高性能、高并发、低资源消耗特性，完美匹配了 AI 智能体普及、数字孪生落地、绿色 AI 发展的核心需求。对于 Golang 开发者而言，拥抱 AI 不是 "可选技能"，而是 "生存必需"—— 从现在开始，学习 AI 应用的工程化落地，掌握大模型与 Go 的结合实践，将成为开发者
f0f1: 动态规划状态变量，表示到当前机器人为止，采用不同射击策略能摧毁的最大墙数。leftcurright0right1: 双指针，用于快速定位墙数组中满足特定条件的区间。初始化这些指针都为0，表示从墙数组的起始位置开始扫描。
本文同步更新于公众号:AI开发的后端厨师，CSDN&&知乎：巴塞罗那的风如果你也遇到过这个问题，那么就说明遇到了很常见的协程泄露了。今天，我们不谈解决方案，只挖问题根源——为什么你的goroutine像吸血鬼一样永生不死？
传统编程时代：体力导向的"搬砖模式"。这是典型的体力活：手写大量CRUD代码，熬夜debug错误，不断学习新框架，在996中消耗青春。
2026最新大厂AI大模型岗位面试题及答案解析
LangChain-ChatChat（前身为 LangChain-ChatGLM）是聚焦中文场景的开源本地化智能问答系统，以 “RAG 检索增强 + Agent 工具协同” 为核心，专注解决企业在私有数据处理、国产大模型落地、离线智能应用构建中的核心痛点，打造安全可控的 “本地 ChatGPT 替代品”。
文心大模型 5.0 正式版的上线，不是又一个大模型的发布，而是 AI 工业化落地的里程碑。它用原生全模态统一建模解决了 “能力问题”，用超稀疏混合专家架构解决了 “效率问题”，用全链路工业化适配解决了 “落地问题”，真正让大模型从实验室走进了生产线。对于 Golang 开发者来说，这是一个全新的机遇：我们可以用 Go 语言的高性能特性，快速集成文心 5.0 的全模态能力，搭建出高效、稳定的 AI
Go语言中的RWMutex读写锁通过分离读/写操作提高并发性能，适用于读多写少场景。其核心机制包括：1)互斥锁控制写操作独占；2)readerCount记录读操作数量，负值表示有写操作；3)readerWait确保写操作不被饿死。实现上，写锁会阻塞后续读写，读锁仅阻塞写操作而不互斥，并通过信号量协调读写操作。该设计有效平衡了并发性能与数据一致性。
不上传一句话、不依赖云端，一个 Golang + SQLite + Ollama 的本地 AI 应用实践
本文将深入剖析四种核心部署模式，通过真实案例、技术工具链和实施细节，为技术决策者提供可落地的部署指南。
随着人工智能技术的飞速发展，越来越多的领域开始探索如何将AI与传统行业深度融合。中医作为中国传统文化的重要组成部分，其传承与发展一直面临诸多挑战。
目前最好的关于基于大模型的 AI 工程的书籍，涵盖适合核心原理、开发流程与策略、数据集处理、提示工程、RAG、微调、智能体等内容，内容覆盖全面，从入门到进阶，很适合 AI 工程的开发者阅读，强烈推荐！
本文探讨了AI Agent开发中"黑盒"与"白盒"的选择问题。作者通过实践提出，不应在LangChain与工业化Agent之间二选一，而应采用分层架构：上层使用LangChain等框架实现战略与编排，下层封装工业化Agent如Claude Code作为执行工具。这种架构既利用了成熟Agent的高效执行能力，又保持了对系统核心战略的完全控制，使Agent具备可演进、可沉淀的系统能力，而非一次性工具。
在当今的数字化时代，工作流自动化和人工智能集成已成为提高生产效率和优化业务流程的关键手段。Flowise，作为一个基于拖拽界面创建自定义大型语言模型（LLM）流程的工具，为简化复杂的工作流自动化过程提供了极大的便利。它无需或仅需少量编码，通过直观的图形界面，用户可以轻松地构建聊天机器人、实现工作流中的AI集成等多种功能。然而，对于许多用户来说，Flowise可能部署在内部网络中，无法直接从外部网络
摘要： 本文针对Go协程开发中的两大痛点——主协程提前退出导致子协程终止、多协程执行顺序不可控，提供实战解决方案。对于主协程等待问题，对比了time.Sleep（不推荐）、chan struct{}信号通知及sync.WaitGroup三种方案；针对顺序执行问题，通过原子操作+自旋或通道链实现精准控制，并强调参数传递的避坑要点。文章深入剖析并发安全与调度逻辑，帮助开发者掌握协程同步的核心技术。（1
将日志发送到elasticsearch是很多日志监控系统的选择，将logrus日志发送到elasticsearch的原理是在hook的每次fire调用时，使用golang的es客户端将日志信息写到elasticsearch。的调用者开始，到记录日志的生成代码之间，大概有8到11层左右，所有我们在hook中循环第8到11层调用栈应该可以找到日志记录的生产代码。函数可以返回当前goroutine调用栈
大龄IT求职者在面试中面临独特的挑战，但通过精准的策略和优势展示，依然能获得理想职位。以下是关键注意事项及应对建议：突出经验优势，量化成果避免堆砌经历，精选与岗位强相关的项目，用数据说明成果（如“主导XX系统重构，性能提升40%”）。强调跨领域整合能力（如协调开发、测试、运维团队完成复杂项目）。示例：若应聘AI岗位，可突出过往项目中如何通过技术优化解决业务瓶颈，并关联AI技术的应用潜力。更新技术栈
摘要： 本文通过一道经典Go面试题（循环启动goroutine无输出）深入解析goroutine与主goroutine的核心差异。关键点包括：1）go语句的异步特性导致主goroutine提前退出；2）闭包引用循环变量的常见陷阱及解决方案（值传递或sync.WaitGroup）；3）GPM调度模型如何高效管理轻量级goroutine。文章还对比了主goroutine与普通goroutine的生命周
你是否感觉学的AI框架只能做Demo？本文结合数十个开源项目拆解经验，直指AI开发者“三重境界”痛点，并为Go/Java等后端开发者量身定制了一套清晰的“感知-学习-构建”三层进阶框架。文中推荐了精读项目清单、核心框架对比（LangGraph/Eino）及生产级问题攻克要点，提供了一条从“会玩”到“会造”的可落地路径。
Google推出支持Go语言的智能体开发工具包(ADK)，为开发者提供模块化多智能体系统构建方案。该开源工具包充分利用Go的高并发特性，支持代码优先开发模式，内置调试界面和预构建工具，可与Google Cloud服务深度集成。ADK还提供A2A协议实现智能体间协作，目前已形成包含Java/Python的完整生态体系。开发者可通过官方示例仓库快速上手，构建从简单聊天机器人到复杂工作流的各类AI应用。
该工具箱主要面向施工单位的技术人员，提供设计方案时的各类复杂计算和常用数据查询服务，涵盖的功能种类非常丰富，能满足施工过程中的多样化技术需求。这个工具箱最大的优势在于无需安装，下载完成后直接打开就能使用，即开即用的特性特别适合施工现场的即时需求。使用这款软件能显著减少施工过程中的计算工作量。
全书共10章，从Go语言的进化历程讲起，逐步深入CGO编程、Go汇编语言、运行时与编译器等核心领域，更拓展至RPC与Web编程、WebAssembly（WASM）及GUI编程等前沿应用，最后以大模型技术的融合收尾，为读者呈现了一幅Go语言高阶应用的宏伟蓝图。掌握 Go 语言的开发者，能够投身于如火如荼的云服务与 AI 领域，参与构建高效、可靠的系统，满足不同行业对技术支撑的迫切需求，在当下及未来的
本文将作为上一篇的进阶，带你深入探索 Channel 的高级特性，包括**有缓冲 Channel**、**Channel 的关闭与遍历**，以及**单向 Channel**。掌握这些技巧，你将能编写出更高效、更健壮、更优雅的并发程序，真正发挥 Go 语言“为并发而生”的强大威力。
摘要：MCP Go SDK是为Model Context Protocol提供的官方Go工具包，帮助开发者高效构建MCP客户端和服务器应用。该SDK包含核心API包（mcp）、传输层实现（jsonrpc）以及OAuth支持包（auth/oauthex），支持快速搭建MCP应用。通过示例展示了如何创建服务器和客户端，并推荐了同类第三方项目（如mcp-go、go-mcp等）。该工具包由Google合作
支持TCP、UDP/KCP、WebSocket、DNS、DOH、DOT 协议WebSocket 协议支持使用 CDN 中转通讯默认使用自定义盐进行加密可以使用服务端直接生成客户端，客户端不需要任何参数和配置文件即可运行客户端支持四种类型，网页内含使用说明客户端介绍支持NPS的所有已有的代理功能，直接在WEB端设置代理即可。
Go 语言（Golang）并不强制要求面向对象编程（OOP），但它提供了一些机制（如结构体、接口和组合）来实现类似 OOP 的部分特性。- 接口（Interface）：定义行为契约，支持多态（隐式实现，无需显式声明）。- 没有类继承：Go 通过组合（而非继承）实现代码复用，避免类层次结构的复杂性。- 结构体（Struct）：类似类的数据容器，可以绑定方法（Method）。- 组合（Embeddin
本文档提供了一个Go语言编写的示例，演示了如何使用分片查询从Elasticsearch中高效地检索大量数据，并通过通道机制将结果汇总。该示例经过处理以保护敏感信息，适用于教学和文档编写目的。
深度学习作为人工智能领域的一个重要分支，已经在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等多个领域取得了突破性进展。通常，深度学习开发主要依赖Python生态系统，如TensorFlow、PyTorch等框架。然而，随着Go语言在系统编程和云原生应用中的广泛应用，越来越多的开发者开始探索如何使用Go语言进行深度学习开发。
sponge是一个强大且易用的 Go 开发框架，其核心理念是"定义即代码"（Definition is Code），通过解析SQLProtobufJSON文件逆向生成模块化的代码，这些模块代码可灵活组合成多种类型的完整后端服务。sponge 提供一站式项目开发解决方案，拥有出色的项目工程化能力，涵盖代码生成、开发、测试、API 文档和部署等，帮助开发者以"低代码"方式轻松构建稳定可靠的高性能后端服
本篇文章将作为下篇，带你深入探索指针在 Go 语言中的三大核心应用领域：函数参数、内存分配以及与数组、切片、结构体等复合类型的结合。掌握了这些，你才算真正将指针这把“利器”收入囊中，为编写更高效、更灵活的 Go 代码打下坚实的基础。
本文介绍了如何使用Go语言的Elasticsearch客户端库进行ES操作。主要内容包括：1) 配置初始化Typed Client；2) 创建索引并定义字段映射；3) 文档的增删改查操作；4) 构建类型安全的搜索查询；5) 执行聚合分析；6) 性能优化建议。重点说明了Typed API如何通过类型系统避免手写JSON字符串，提供编译期检查，同时推荐了单例客户端、批量写入等最佳实践。该方案能在保证代
本文深入探讨了 Go 语言中一个极具特色且功能强大的关键字——`defer`。`defer` 语句能够将其后的函数调用延迟到当前函数执行完毕前再执行，极大地简化了资源管理（如文件关闭、锁的释放）和错误处理流程。文章将从 `defer` 的基本用法入手，详细解析其核心的 **“后进先出”（LIFO）** 执行顺序，并通过文件操作、互斥锁等实战场景展示其应用价值。
Go语言采用简洁的for循环作为唯一循环结构，支持多种循环模式。基本语法为for初始化;条件;后置{}，可灵活省略部分形成类似while的循环。特色功能包括range关键字遍历集合和支持标签跳转的循环控制。性能优化上，建议预分配容量、避免循环内创建变量并按行优先处理二维数据。需注意循环变量捕获和遍历时修改集合等常见陷阱。典型应用场景包括服务器主循环、数据处理和算法实现等。相比其他语言，Go的循环设
摘要：作者在创建数据表时遇到字段命名困难，尝试百度翻译和AI工具都不够便捷。为此开发了一个基于大模型的字段生成工具（https://webagent.chat/），支持选择编程语言规范自动生成字段名，也可自定义输入。该工具能快速准确地生成符合规范的字段名，目前免费开放使用并欢迎反馈意见。（149字）
Go语言逃逸分析机制解析 逃逸分析是Go编译器决定变量分配在栈还是堆的重要机制。当变量在函数结束后仍需被访问时，就会发生"逃逸"到堆内存的情况。栈内存分配仅需两个CPU指令，回收代价小；而堆内存分配需要寻找合适内存块并通过GC回收，系统开销较大。 编译器根据变量是否被外部引用决定逃逸：函数外部未引用的优先放栈，存在引用的必定放堆。常见逃逸场景包括：返回局部变量指针、分配大对象超
沿着 AI 的发展脉络，本系列文章从Seq2Seq到RNN，再到Transformer，直至今日强大的GPT模型，我们将带你一步步深入了解这些关键技术背后的原理与实现细节。
用户创建一个 cluster.yaml 文件，内容类似：metadata:spec:mon:count: 3 # 期望有 3 个 Monitorstorage:useAllDevices: true # 期望使用所有节点上的所有可用磁盘Use code.Yaml当用户执行 kubectl apply，这个 CephCluster 对象就被存储在 Kubernetes 的 etcd 中了。声明式 A
在 Go 语言这门以静态类型和编译时安全著称的语言中，反射（Reflection）机制提供了一种独特的能力：在程序运行时检查、内省甚至修改其自身的结构和行为。这就像是给了代码一面镜子，让它能够在运行期间“看清”自己的类型、值和方法。本文将深入探讨 Go 语言的 `reflect` 包，从反射的基本概念出发，系统讲解其两大核心 `reflect.Type` 和 `reflect.Value`，并辅以
大语言模型将知识编码在数千亿级别的参数中。以GPT-3为例，其1750亿个参数通过分布式存储方式保存语言知识和世界知识。这种参数化存储虽然实现了强大的语言理解能力，但在知识更新方面存在技术挑战。
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九章云极普惠算力
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