大家好，感谢邀请，今天来为大家分享一下go 人工智能开发的问题，以及和人工智能开发入门的一些困惑，大家要是还不太明白的话，也没有关系，因为接下来将为大家分享，希望可以帮助到大家，解决大家的问题，下面就开始吧！
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从阿里到谷歌，为何科技公司竞相制造自家人工智能芯片？
1492年哥伦布从西班牙巴罗斯港出发，一路西行发现了美洲。葡萄牙人达伽马南下非洲，绕过好望角到达了印度。不久之后，麦哲伦用了整整三年时间，完成了人类史上第一次环球航行，开启了人类历史上的大航海时代。大航海时代的到来，拉近了人类社会各文明之间的距离，对人类社会产生了深远的影响。
人工智能进入“大航海时代”
（图片来源：https://tech.fpt.com.vn/language/en/chinas-engineers-create-thinker-universal-ai-chip-2/）
从深蓝到AlphaGo，人工智能逐渐走进人们的生活。人工智能也从一场技术革命，逐渐走向了产业落地。智能手机、智能家居设备、智能音箱……等设备，已经完全进入到人们的生活中。指纹识别、人脸识别、画面增强等实用人工智能的技术，也成为了人们日常使用电子设备必不可少的技术。
基于面部识别的emoji表情
（图片来源：https://www.engadget.com/2017/12/22/artificial-intelligence-2017-2018/）
这些在我们日常生活中“见怪不怪”的人工智能技术越来越普遍，代表了人工智能产业在近年来的爆炸式发展，2018年更是被称为人工智能技术规模应用的拐点。而作为人工智能技术的核心，人工智能芯片也备受关注，引得国内外科技巨头纷纷布局。谷歌、苹果、微软、Facebook、英特尔、高通、英伟达、AMD、阿里巴巴等巨头纷纷开始自主研发人工智能芯片。
国产寒武纪芯片（图片来源：http://military.china.com/important/11132797/20171107/31640388_all.html）
并且人工智能芯片的应用场景细分市场越来越多，专门为某些人工智能应用场景定制的芯片适用性明显高于通用芯片。这样的形势，给一些人工智能芯片的初创公司带来了机会。寒武纪芯片和地平线的人工智能视觉芯片、自动驾驶芯片等，就是初创公司在人工智能芯片领域取得成功的代表。
人工智能芯片大火的同时，已经呈现出三分天下的态势。FPGA、GPU和TPU芯片，已经在人工智能领域大规模应用。这三种人工智能芯片有何不同？人工智能企业又是怎样看待这三种芯片的？下文将为您详述。
FPGA并不是新鲜的事物，而因为AI的火热的应用需求不断增强，FPGA正是作为一种AI芯片呈现在人们的面前。准确的说，不仅仅是芯片，因为它能够通过软件的方式定义，所以，更像是AI芯片领域的变形金刚。
FPGA是现场可编程逻辑阵列的首字母缩写，即Field－ProgrammableGateArray。过去曾与可编程逻辑器件CPLD进行过较量，如今已经在PAL、GAL、CPLD等可程式逻辑装置的基础上进一步发展，成为英特尔进军AI市场的一个重要法宝。
全球FPGA市场的年均增长率会达到7%（图片来自：gartner.com）
为了更好地了解FPGA和其对AI芯片的未来看法，ZOL企业站对英特尔可编程解决方案事业部亚太区市场拓展经理刘斌(RobinLiu)进行了书面采访。面对目前市场上出现的，CPU、GPU、FPGA、TPU等多种技术处理方式，英特尔又有哪些判断。
FPGA三大特点
刘斌表示：“实际上今天绝大多数人工智能系统是部署在通用处理器上的，原因是在很多应用领域中人工智能部分只是完成某个环节的系统任务，还有大量其它任务一起构成系统处理的完整单元。”在此基础上，出现了很多种选项，比如FPGA、TPU2或者NNP等专用处理器。这种专用处理器，往往向深度学习和神经网络领域延伸，拥有更高效的存储器访问调度结构。
FPGA具有很强的灵活性（图片来自：ruggedpcreview.com）
FPGA被称为大型数据中心和计算机群众的“加速多面手”也有其技术生态背景。FPGA的开发社区规模相对较小，也具有一定的门槛，但是，FPGA具备良好的存储器访问能力，并且可以非常灵活高效的处理各种不同位宽的数据类型，其有效计算力接近专用处理器的水平，FPGA还可以在线重编程成为其它非人工智能任务的硬件加速器，这也是其有别于GPU和TPU的关键因素。
具体而言有三大特点：FPGA器件家族的广泛覆盖可以适配从云到端的应用需求；FPGA具有处理时延小并且时延可控的特点，更适合某些实时性要求高的业务场景；FPGA可以灵活处理不同的数据位宽，使得系统可以在计算精度、计算力、成本和功耗上进行折衷和优化，更适合某些制约因素非常严格的工程化应用。相比于ASIC则FPGA更加灵活，可以适配的市场领域更加广泛。
自定义功能芯片
以微软为例，在微软必应搜索业务和Azure云计算服务中，均应用了英特尔FPGA技术，在其发布的“脑波项目”(ProjectBrainwave)中特别阐述了英特尔FPGA技术如何帮助Azure云和必应搜索取得“实时人工智能”(real-timeAI)的效果。
英特尔FPGA支持必应快速处理网页中的数百万篇文章，从而为您提供基于上下文的答案。借助机器学习和阅读理解，必应现在可提供智能答案，帮助用户更快速找到所需答案，而非手动点击各个链接结果。在微软脑波计划中，同样选择了英特尔现场可编程门阵列的计算晶片，以具有竞争力的成本和业界最低延迟进行人工智能计算。
如果说在AI芯片领域各家有各家的拿手绝学，那么身为“变形金刚”FPGA的拿手绝学就是自定义功能了。作为特殊应用积体电路领域中的一种半定制电路的FPGA，既解决了全定制电路的不足，又克服了原有可编程逻辑器件门电路数有限的缺点。也就是说，尽管FPGA不是辐射范围最广的，但是一旦匹配后，输出惊人，所以也是良好的芯片选择。
不止FPGA
随着人工智能的发展，芯片的设计不仅要能够满足人工智能对计算力的需求，还要能够适应不断变化的产业需要。在不同的应用领域和不同的位置，前端还是数据中心，甚至边缘计算等应用场景。刘斌表示：一种芯片是没办法解决所有问题的。从移动设备，到服务器，再到云服务、机器学习和人工智能的加速，需要不同种类的技术支持，需要能够支持从毫瓦级到千瓦级的多种架构。
在英特尔人工智能领域，除了FPGA之外，还提供了ASIC方案下的NNP神经网络计算加速器、Movidius专注前端智能摄像头领域和Mobieye加速芯片，在无人车领域做视觉相关的物体、道路、异常情况的监测。
过去30多年，摩尔定律几乎每年都会推动微处理器的性能提升50%，而半导体的物理学限制却让其放慢了脚步。如今，CPU的性能每年只能提升10%左右。事实上，英伟达CEO黄仁勋在每年的GTC上都会提到同一件事——摩尔定律失灵了。也就是说，人们要获得更强的计算力，需要花费更多的成本。与此同时，GPU的崛起速度令人咂舌，看看英伟达近两年的股价就知道了。
微处理器趋势图（图片来自NVIDIA）
随着人工智能、深度学习等技术的兴起与成熟，起初为图像渲染而生的GPU找到了新的用武之地，以GPU驱动的计算环境随处可见，从HPC到AI训练。站在数字世界、高性能计算、人工智能的交叉口，GPU悄然成为了计算机的大脑。将性能从10倍提升至100倍，GPU的加速能力远超以X86架构构建的CPU系统，将时间压缩至分钟级别，功耗也相对较低。
2006年，借助CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture，通用计算架构）和TeslaGPU平台，英伟达将通用型计算带入了GPU并行处理时代，这也为其在HPC领域的应用奠定了基础。作为并行处理器，GPU擅长处理大量相似的数据，可以将任务分解为数百或数千块同时处理，而传统CPU则是为串行任务所设计，在X86架构下进行多核编程是很困难的，并且从单核到四核、再到16核有时会导致边际性能增益。同时，内存带宽也会成为进一步提高性能的瓶颈。
传统CPU计算架构难以支撑快速成长的HPC（图片来自NVIDIA）
与以往的通用算法相比，深度学习对计算性能的要求则到了另一个量级上。尽管在GPU中运行并行核心时处理的应用数量相同，但在系统中单个内核的使用效率却更高。此外，经过重写的并行函数在应用程序关键部分运行时，在GPU上跑的速度更快。
更重要的是，英伟达在利用GPU构建训练环境时还考虑到了生态的重要性，这也是一直以来困扰人工智能发展的难题。首先，英伟达的NVIDIAGPUCloud上线了AWS、阿里云等云平台，触及到了更多云平台上的开发者，预集成的高性能AI容器包括TensorFlow、PyTorch、MXNet等主流DL框架，降低了开发门槛、确保了多平台的兼容性。
其次，英伟达也与研究机构、大学院校，以及向Facebook、YouTube这样的科技巨头合作，部署GPU服务器的数据中心。同时，还为全球数千家创业公司推出了Inception项目，除了提供技术和营销的支持，还会帮助这些公司在进入不同国家或地区的市场时，寻找潜在的投资机会。
可以说，英伟达之于GPU领域的成功除了归功于Tesla加速器、NVIDIADGX、NVIDIAHGX-2这些专属的工作站或云服务器平台，更依托于构建了完整的产业链通路，让新技术和产品有的放矢，从而形成了自己的生态圈，这也是英特尔难以去打破的。
在不久前举行的谷歌I/O2018开发者大会上，TPU3.0正式亮相。根据官方介绍，TPU3.0的计算能力最高可达100PFlops，是TPU2.0的8倍多。TPU的英文全名是TensorProcessorUnit，它是谷歌自主研发的针对深度学习加速的专用人工智能芯片。TPU是专为谷歌深度学习框架TensorFlow设计的人工智能芯片。著名的AlphaGo使用的就是TPU2.0芯片。
谷歌TPU3.0芯片
（图片来源：https://techcrunch.com/2018/05/08/google-announces-a-new-generation-for-its-tpu-machine-learning-hardware/）
目前大多数人工智能企业青睐于GPU芯片，而TPU相对于GPU而言，采用8位低精度计算节省晶体管，对精度影响很小但是却可以大幅节约功耗。尤其是当大面积集成系统时，TPU不仅性能更强，功耗也会大幅低于GPU集成系统。由于芯片能力非常强大，谷歌使用了液冷散热技术，可以帮助TPU更好的为数据中心服务。
谷歌TPU架构
（图片来源：http://www.electronicdesign.com/industrial/cpus-gpus-and-now-ai-chips）
除了强大的性能外，谷歌在生态系统的建设上做了大量的工作。在TPU1.0和2.0的初期，谷歌并没有大规模推进其商业化，而是围绕生态做文章。这就意味着要投入巨额的成本，而且冒着极大的市场风险。当然，背后的潜在市场也是巨大的。在人工智能市场竞争激烈的形势下，吸引到更多的开发者到谷歌的生态系统中，将会比对手有更强的竞争优势。
TPU计算集群
（图片来源：https://www.nextplatform.com/2017/05/17/first-depth-look-googles-new-second-generation-tpu/）
目前谷歌正快速扩张自己的云计算业务，TPU也依托于云平台运行。通过更低的售价让人工智能开发企业抛弃GPU，转投成本更低的TPU服务，是谷歌目前正在大力发展的业务。如果TPU无法获得巨大的市场份额从而降低单颗TPU的成本，那么谷歌将很难在人工智能市场盈利。不过，TPU强劲的计算性能和集群计算阵列可以让人工智能开发企业更快的开展业务。TPU的强大，让谷歌在人工智能芯片领域已称霸一方。
上游厂商喊得再欢，落地到千人千面的行业场景中也要由解决方案商来帮忙，无论是GPU、FPGA还是TPU，最终还是要听听客户的使用感受。为此，我们采访了人工智能产品和行业解决方案提供商旷视科技。旷视科技利用自主研发的深度学习算法引擎Brain++，服务于金融安全、城市安防、手机AR、商业物联、工业机器人等五大核心行业。
在旷视科技看来，GPU、FPGA、TPU在通用性和能效比之间的取舍不同。其中，GPU最成熟，但也最耗资源，常用于训练神经网络和服务端；FPGA最灵活，能支持应用中出现的特殊操作，但要考虑灵活度和效率之间的trade-off；TPU相对最不灵活，但如果场景合适则能发挥出最大功用。
如果拿汽车类比，GPU是大巴车，适合多人同目标；FPGA是小轿车，能到任何地方，但得自己会开；而TPU是火车，只能在比公路少的多的铁轨上开，但开的飞快。人工智能还在快速发展，还处于在各个行业落地的过程中。这个阶段对GPU，FPGA和TPU都有需求。
目前，旷视科技选择的是T型技术方案，即在维持一定广度的同时，深耕某些应用场景，因此在算法实际落地的过程中，自然而然地产生了从GPU/CPU到FPGA的需求。GPU主要用于训练，而FPGA能在端上能提供比GPU更好的性能功耗比。CPU则是无处不在的“默认"选择。未来，不排除采用TPU的方案来进一步提高端上的能力。
从行业来看，当前IoT领域对AI芯片的需求最为迫切，原因是IoT领域要求在有限的功耗下完成相应的AI任务，最需要性能功耗比高的AI芯片。至于未来要借助AI赋能各个行业，旷视科技认为，最初阶段可能都会先用GPU的AI方案，因为和源头（即神经网络训练阶段）衔接最好。另外对于中心化的应用，只要GPU按现在的“黄定律”的速度迭代前进，基于GPU在大批量处理数据的场景下仍然经常是公开可得的最佳方案。
Go语言开发，月薪如何达到3万？
对于Go程序员来说，月薪3万需要会哪些内容呢？希望本文对月薪不到3万的你有一定的帮助，祝你早日实现月薪3万+
在这里，我需要假定一些前提条件。首先，我们假定工作地点是北京。然后，我们分大公司和创业公司两个维度来看。
01大公司我们先来看一个滴滴的『Golang开发工程师（20k-50k）』招聘要求：
岗位职责：
参与滴滴基础服务平台的设计、研发工作，提升滴滴产品稳定性；与产品经理尝试沟通产品需求；进行相关产品的技术文档编写，方案设计；学习研究业界先进技术，保持技术进步；任职要求：
本科及以上学历，计算机相关专业，两年以上服务端研发经验；深入理解计算机原理，有扎实的数据结构和算法基础；深入理解linux系统及其原理，熟悉TCP/IP、HTTP协议以及网络编程；良好的编码和文档习惯，对代码美感的追求孜孜不倦；精通Go/C/C++/Python等至少一门语言，有Go开发经验者优先；熟悉常用的sql、nosql数据库原理，阅读和理解优秀的开源系统代码；具有分布式系统设计和开发经验者优先。我们主要关注任职要求。
硬性条件有一些是硬性条件，比如：学历、专业、工作年限。这些必须具备，否则简历可能都不通过。能力特别突出除外。
计算机基础前段时间，我拉了一些大学生，专门为他们做学习和职业规划，已经做了两期「1对1」沟通，其中我一再强调，要注重基础知识。对于计算机来说，基础主要包括：数据结构和算法、操作系统、计算机网络、计算机组成原理等。另外，需要学习一些汇编知识，同时C语言最好能较熟悉。
然而，作为一个已经工作了的人，以上基础，如果不好，可能没法做到现在全面的补上来，但有一些应该花时间，至少换工作前，需要进行复习，比如：数据结构和算法、计算机网络等，如果你刚工作，我建议给自己定一个计划，什么时间好好补补哪方面的基础。
从上面滴滴岗位的要求可以看到，他们对基础很看重。这也是我一直很看重的。
良好的习惯有时候我在想”处女座“的代码应该看起来会很美（你身边有处女座的程序员吗？）
程序员应该有一些洁癖：对代码美感的无限追求。永远记住，代码是写给人看的，只是偶尔让机器执行一下。
在这方面，Go为程序员做了很多，通过gofmt可以很大程度让团队的风格保持一致。我们应该按照gofmt的要求编码，努力做到gofmt执行前后一致，好的习惯是需要长期养成的。
比如，我看到这样的注释就会忍不住改一下：
//这是注释我会改为：//这是注释
虽然只是加了一个空格，但看着更舒服！
精通一门语言这里我们谈Go语言，所以我们谈谈怎么才算精通了Go语言。
对于精通，其实每个人的理解是不一样的，并没有统一的标准。但大体上，我们可以从以下几个方面来考察：
Go语言基本功。这方面相对来说是比较容易的，看书+项目实战，基本就没问题了；核心特性的原理。比如：GMP理论，slice和map等数据结构的实现，内存分配策略，GC策略等。这些知识我们可以通过一些资料和书籍获得，目前Go语言中文网就有这方面较多的资料，https://studygolang.com/subject/3。另外，如果能力够，可以阅读相关源码，实际来说也应该尝试啃啃，可以结合着一些资料来啃；架构方面的知识。现在微服务架构很火，需要理解、掌握微服务架构的知识。掌握一些优秀的架构方案，有实际的架构经验；问题排查知识和性能调优经验。CPU、内存问题排查，垃圾回收问题排查等，runtime涉及到的调试工具熟练掌握，pprof工具熟练掌握，有实际的性能调优经验；Go生态的掌握和优秀开源项目学习。熟悉Docker、k8s等Go生态方案，了解持续集成工具和实施方案。Go的优秀开源项目，像BoltDB、Caddy，Web框架Gin/Echo等，都是值得认真阅读的。https://github.com/avelino/awesome-go该项目汇总了Go语言各种库。数据库知识现在的项目，都离不开存储，要求我们必须掌握数据库知识。现在数据库一般分为两种：关系数据库（SQL）和非关系数据库（NOSQL）。我们必须同时掌握这两种，因为项目中很可能都会使用。
目前来说，关系数据库一般掌握MySQL即可；而NOSQL方面，Redis必须学习，MongoDB也得了解。除此之外，缓存方面，Memcached虽然现在貌似更多被Redis替代了，有兴趣也可以了解下。
其他方面，像ElasticSearch现在是很流行的，有些时候直接当数据库使用，我们也应该熟悉它的使用。
分布式系统设计这方面的知识，很多人可能没有机会实践，更多只能学习别人总结的知识、经验。如果你工作中有幸能接触这方面的知识，一定要好好学习，这是对你职业很有帮助的。
关于分布式系统设计，市面上有不少这方面的书籍。我个人建议，如果你现在的项目，在不断向分布式方向演进，可以买这方面的书看，如果只看没机会实践，对自己的帮助会比较小，毕竟这是一个实践更重要的技能。
高性能、可扩展、高可用，这是架构设计常谈的一些方面，很多知识有实际的接触会更能理解。
其他知识
除了上面的知识，一般还建议了解一些前端知识，掌握Nginx等WebServer，熟悉Linux下的shell编程、Vim的简单使用等。总结通过上面的分析，你会发现，语言只是整个知识体系的一小部分。基础扎实，不断学习，有机会实践，工作3年左右进入大厂，月薪3万小case。
02小公司由于各种原因，有些人可能没进入大厂，那么小公司如何能够达到月薪3万呢？
同样，我在网上找了一份小公司招人要求。职位：Go开发工程师，薪资范围（30k-50k）。
职责：
负责大数据平台和AI运维平台的服务端设计、研发工作,保证服务稳定、可靠；理解业务逻辑与分析产品需求并给出相应的技术方案；学习研究业界前沿技术,保持技术进步,不断提高服务性能；注重代码质量，有良好的自我驱动能力，工作严谨，责任感强，有协作精神；要求：
计算机相关专业本科及以上学历，三年以上工作经验；熟悉Linux系统及其原理,熟悉Web服务端开发,熟悉TCP/IP、HTTP协议以及网络编程；熟练掌握golang等程序设计开发,有实际项目开发经验；基础扎实,熟悉掌握mysql、redis等常用储存方案及基本原理，能够独立地设计合理的数据库结构；具有分布式/高性能系统设计和开发经验者优先,熟悉大数据hadoop相关技术经验都优先。从这份JD可以看出，除了基础要求、算法方面和上面的不太一样外，其他的类似。
一般来说，大厂，特别是百度系（指初始团队从百度出来的），面试考核算法特别多。相较而言，小公司对这方面不会太看重。
然而，无论要求是什么，基础扎实永远是好的，无论是你的发展还是对你能力的提升都会很有帮助。
从上面小公司的JD看，似乎小公司更容易拿到3万以上。从这几年的行情看，情况确实如此，但这只是现金的部分。综合考虑，大公司性价比会更高。
小公司的详细情况，我就不额外重复分析了。这里对选小公司提一些建议，方便更快地实现月薪3万。
如何选择小公司对于大学生，我强烈建议毕业时候要努力进入大公司。如何进入大公司，我以后有机会专门撰文分享。对于没有经历过大公司的，要给自己定一个目标，进入一家互联网大公司历练下，对自己的提升是很不一样的。
那么，如果选择小公司，我们该如何选呢？
我在创业公司摸爬滚打了快5年，对创业小公司有一些自己的理解。在这里给一些建议，供参考。
新人（0-2年）如果你是一个工作年限不长的（0-2年），你进入小公司并不是选择创业，更多可能是进不去大公司。这时候，你一定要想办法了解这家公司是否注重新人的成长，公司是否会有现金流问题（可能不一定了解到，但一定要多打听这个公司的情况，否则很容易进去没多久就裁员）。这个时期的你，最关注的不应该是拿到多少钱，而是这份工作对自己的成长会有多大。进入公司后，除了工作之外，一定要注意保持“带薪学习”，否则几年后，你和同学的差距会越来越大。
老手（3年以上）如果你工作有一定的年限了（3年以上），你选择创业公司，更多希望公司能够成功，能够实现自己财务的突破。这时，你要找一个自己看好的方向，找靠谱的团队，尤其是创始人，他代表了这个公司对这个行业的认知，能不能成功，创始人是关键。当然，进入创业公司，心里要有预期：成功的可能性是很小的。选择了创业公司，你就要做好准备，千万别只是简单的混日子，应该把自己定位成公司的核心人员，甚至进入公司管理层。关于待遇，在谈offer时，能多要就多要，创业公司的薪酬体系不完善，入职时的薪资很重要，切记！
总之，创业公司风险相对较大，适合想闯一闯的人。创业公司对你的要求，更多会是广度，你需要多方面提升自己，这一定程度上也是一件好事。如果你进入创业公司之前，在某个领域的深度足够，创业公司的环境对你来说是一个很好地机会，让你能够更全面的发展。同时，你要保持对技术的敏感度，别让手生！
还有更多想说的~作为一个技术人，我们除了掌握技术本身之外，我个人强烈建议花些时间学学其他的东西，读读其他的书籍，别只是停留在技术层面，至少工作了2、3年之后，应该花30%左右的时间在其他能力的提升上，工作年限越长，这个比例应该越大。同时，应该学会总结，将自己的学习、工作等心得、体会记录下来，和别人分享。所以，强烈建议你尝试写作。
写作，教会别人，这也是掌握知识最牢固、最有效的方式，当然难度也较大，需要有毅力，要坚持！
总结通过以上的分析，我想你应该对达到月薪3万以上是个什么要求有了一定的了解。这里的关键还是要自己制定目标，坚持学习，否则一切都是遥不可及！
祝你早日实现月薪3万！
最后附上一份『Go语言月薪3万』思维导图。每一块会进一步细化，每一块都值得撰文细说，欢迎关注我，后续文章第一时间获得！
有没有可能用Alpha Go之类的人工智能，来学习或者创造一套前所未有的足球战术？为什么？
足球恐怕是不行，如果是说让AI去踢的话可能会实现，如果只是安排战术比较困难。
足球首先不是一个有限零和游戏，另外足球的胜负不只是取决于策略，还取决于球员的现场发挥，仅仅制定决策树是没有意义的，任何一个球员的状态失常或超常，或者说状态与平时不稳定的变化，都会对整体战术判断产生影响，不知是己方球员，还有对方球员的影响。对于AI来说，确实可以接近实时地制定一个策略，但是这个策略并不能实时地传达到球员那里，所以执行起来具有困难。
如果全部采用AI去踢，允许中枢将策略实时地传达到每个单元的话，理论上说，AI是可以实现比人类更加优秀的战术安排的。
GO语言能做些什么
Go语言是一种高性能、并发性强的编程语言，适用于构建各种类型的应用程序。它具有简洁的语法和强大的标准库，可以用于开发网络服务器、分布式系统、云计算应用、大数据处理、人工智能等。
Go语言支持并发编程模型，提供了轻量级的协程（goroutine）和通道（channel），使得编写高效的并发程序变得简单。
此外，Go语言还具有良好的性能和可扩展性，可以轻松处理大规模的并发请求。总之，Go语言是一种功能强大、易于学习和使用的编程语言，适合用于构建各种类型的应用程序。
OK，本文到此结束，希望对大家有所帮助。
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