怎么把.go语言编译成mac下运行的程序
你在编译器里面build一下，然后去\bin\debug目录下找.exeexe就是可执行文件了。运行的时候可能需要用到debug目录下的其他文件(如配置文件、dll等)，所以需要把debug下的所有文件都放到一起。
而Go语言编写的程序最终为可执行的文件（window下编译出的是.exe的可执行文件），只需要将其赋予可执行的权限就可以直接运行了。
cd go/src ./all.bash 运行all.bash后出现ALL TESTS PASSED字样时才算安装成功。上面是Unix风格的命令，Windows下的安装方式类似，只不过是运行all.bat，调用的编译器是MinGW的gcc。
Go语言被设计为编译型语言。当我们使用Go编译器（如gc）编译Go程序时，它会将Go源代码（.go文件）转换为二进制可执行文件。这个过程通常发生在程序运行之前。
有没有一种编程语言,能使编出来的exe程序不需要运行库就能运行?
确切的说，没有。就连汇编语言都需要调用库函数。因为编译好的程序要同操作系统打交道，必然要用到库。c语言有c语言的库，c++有c++的库。库函数为你提供必要的编程接口，也就是API之类。
其实是可以的，用C/C++编写，然后静态链接所有的库(包括C++运行时)，这样所有依赖全在一个文件里了；C#和java类似，必须依赖对应的运行时环境(虚拟机)才能运行；C/C++生成的是二进制机器指令，可以直接运行。
你编译的exe文件如果没有依赖其他任何运行库或者外部数据，就可以单独运行。
C++写的程序可以生成.exe，可以随时随地运行。如果进行Visual C++程序设计就是窗口式的运行方式。 C写的程序一定要在DOS下运行。 是的。
恐怕没有你需要的东东。几乎所有桌面应用程序都是要运行库伴随的。只不过大部分时候这些运行库都已经被安装在系统里了。VC，Delphi， VB都是这样。
将深度学习模型部署为exe需要哪些工具
准备工作首先，你需要一个深度学习框架。常见的深度学习框架有TensorFlow、PyTorch、Caffe等等。在本文中，我们将以TensorFlow为例。其次，你需要一个Python编程环境。深度学习框架通常使用Python作为编程语言。
开源深度学习框架：如 TensorFlow、PyTorch 等，能够方便构建和训练深度学习模型。可视化工具：如 TensorBoard、Weights & Biases 等，能够方便观察模型训练过程和结果。
图片1：Redis可以用作我们深度学习REST API的消息代理/消息队列 Redis是内存中的数据存储。它不同于简单的键/值存储(比如memcached)，因为它可以存储实际的数据结构。今天我们将使用Redis作为消息代理/消息队列。
深度学习用Visual Basic。目前主流的编程软件VisualBasic的版本是VisualBasic 0专业版。我们所使用的操作系统是Windows10。先把VisualBasic 0的安装光盘放入电脑的光盘驱动器中，通常电脑能够自动运行光盘上的安装程序。
深度学习：MATLAB提供了深度学习工具箱，可以用于构建、训练和部署深度学习模型，用于图像识别、语音识别等任务。信号处理与通讯：MATLAB提供了信号处理工具箱，可以进行信号的滤波、频谱分析、通信系统的建模和仿真等。
go语言适合做什么
后端开发：Go语言在后端开发方面非常流行。其高效的并发模型和出色的性能使它成为构建高性能的Web应用程序和微服务的理想选择。Go语言的标准库提供了丰富的网络和并发编程原语，使开发者能够轻松构建可扩展的后端系统。
Go语言。他主要是在一些网页版的服务器中用于系统编程的一种语言。他是谷歌开发的一种编程语言。在一定程度上，谷歌有一定的垄断作用。不能随随便便的在语言当中添加其他的语言成分。
Go语言主要用作服务器端开发，其定位是用来开发“大型软件”的，适合于需要很多程序员一起开发，并且开发周期较长的大型软件和支持云计算的网络服务。
Go语言的跨平台能力到底有多强?看完你就知道了
对比于其他语言的程序，Go语言的跨平台能力是真的强，拿.Net和JAVA来说吧，.Net在.Net core出现之前是不能跨平台的，只能在windows上编译运行，即使是.net core出现以后，跨平台的程序也是相当的麻烦。
内置强大的工具，Go语言里面内置了很多工具链，最好的应该是gofmt工具，自动化格式化代码，能够让团队review变得如此的简单，代码格式一模一样，想不一样都很困难。
从学术的角度讲Go语言其实非常平庸，不支持许多高级的语言特性；但从工程的角度讲，Go的设计是非常优秀的：规范足够简单灵活，有其他语言基础的程序员都能迅速上手。更重要的是Go自带完善的工具链，大大提高了团队协作的一致性。
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