深圳 Go:实验性可视化 Go 环境搭建与应用
项目介绍
深圳 Go(工作标题)是一个受编程谜题游戏如 TIS-100 和 SHENZHEN I/O 启发的实验性可视化 Go 语言开发环境。此项目提供了一个界面来编辑一个“图”,其中节点代表 Goroutine(goroutines),箭头表示通道读写(channel reads and writes)。这类似于电路中多个微控制器通过电气方式通信。深圳 Go 还能将这样的图转换成纯净的 Go 源代码,可以编译运行或作为常规 Go 程序的库使用。该工具首次亮相于 2017 年的 linux.conf.au 开源及游戏迷你会议。请注意,这不是谷歌的官方产品,而是实验性的,可能存在许多未打磨之处和bug,并且不提供支持。
快速启动
要安装深圳 Go,您需要首先确保已安装 Go 和 Git。若已准备就绪,可跳至安装步骤;否则,请先完成这两项软件的安装。
安装预要求
- Go: 确认是否已安装,通过终端命令
go version
。 - Git: 类似地,检查 Git 是否已安装,通过运行
git version
。
一旦满足以上条件,执行以下命令以获取并安装深圳 Go:
go get -u github.com/google/shenzhen-go
这将会下载所需的 Go 包,构建 shenzhen-go
程序,并将其置于 go/bin
目录下。从任何终端运行该程序,例如在您的主目录下执行 go/bin/shenzhen-go
(Windows系统路径可能为 go\bin\shenzhen-go.exe
)。随后,浏览器应自动加载深圳 Go 的用户界面。如果未自动打开,请遵循打印出的指令操作。
应用案例和最佳实践
深圳 Go 尤其适合希望通过图形化方式理解和设计并发 Go 程序的开发者。其最佳实践包括:
- 使用深圳 Go 设计复杂的并发模式,如发布/订阅、worker池等,通过视觉化提高理解度。
- 初学者可通过创建简单的示例图学习如何在 Go 中有效地使用 Goroutines 和 channels。
- 教育场景中,它可用于教学 Go 语言的并发模型,通过互动学习提升学生兴趣。
尽管具体案例较少,但在探索深圳 Go 提供的示例目录时,每个示例都展示了特定的并发模式或 Go 特性的应用,是学习与实践的宝贵资源。
典型生态项目
由于深圳 Go 是一个较为实验性的项目,并且目前处于非活跃维护状态,没有明确的典型生态项目列表。然而,它的存在启发了更多关于可视化编程接口和并发模型教育的讨论与发展。开发者社区可能会围绕类似概念开发新的工具或扩展,虽然这些可能不会直接关联到深圳 Go 项目本身,但它们受到了其创新思路的影响。
本文档提供了基础的安装指南和对深圳 Go 项目的基本了解。鉴于项目现状,推荐开发者关注其提供的示例和文档,以深入探索其功能并应用于实际开发或教学过程中。
HunyuanImage-3.0
HunyuanImage-3.0 统一多模态理解与生成,基于自回归框架,实现文本生成图像,性能媲美或超越领先闭源模型00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~0361Hunyuan3D-Part
腾讯混元3D-Part00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++087Hunyuan3D-Omni
腾讯混元3D-Omni:3D版ControlNet突破多模态控制,实现高精度3D资产生成00Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile09
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选









