定义结构体（Struct）​

使用场景：当你需要定义一个复合数据类型来组织和存储不同类型的数据时，结构体非常有用。它们通常用于模拟现实世界中的对象和实体

type Employee struct {
    ID        int
    FirstName string
    LastName  string
    Address   string
}

定义接口（Interface）​

使用场景：接口在为不同的类型提供统一的方法集合方面非常有用。它们广泛用于实现多态性和封装概念，使得你可以编写更灵活和可扩展的代码

type Reader interface {
    Read(p []byte) (n int, err error)
}

定义类型别名（Type Alias）​

使用场景：类型别名主要用于代码重构，特别是在将一个大型项目从一个 API 迁移到另一个兼容的 API 时，它可以确保向后兼容

type OldLogger = NewLogger

定义自定义类型（Custom Type）​

使用场景：自定义类型适用于为特定的数据或概念创建专有的类型，这样可以使代码更加清晰易懂，并且利于类型安全

type UserID int

定义函数类型（Function Type）​

使用场景：当你需要将函数作为参数传递给其他函数，或者需要从函数返回函数时，定义函数类型非常有用。这有助于创建高度模块化和可重用的代码库

type HandlerFunc func(w http.ResponseWriter, r *http.Request)

不带*（直接使用结构体实例）​

当你直接使用结构体实例时，每次你将结构体赋值给另一个变量或将其作为参数传递给函数时，Go 都会创建该结构体的一个副本。

type Person struct {
    Name string
    Age  int
}
​
func incrementAge(p Person) {
    p.Age += 1 // 只修改了副本的Age
}
​
func main() {
    person := Person{Name: "John", Age: 30}
    incrementAge(person)
    fmt.Println(person.Age) // 输出: 30，因为incrementAge中修改的是person的副本
}

在这个例子中，即使incrementAge函数尝试修改Person的Age，主函数中的person变量也不会受到影响，因为它操作的是person的一个副本。

带*（使用指向结构体的指针）​

当你使用指向结构体的指针时，你可以直接修改原始结构体实例中的数据，因为指针存储的是结构体数据的内存地址。

func incrementAge(p *Person) {
    p.Age += 1 // 直接修改原始结构体实例的Age
}
​
func main() {
    person := Person{Name: "John", Age: 30}
    incrementAge(&person)
    fmt.Println(person.Age) // 输出: 31，因为incrementAge中修改的是原始person实例
}

在这个例子中，incrementAge函数接收一个指向Person的指针，这意味着它可以直接修改传递给它的实例。当我们传递&person（person的地址）给incrementAge，函数中的任何修改都会反映在main函数中的person上。

那修改的是哪个实例？​

修改的是在函数incrementAge调用时传入的person实例的副本。这个副本只在incrementAge函数的作用域内存在，一旦incrementAge函数执行完毕，这个副本就会被丢弃（如果没有其他引用指向它，它会被垃圾回收器回收）。因此，incrementAge函数内部对p.Age的修改不会影响到main函数中的person实例。

为什么设计成这样？​

1. Go 语言在函数调用时通过值传递的方式避免对原始数据的不必要修改，从而保持数据的安全性和一致性。同时，这种方式也避免了在函数调用时不断修改原始数据可能导致的错误和混乱。
2. 通过值传递，函数接收的是数据副本，这确保了函数的纯粹性（尤其是对于简单函数而言），函数的行为不会因为外部变量的改变而改变，使得函数更易于理解和预测。
3. 比如对于大型结构体，复制整个结构体可能会导致额外的内存和性能开销。因此，在处理大型数据或需要直接修改原始数据时，使用指针传递会更高效。所以，遇事不决就使用指针就对了。

打开控制台，输入​

netsh wlan show profile name=wifi的具体名字 key=clear

说英语“天然分词”而中文不是，主要是因为英语和中文在书写和语法结构上的差异。

英语的“天然分词”​

英语作为一种印欧语系的语言，其书写系统中单词之间通常由空格分隔。这种空格不仅在视觉上标示了单词的边界，也使得词汇的识别和分割变得相对直观和简单。因此，在处理英文文本时，简单地按空格分割基本上就可以得到有效的单词列表，这就是所谓的“天然分词”。

中文的分词挑战​

中文属于汉藏语系，其书写系统中的文字是紧密连续的，没有明显的分隔符来直接标示词语的边界。中文的“词”是由一个或多个汉字组成的，汉字之间没有空格或其他明显的分隔符。因此，从连续的文本中确定哪些汉字组合在一起形成有意义的词汇是中文自然语言处理中的一个基本而重要的任务。这个过程称为“分词”。

为什么分词很重要​

在自然语言处理（NLP）中，无论是英语还是中文，分词都是一个基础且关键的步骤。它直接影响到后续的词性标注、命名实体识别、情感分析等任务的效果。对于中文来说，准确的分词更是挑战性的，因为：

• 同一串汉字在不同上下文中可能有不同的切分方式，这就需要理解上下文来做出正确的分词决策。
• 存在大量的歧义和新词，这些都需要分词系统能够不断更新和学习来适应语言的变化。

因此，虽然英语由于其书写系统的特点在分词方面面临的挑战相对较小，中文的分词则需要复杂的算法和大量的语料库支持，才能有效地识别词汇边界，处理歧义等问题。

数值数据​

原始数据：人的身高 175cm，体重 70kg。

向量化后：175,70175,70。

这里直接使用数值作为向量的元素。

类别数据​

原始数据：颜色，选项有“红、黄、蓝”。

• 如果某个对象的颜色是“红”，

向量化后：1,0,01,0,0。

• 如果颜色是“黄”，

向量化后：0,1,00,1,0。

这种方法称为独热编码，每个位置代表一种颜色，该位置为 1 则表示该颜色，其他位置为 0。

文本数据​

原始数据："The cat sat on the mat."

• 词袋模型（Bag of Words）:
  向量化后：假设字典中的词有 "the", "cat", "sat", "on", "mat", "dog"，则向量可能为 2,1,1,1,1,02,1,1,1,1,0，表示字典中每个词在文本中出现的次数。
• TF-IDF:
  向量化后：每个元素是一个词的 TF-IDF 得分，例如 0.3,0.2,0.2,0.2,0.2,00.3,0.2,0.2,0.2,0.2,0，数值表示词的重要性。

图像数据​

原始数据：一个 8x8 像素的黑白图像。

向量化后：每个像素值在 0 到 255 之间，将图像展平为一个 64 维的向量 0,255,122,...,430,255,122,...,43。

时间序列数据​

原始数据：一周的股票价格 100,102,104,103,105,107,108100,102,104,103,105,107,108。

向量化后：直接使用这个序列作为向量 100,102,104,103,105,107,108100,102,104,103,105,107,108，或者提取特征如平均价格、最大增长率等。

声音和视频数据的向量化稍微复杂一些，因为它们是时间序列数据的多维表示，通常包含大量的信息。下面是声音和视频数据向量化的一些方法和例子。

声音数据​

声音数据通常以波形的形式出现，可以通过多种方法向量化，用于后续的处理和分析。

原始数据：一段音频记录。

• 时域分析：直接使用音频的原始波形数据。例如，一段音频文件的振幅值可以直接构成一个向量。
  向量化后：0.01,−0.02,0.03,...,−0.010.01,−0.02,0.03,...,−0.01，这些数值代表音频波形在不同时间点的振幅。
• 频域分析（傅立叶变换）：将音频信号从时域转换到频域，表示为不同频率成分的强度。
  向量化后：5,20,0,3,...,85,20,0,3,...,8，这里每个数值代表了音频中对应频率成分的强度。
• MFCC（梅尔频率倒谱系数）：一种在语音识别中常用的特征，它描述了音频信号的短时功率谱在梅尔尺度上的对数。
  向量化后：13,−3,2,5,...,713,−3,2,5,...,7，一组 MFCC 系数可以作为音频的特征向量。

视频数据​

视频是一系列连续图像帧的集合，通常还伴有音频轨。因此，视频数据的向量化需要考虑空间信息（图像帧）和时间信息（帧序列）。

原始数据：一段视频。

• 帧提取：将视频分解为一系列图像帧，每一帧可以像处理静态图像那样被向量化。例如，可以使用前面提到的图像数据向量化方法。
  向量化后：图像帧 1 的向量,图像帧 2 的向量,...图像帧 1 的向量,图像帧 2 的向量,...，视频变成了一系列图像帧向量的集合。
• 时间特征提取：除了提取每一帧的空间特征外，还可以提取表示视频时间演变特征的向量，如通过对连续帧的变化进行编码。
• 深度学习方法：可以使用卷积神经网络（CNN）来处理单个图像帧，以及使用循环神经网络（RNN）或 3D 卷积网络来处理帧序列中的时间关系。
  向量化后：利用神经网络，视频可以被编码成一个高维的特征向量，用于视频分类、情感分析等任务。

复杂结构数据​

原始数据：一个社交网络图。

向量化后（图嵌入）：假设每个用户是图中的一个节点，使用图嵌入技术可能会得到每个用户的向量表示，如用户 A 的向量可能是 0.5,−0.1,0.30.5,−0.1,0.3，这个向量捕捉了用户在社交网络中的位置和连接模式

为什么说所有数据都可以向量化?​

向量化的本质是提取数据的特征并用数值来表示这些特征。不同类型的数据，如文本、图像、声音等，虽然它们的特征提取方法和向量化技术各不相同，但最终都能归结为数值表示的形式。

查询字符串（Query String）​

GET /resource?id=2​

• 这是传统的方法，将参数添加到 URL 的查询字符串中。
• 它适用于过滤结果或传递非层级性的数据。
• 它使得参数可选，可以很容易地添加更多的参数，例如 GET /resource?id=2&sort=asc&category=books。
• 此方法在 URL 的长度和结构上可能有限制，因为有些浏览器和服务器对 URL 长度有限制。

路径参数（Path Parameter）或 RESTful 参数​

GET /resource/2​

• 这种方法通常用于 RESTful API，参数是 URL 路径的一部分，前端更喜欢这种。
• 它适用于指定资源或资源的特定操作，表达了一种层级关系。
• URL 看起来更加清洁和“友好”，这有时候被称为“clean URLs”或“pretty URLs”。
• 在设计 RESTful API 时，路径参数常用来获取特定资源或资源集合。

建议使用哪一种？​

• 如果你在设计一个RESTful API，通常会使用路径参数来获取特定资源。例如，GET /users/2 来获取 ID 为 2 的用户。
• 如果你需要过滤列表或者有很多可选的参数，那么查询字符串可能更合适。例如，GET /users?id=2 可以用来从用户集合中过滤出 ID 为 2 的用户，同时还能添加其他过滤选项，如 GET /users?role=admin。

autocomplete="new-password"​

始终告诉浏览器这是新密码

<el-input
  v-model="userForm.password"
  class="loginInput"
  type="password"
  autocomplete="new-password"
  show-password
  placeholder="设置登录密码（数字+字母，8位以上）"
  size="large"
  @keydown.enter="loginVerification">
</el-input>

autocomplete="current-password"​

告诉浏览器要记住密码

<el-input
  v-model="userForm.password"
  class="loginInput"
  type="password"
  autocomplete="current-password"
  show-password
  placeholder="请输入登录密码"
  size="large"
  @keydown.enter="loginVerification">
</el-input>

autocomplete="tel"

指定自动填充某些字段，该例子为字段填充手机号

<el-input
  v-model="smsForm.mobilePhone"
  class="loginInput mb20 mobilePhoneNumber"
  placeholder="请输入手机号"
  clearable
  size="large"
  autocomplete="tel">
</el-input>

需要用到这个库 mammoth.js​

在项目中安装

npm install mammoth

运行脚本

const mammoth = require('mammoth');
const fs = require('fs');

mammoth
  .convertToHtml({ path: './index.docx' })
  .then(function (result) {
    fs.writeFileSync('./output.html', result.value);
  })
  .catch(function (err) {
    console.log(err);
  });

转换后可以看到，很多格式都是保留下来的，更方便后期设置样式了

get -u 注意​

• • 如果直接运行 go get -u 而不指定具体的包，它将更新当前模块（项目）所有依赖的包到最新版本。这包括直接依赖和间接依赖。
• • 如果指定了具体的包，如 go get -u some/package，则只会更新该包及其依赖到最新版本。