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jasminepeng 2017-01-10 16:47:19 +08:00 committed by GitHub
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@ -33,7 +33,7 @@ _关于专家现场 Go 培训请注册_[ _Go Beyond the Basics_][12]_。_
有一些真正的聪明人正在做一个 [Go 解释器][18],我一定会持续关注它。如你所知的那样,有几个 Read-Eval-Print-LoopREPL的解决方案可以用来评估表达式并确保代码按预期工作但这些方法通常意味着容忍不便的事项或费力从几个方案中找到一个适合你的案例。有一个健壮、一致的解释器就太好了一旦我了解到更多我会告诉你们。
*在开发中使用 Go 复杂特性?观看 O'Reilly 的视频训练 [中级 Go ][19]*
*在开发中使用 Go 复杂特性?观看 O'Reilly 的视频训练 [中级 Go ][19]*
### Go 的 serverless - 会是什么样子?
@ -59,7 +59,8 @@ AWS Lambda 是最知名的 serverless 提供商,但 Google 最近还推出了
我之前关于 Go 的易部署性的观点可能是数据科学家使用 Go 的一个关键原因:他们可以更轻松地在可读以及可用于生产的应用程序中向他人展示数据模型。与此相结合的是 Go 的广泛使用(正如我前面提到的,它正变得越来越流行!),而且有数据专家创建“可用并且与其它程序兼容”的程序。任何使用 Go 构建的应用数据科学家会在公司其他部分使用相同的语言,或者至少非常适合现代架构。
*更多关于 Go 的数据科学Daniel Whitenack 写了一个很好的概述,解释了如何使用它:[_ Data Science Gophers_][24]。*
*更多关于 Go 的数据科学Daniel Whitenack 写了一个很好的概述,解释了如何使用它: [Data Science Gophers][24]。*
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