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Go Tutorial & Material

basics

go patterns

funny projects tutorial

Interative Go Programming

Jupyter 目前支持多种语言的内核，使得我们可以像学习Python这种动态的交互式解释型语言一样，学习GoLang这种静态的编译型语言，Amazing!
目前github上star最多的是Gophernotes, Mac OS X支持的不完美，不支持第三方库的动态导入，因此最好在Linux下使用，最简单的办法是直接使用Docker. 另一款是lgo.

采用Docker Jupyter Notebook，那关闭容器之后，当再次重启容器，就看不到jupyter 的服务端口以及token输出了，可以执行 docker exec -it a7a0a00c50c9 jupyter notebook list 查看当前运行的jupyter url。如果无法访问，可以执行 jupyter notebook --ip 0.0.0.0 --no-browser --allow-root

参考

Golang for Datascience

和 Python 数据科学生态numpy/pandas/matplotlib/sklearn 等对标的Go数据科学生态，Python 主要是易于学习上手，但是不适合生产环境开发和部署大规模高性能应用，而Golang这个Python和C语言的结合体，完美的实现了无锁的Concurrency和Parallelism，是开发分布式系统非常好的工程化语言，也被称为是21世纪的C语言，Golang的发明者同时也是C语言的发明者，Golang在做大规模数据处理和分布式系统非常有用，Golang在开发效率和执行编译效率得到权衡，非常适合开发部署和维护机器学习等工程应用，相信现在虽然是Python大行其道的时代，但是猜测随着机器学习和深度学习规模变大，应用场景和领域越来越多，越来越成熟的时候，可能在3-5年之后，Python就只适合做实验了，真正需要做的是快速做大规模数据清洗和预处理，快速训练模型，开发和部署哪些成熟的机器学习模型，Go语言会成为主流。

另外，Go语言会成为“上天入地”的最佳工程化语言，上天是指云计算，目前大部分云后端服务开始转向GO，比如Kubernetes和Docker技术，以及很多Web服务和微服务，入地是指边缘智能，也就是IOT，Go这种静态编译型语言在嵌入式设备当中应该比较方便，可以同时支持不同的架构和不同的平台交叉编译。

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Golang for Datascience

参考

Go ORM

参考

Go get 翻墙

编辑器

限流特技

性能分析

监控

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