Go 语言能够支持并构建与微服务结合的内部工具、架构和后端服务而深受IT企业欢迎，许多IT架构工具由Go构建而成，例如大型的Kubernetes、Docker和Vault等。数据显示，有63%的具有统治力的云原生项目都是用Go构建。
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Go是谷歌开发的，谷歌技术好，有情怀。相比来说，Java的母公司Oracle是一个没有情怀和技术的恶霸。如果各用一句话来概括这3个编程语言的特点：Java「就业最好」：岗位多，工资高。这个趋势也许会持续5-10年。
Golang游戏开发是一个非常开放的领域，它可以使用Go语言来开发游戏，让开发者利用Go语言的优势快速开发游戏。Go语言拥有简单、可拓展、高效的特点，可以有效地满足游戏开发需求。
Go语言适合网络程序和本地程序的开发。Go的优点：垃圾回收，语意明确，格式统一。 Go的缺点：效率目前没有C++高，但对于桌面程序而言，效率问题不大，因为硬件已经很快了。c++过于复杂了，加入很多炫技的内容。
1、音视频提取这一关键功能主要利用nvidia基于gstreamer开发的插件，这个插件可以发挥nvidia gpu的硬件解码功能。当时这个服务使用go和c混编的方式，问题的症状是服务运行一段时间后，不输出音视频数据。
2、在Golang中，要调用项目下的go文件，需要先将所需调用的函数或变量定义为可导出（首字母大写）的，然后使用import关键字导入该文件所在的包。
3、在Go中一个goroutine最多占用CPU 10ms，防止其他goroutine被饿死。
4、在IO密集型应用，GOMAXPROCS大小设置大一些，获取性能会更好。IO密集型会经常发生系统调用，会有一个新的M启用或创建，但由于Go调度器检测M到被阻塞有一定延迟。如果P数量多，则P管理协程队列会变小。
物体检测：它是一种计算机视觉形式，可以识别图像或视频中的对象并找到它们。物体识别可以使用这种识别和定位的方法计算场景中的物品，并确定和标注它们的确切位置。
智能视频分析支持的检测功能主要有： 入侵检测：主要是目标存在检测功能 通过对监控图像序列的处理和分析，识别物体入侵的行为，并且对有潜在危险的行为进行报警，以避免危险事故的发生，从而有效地保证安全。
技术介绍 视频AI行为智能分析预警系统是行为识别技术、人脸识别技术、物体识别技术多合一的技术整合而成的一套系统。
刚才我在介绍的过程当中，已经讲了很多关于AI的场景。
AI 拍照功能简而言之就是对取景框内的物体进行分析，并根据物体特性推荐 8 种拍摄模式，包括人像、美食、宠物、风景、城市、花卉、日出、日落场景。每一种拍摄模式都会根据取景视角、颜色等因素进行自动调节。
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