在日常的学习、工作、生活中，肯定对各类范文都很熟悉吧。相信许多人会觉得范文很难写？这里我整理了一些优秀的范文，希望对大家有所帮助，下面我们就来了解一下吧。

开发者介绍 致敬开发者篇一

以上就是本期的全部内容了，元气满满开始新的一周吧~

本期统筹｜ 十八

▲大国担当，责任领航｜社会责任10年100事

▲央企社会责任管理：新境界、新目标和新使命

▲每一朵鲜花的背后，都隐藏过被污染的河流

▲今年夏天，一场高温正在改变世界

▲香港可持续发展年鉴(1997-2022)｜25年100事

▲辽阔天地敢作为｜xxx会议十大关键词解读

▲春潮逐浪高｜xxx成立社会责任局前后

▲常怀素心为环保｜对话抱朴再生创始人刘学颂

▲上市公司披露碳信息积极吗？|《2021中国上市公司碳信息透明度》报告来了

▲ceo的创业取向与企业社会责任活动选择｜一份面向166位企业ceo的调研发现

▲联合国可持续发展目标语境下的esg信息披露｜esg洞察

开发者介绍 致敬开发者篇二

apollo硬件平台支持从cpu到gpu到fpga各种计算硬件，也支持从gps、imu、摄像头，到激光雷达等各种传感器。同时，apollo提供的黑盒子能够记录和保存所有的数据信号，使得合作伙伴可以更安全、有效地预防和处理车辆事故。

把所有的模块加在一起，apollo能让每一个开发者从 0 到 1， 快速组装一辆属于自己的自动驾驶车。今天正式对外开放apollo ，它将有三种不同的开放形式：开放代码、开放数据和开放能力。百度的合作伙伴autonomoustuff的一位工程师，根据百度今天发布的软件框架、结合推荐的硬件组合方案，只用了三天时间就改造完成了一辆自动驾驶汽车。

百度今天正式对外开放的是apollo 。百度开放了封闭场地循迹自动驾驶能力、自定位能力和端到端等非常有价值的数据。更为重要的是，apollo会快速地开放越来越多的能力，每周都会更新，每两个月左右都有新的版本和总体能力的提升。

接下来百度的具体计划是，到今年9月份，apollo将会开放固定车道自动驾驶能力和开放部分的仿真引擎数据；到今年年底，apollo将开放一系列新的能力，使车辆能够在简单城市路况下，完成自动驾驶任务，同时会开放更多的数据及数据上传的接口；2018、2019、2020年，apollo会加强开发能力，加速开放速度，直到最后实现完全自动无人驾驶。

陆奇宣布apollo生态正式诞生，初始合作伙伴超过50个，阵容豪华，包括：

家优秀的中国汽车制造商和两家世界一流的汽车制造商——福特和戴姆勒。

2.世界一流的汽车零部件供应商和和芯片公司、传感器公司、地图公司、云服务公司、创业公司、研究机构。

3.中国众多的城市合作伙伴。

陆奇说：今天的apollo已经是世界上最强大自动驾驶生态。

apollo的主战场在中国，它将给中国汽车工业提供最好的创新生态。陆奇说。

apollo也是世界的。百度今天宣布，已经成立apollo美国子公司和新加坡子公司。“我们将在美国、新加坡和当地合作伙伴一起发展自动驾驶汽车业务。这将是中国近代史上，第一次用中国的技术来引领一个巨大工业的全球发展。

百度ai平台是由百度大脑和百度智能云组成，这是中国最完整、最全面的ai平台。百度大脑是百度ai平台的核心，智能云是百度ai平台的基础。

，这个数量远远超过其他平台。包括语音识别，图像识别，人脸识别，视频理解，自然语言处理等，不管是质量和数量都是业界领先的。百度paddlepaddle是国内第一个开源的深度学习计算平台。

百度将会开放一系列新的ai能力。在百度大脑，将提供远场语音识别、视频理解、增强现实、机器人视觉、自然语言处理平台等；在百度智能云，将提供新的更简单易用的云开发平台。同时，百度为企业客户提供ai-stack，这是一个具备ai特性的混合云方案。

百度自己是最大的ai开发者，也是百度ai平台的最大使用者。百度绝大部分应用比如搜索、信息流等都在使用百度ai平台；百度使用ai平台与与合作伙伴开发了一系列的ai解决方案和智能云生态，比如智能客服、智能销售、金融大脑、医疗大脑、教育大脑、出行大脑等等。另外，百度ai平台也在不断的激发有创意的、有深远社会意义的新的场景和应用。例如使用ai寻人，帮助老人找回失落多年的亲人，使用人脸就在机场马上登机等。

这一切应用都会持续推进百度ai平台的发展。最重要的是，百度ai平台的核心技术经过了长期的积累，以及大量用户实际应用的考验，所以最有活力，最有生命力。

推出“ai star计划”。在，通过资金、培训、市场、政策等配套措施，为ai 开发者提供全方位的扶持。

举行第13届“百度之星”大赛。“百度之星”在中国科技行业极具影响力，。今年大赛将以 “create for more （岂止创造）”为主题，在传统的“程序设计大赛”上新增“开发者大赛”，让更多开发者能有机会参与进来，用最强、最好的ai能力来做创新。

携手长江产业基金助力开发者成功，成立apollo基金和dueros基金，推动中国ai的发展。

百度与之达成的合作领域包括四个方面：在apollo上合作开发自动驾驶技术，nvidia将提供apollo的参考计算硬件；在paddlepaddle 深度学习平台上，nvidia将专门投入研发团队使paddlepaddle将来成为中国最强的深度学习平台；在dueros 和百度智能云上，nvidia做深度的合作为开发者提供更好的gpu支持。

英特尔ai产品集团cto amir khosrowsashi介绍，百度和英特尔已经进行了十年的合作，主要有三个合作方面：百度大脑；百度智能云；dueros。双方的合作将让英特尔在中国有更大的发展空间，百度也将得到更好的结果。amir表示，英特尔非常重视中国的开发者。今天大会的宗旨是为开发者创造，英特尔也是如此。

李彦宏今天乘坐了两辆不同的无人车，从百度大厦到达国家会议中心会场。

第一辆是百度和博世共同打造的一辆suv，这辆车能够在高速封闭道路上实现自动驾驶。第二辆是在国家会议中心门口换乘的一辆黑色轿车，这辆车除了定位系统，并没有其他的雷达和传感器，可以根据人工驾驶的轨迹，实现在封闭园区规定线路上的自动驾驶。

而这辆黑色轿车，就是apollo计划第一阶段开放的自动驾驶能力，是apollo计划的起点，为合作伙伴提供最系统、成熟、门槛最低的方案。这辆车就是前面提到autonomoustuff的工程师用百度开放的技术花了三天时间改造完成的。

开发者介绍 致敬开发者篇三

1、

客户满意和有价值的软件是关键词。要确保我们开发的软件产品能够给客户带来真正的价值，这完全取决于在开发期间与客户的密切合作。产品管理是确保客户需求在开发期间被正确理解的关键。我们应该集中精力在对客户最有价值的工作上。

尽早并持续交付的能力是满足客户的关键。及时交付部分功能比最后交付全量功能更好，至少我们应该给我们客户一个选择。

2、

我们的目标是为了开发能够帮助客户提升价值的产品，要支持任何变化。变化不是一种否定，它体现了团队和产品负责人在敏捷开发过程中的一种工作方式。

3、

开发周期和发布周期完全不同。尽管有发布周期，但我们的目标是短开发周期。发布周期的长度依赖业务决策，并且和客户的期望紧密关联。短开发周期的频繁交付缩短了反馈周期并增强了学习。频繁交付还能让团队及早暴露弱点并及时移除障碍，增加了敏捷性和灵活性。

4、

只要在业务和研发之间建立起桥梁，我们就能从中受益。业务人员和产品管理知道市场状况、客户需求和客户的价值。开发团队知道产品和技术可行性。如何将这两方面结合？我们需要作出睿智的决策

5、

知识类工作(比如软件开发)是由具有技能和激情的人来做的。为了激发个体的斗志和创造力，自由是最重要因素。要让角色去适应人而不是让人去适应角色。

6、

面对面交谈在分布式开发中尤为重要。当我们看到人们彼此交谈时，信息更多以听说的形式被传递。文档(虽然它很重要)不能代替交谈，将每件事都写下来简直是不可能的。我们不应该只依靠写文档来传递重要信息。

7、

跟踪有多少功能已经实现，集成，测试是一种更可靠的进度度量。

8、

目标是为了消除高负荷工作并保持可持续的速度工作(例如，不加班工作)。质量问题通常牺牲长期收益，人们越是疲劳创造力就越低。因此可持续开发吧！

9、

任何技术负债(代码缺陷、架构缺陷)都会使开发减慢。我们不应该让技术负债积压，所以要持续地做重构，更改发现的缺陷，持续关注实现架构的质量。

10、

这种简单原则既适用于产品的功能特性也适用于流程。多余的功能不要增加。所有流程步骤应该时刻面临挑战(例如，这步真的需要吗? 谁会读这个文档？…)。

11、

架构、设计和需求会随着团队一起工作慢慢浮现，并且团队会从中学到很多。一些前置需求、架构和设计工作是需要的，但是不能把它们定义在纸面上传递。架构师和系统工程师是自管理研发团队的一部分，不要成为“孤岛”。

12、

花时间反思和从经验中学习能够促进持续化开发。因此“检查与调整”是敏捷核心实践之一。

开发者介绍 致敬开发者篇四

这意味着虽然流程和工具重要（尤其是大型组织），但是它们无法替换有能力的个体和高效的互动。个体的技能和他们之间的互动才是最关键的。

这意味着已集成、已测试、潜在准备发布的产品才是关键度量，它能够有效地跟踪项目进度和对发布做出决策。

3、

这意味着我们应该超越谈判并尝试提升与客户的合作。我们还应该建立以合作为基础的关系，而不是靠公司内的正式接口。

4、

这意味着欢迎需求变化，哪怕是开发后期。

开发者介绍 致敬开发者篇五

到目前为止我们一直在回避一个问题：actor的运行时应该怎么实现。我是故意的，因为我不是运行时方面的专家！从我的角度来看，以gcd作为基础来开发就很好（如果可以的话），因为它久经考验，并可以减少并发设计带来的风险。我也认为gcd是一个合理的出发点：它提供了正确的语义，有着很好的底层性能，并且它有一些高级功能，比如qos支持，对actor和其他东西都很有用。如果要给每个actor提供这些高级功能，通过给他们添加gimmeyourqueue()方法会很方便。

使用gcd有一些潜在的问题需要我们解决：

内核线程激增我们的目标是，让actor作为一个程序中的核心抽象来使用，也就意味着，我们想让开发者能够创建任意他们想要的数量，而不会遇到性能问题。如果伸缩性问题出现，你就不得不把逻辑上分开的东西合并到一起，来减少actor数量，带来复杂度并失去一些数据隔离的好处。因此这个被提出的模型应该有着很好的伸缩性，但是实际的实现需要依赖运行时。

在一个需要调用c代码和非纯swift编写的现有系统的运行时上，可靠地解决线程激增的问题是不可能或者不实际的。在那种情况下，完美不是必须的：我们只需要一条朝着那个方向的路，并在用到一个不合作的框架或api时，给开发者一个方法来完成他们的工作。我建议采用三个步骤来解决这个问题：

这种聚焦在开发者实际中遇到的有问题的api的方法，应该对服务器的工作尤其适合，这种情况下很可能同时需要非常多的actor。已有的服务器的库也很有可能对异步比对c代码更加友好。

actor的销毁actor如何被销毁也有一些疑问。理想的模型是，当actor的引用计数降为0且队列中最后的消息完成后，会被隐式释放。这可能需要一些运行时集成的时间。

有限的队列深度另一个潜在的担忧是gcd队列有无限的深度：如果你有一个生产者/消费者的情景，一个快速的生产者生产的速度，可能超过消费者消费的速度，并持续地积累队列中的任务。在这种情况下，研究这些可能会比较有趣：提供有限的队列来控制或阻塞生产者生产的速度。另一个选项是，把这看成一个纯粹的api问题，促使采用响应流和其他提供back pressure的抽象。

开发者介绍 致敬开发者篇六

：单一职责原则

就一个类而言，应该仅有一个引起它变化的原因。

：开放封闭原则

软件实体（类、模块、函数等）应该是可扩展的，但是不可修改。

：liskov替换原则

子类型必须能替换掉他们的基本类型。

：依赖倒置原则

抽象不应该依赖于细节，细节应该依赖于抽象。

：接口隔离原则

不应强迫用户依赖于他们不用的方法，接口属于用户，不属于它所在的类层次结构。

：重用发布等价原则

重用的粒度就是发布的粒度。

：共同重用原则

一个包中所有的类应该是共同重用的，如果重用了包中的一个类，那么就要重用包中的所有类，相互之间没有紧密联系的类不应该在同一个包中。

：共同封闭原则

一个包中所有类对于同一类性质的变化应该是共同封闭的，一个变化若对一个包影响，则将对包中的所有类产生影响，而对其他包不造成任何影响。

：无依赖原则

在包的依赖关系中不允许存在环，细节不应该被依赖。

：稳定依赖原则

朝着稳定的方向进行依赖。

：稳定抽象原则

一个包的抽象程度应该和其他稳定程度一致。

关于敏捷软件开发模式，其宣言和原则就是上面的一些内容，后续会不断更新相关的，关于开发设计，敏捷测试的一些内容。

开发者介绍 致敬开发者篇七

装逼从来都不是必要的，必要的是我们始终如一的想着装逼。

咳咳，讲点现实的，。

面试最后收到一句话：「 我们非常肯定你的开源分享能力和学习能力，我们也相信你能做好开发，但你的基础确实是太 low 了！」

其实从我的回答来说，我自己也觉得非常 low，用「舍本逐末」四个字来形容我再合适不过。

为了防止一些类似我这样的 android 开发工程师「严重偏科」，我决定出这么一个系列，我不知道这个系列多久可以出完，也许明天，也许三年，也许会因为工作的繁忙而拖更。

但有一件不变的事是，。

开发者介绍 致敬开发者篇八

由于建造一个可靠的actor需要比建造简单的actor需要更多的思考，需要去找寻默认提供渐进的复杂度暴露的模型。你最先需要的是一个建立它的方法。在具有actor语法的条件下，有两个广泛的选择：最高层级的actor语法，或是一个类型定义标识，也就是以下之一：

当一个人为actor建立了可靠性，一个新的条件会被添加到所有具有返回值的actor方法上：它们现在也需要被声明为throws。这强制使actor的调用方为actor的崩溃做好准备。

隐式地丢弃消息仍然是一个问题。我不太熟悉其他系统中采用的方式，但我想象了两种可能的方案：

1) 提供一个为actor注册失败处理的标准库api，让更高层级有能力去思考如何处理和应对这些失败。一个actor的init()方法可以使用这个api来在系统中注册失败处理逻辑。 2) 强迫所有的actor方法来抛出错误，使用actor一旦崩溃就抛出的语义。一个可靠actor的调用方被强制要求处理一个潜在的崩溃，并且以所有发送给他的消息的粒度来做。

在两种方案之间，第一种方案更吸引我，因为它把通用的失败逻辑抽取到一个地方，而不是让每个调用者去编写（难以测试）的的逻辑来细粒度地处理失败。举例来说，一个文档actor可能会注册一个失败处理逻辑，在它崩溃之后尝试把数据保存到另一个地方。

也就是说，两种方案都是可行的，并且需要被细化。

另一种设计：另一种方案是让所有的actor都变成”可靠的“actor，通过把额外的限制变成一个actor模型的一个简单部分来实现。这减少了一个swift开发者需要或不得不做的选择。如果async/await模型，最终变成async会隐式地抛出错误，那么这可能是正确的方向，因为在一个带有返回值的方法上await也隐式地带有try标识。

开发者介绍 致敬开发者篇九

我们遵循以下原则：

1、我们最重要的目标，是通过持续不断地及早交付有价值的软件使客户满意。

2、欣然面对需求变化，即使在开发后期也一样。为了客户的竞争优势，敏捷过程掌控变化。

3、经常地交付可工作的软件，相隔几星期或一两个月，倾向于采取较短的周期。

4、业务人员和开发人员必须相互合作，项目中的每一天都不例外。

5、激发个体的斗志，以他们为核心搭建项目。提供所需的环境和支援，辅以信任，从而达成目标。

6、不论团队内外，传递信息效果最好效率也最高的方式是面对面的交谈。

7、可工作的软件是进度的首要度量标准。

8、敏捷过程倡导可持续开发。责任人、开发人员和用户要能够共同维持其步调稳定延续。

9、坚持不懈地追求技术卓越和良好设计，敏捷能力由此增强。

10、以简洁为本，它是极力减少不必要工作量的艺术。

11、最好的架构、需求和设计出自自组织团队。

12、团队定期地反思如何能提高成效，并依此调整自身的举止表现。

开发者介绍 致敬开发者篇十

如同我们已经提到的，第一个限制（actor方法无法返回值）很容易解决。假如一个app开发者需要一个快速的办法来获取列表中成员的数量，而这个办法也可以被其他的actor看到。我们应该简单地让他们来定义：

这能够让他们await来自其他actor的结果：

这与async/await模型中的其他部分完美吻合。这与本宣言无关，但我们会发现，把以上例子定义成actor var是更通顺的。swift目前不允许属性的访问器来throw或者成为async。当这个限制被放开时，更直接的做法是采用actor var来提供更加自然的api。

注意这个扩展让模型能够产生比这多得多的用途，但是打破了actor模型的”免死锁“的保证。在一个actor方法上await会暂停当前任务，又因为你可能会遇到循环等待，这样就会死锁。这是因为一个actor在同一时间只能处理一个消息。这个简单的场景当一个actor等待自身的时候就会发生（可能通过一个引用链）：

这个简单的情况也能被编译器简单地诊断出来。复杂的情况理想中会根据运行时的实现，在运行时利用trap来诊断，。

针对这个情况的解法，是鼓励人们使用返回void的actor方法，”触发后不管“。有几个理由可以相信这会变成主流：async/await模型在语法上鼓励人们不要去使用（因为要求标记），许多使用actor的应用是事件驱动的应用（本质上是单向的），最终ui和其他系统框架可以鼓励开发者使用正确的模式，当然文档也可以描述最佳的实践。

开发者介绍 致敬开发者篇十一

1、我们最重要的目标，是通过持续不断的及早交付有价值的软件使客户满意。

--持续交付，快速迭代

2、欣然面对变化，即使在开发后期也一样，为了客户的竞争优势，敏捷过程掌握变化。

3、经常交付可工作的软件，相隔几星期或一两个月，倾向于采取较短的周期。

--尽早的、经常的交付可工作的满足需求的软件，在google，甚至可以做到每天交付一个可工作的软件，即beta版本

4、业务人员和开发人员必须互相合作，项目中的每一天都不例外。

--及时沟通，避免信息断层，减少延时，随时调整

5、激发个体的斗志，以他们为核心搭建项目，提供所需的环境和支援，辅以信任，从而打成目标。

--过程和方法对于项目的影响只有次要的影响，首要的影响是人

6、不论团队内外，传递信息效果最好效率最高的方式是面对面的交谈。

--邮件听不了语气，语音看不到表情，面对面沟通是最高效的办法

7、可工作的软件是进度的首要度量标准。

--最终产出物是可工作的软件，so，快速迭代交付的重要性不言而喻，这也是衡量一个项目进度的重要的element

8、敏捷过程倡导可持续开发，负责人、开发人员和用户要能够共同维持其步调稳定延续。

--目标清晰，设定可实现的短期的详细的目标，当然这种步调需要长时间的培养和锻炼

9、坚持不懈的追求技术卓越和良好设计，敏捷能力由此增强。

--拒绝平庸，追求卓越，良好的设计能减少很多工作中后期的麻烦，比如

10、以简洁为本，它是极力减少不必要工作量的艺术。

--轻文档，轻流程，重产出，重目标

11、最好的架构、需求和设计出自自组织团队。

--想起一句话：管理的最高境界是为共同的目标，整个团队共同承担责任，而不是单一职权负责制

12、团队定期的反思如何能提高成效，并因此调整自身的举止表现。

--不断思考总结，调优，减少不必要的资源消耗

开发者介绍 致敬开发者篇十二

让我们先定义什么是”共享可变状态“：”状态“是指程序使用的数据。”共享“指的是数据在不同的任务（线程、队列，以及任何并发抽象）中被共享。只是自己使用的状态是无害的：只要没有人修改数据，有多个读取者也是没问题的。

问题在于，当共享的数据可变，就会存在有人在改变它的同时，有其他人同时也在读取它。这打开了一个巨大的虫罐子，数十年来整个世界都在努力克服它。由于有多个来源正在查看和修改数据，必须要有某种同步机制，不然就会带来竞态条件、语义上不一致或其他的一些问题

自然地，开始第一步是使用mutex和锁。我不打算展开讨论这个话题，而是想说明锁和mutex带来了一系列问题：你必须保证数据一直被正确的锁保护着（不然会带来bug和内存安全问题）、决定锁的粒度、避免死锁，并且处理一些其他的问题。已经有一些优化这种情况的尝试，著名的java中的synchronized方法（后来也被引入了objective-c）。这种做法改进了语法的这一边，但是没有修复深层的问题。

当一个app开始运行，你会遇到性能问题，因为mutex通常是非常低效的——尤其是在多核多线程的情况下。由于这个模型的使用了数十年，已经有了许多方案去尝试解决一部分问题，包括读写锁、双重检查锁定、底层原子操作和类似read/copy/update的高级技术。他们每一个都在某种程度上优化了mutex，但是带来的超高的复杂度、不安全和不可靠的方案，本身也是一个问题。

说了这么多，共享可变状态当你在进行系统编程时非常重要：比如你在用swift实现gcd api或者内核，你必须有做到这些的全部能力。这就是为什么swift最终需要一个默认的、内存一致的模型。尽管有一天这件事会变得很重要，这些努力是从另一个角度，因此不是本提案的重点

对每个对此感兴趣的人，我建议阅读is parallel programming hard, and, if so, what can you do about it? 这是paul e. mckenny所写的一篇很好的调查研究，他一直在努力使linux内核扩展到大规模的多核机（数百个核心）。不仅是作为一篇印象深刻的硬件特点总结和软件同步方案，它也揭示了当你需要去考虑多核的扩展性和共享可变状态时，存在大量的、复杂的情况。

开发者介绍 致敬开发者篇十三

这份宣言概述了几个主要的步骤来解决这些问题，它们可以在未来几年里被逐渐地加入到swift中。第一步是非常确定的，但是接下来的几步越来越不确定：这还是一份比较早期的宣言，还有更多的设计工作要做。注意这里的目标并不是要提出本质上虚幻的想法，而是把我们所能得到的最好的想法放在一起，然后把这些想法合成为一个自洽的、适合swift其余部分的东西。

首先需要有的洞察是，存在四个主要的计算抽象，在他们之上来建立一个模型比较有意思：

对于第一点swift已经有了一个完整实现的模型，在这几年被不断提炼和改进，因此我们不再讨论它。比较重要需要了解的是，绝大部分底层的计算受益于命令式的控制流、使用值语义改变和类的引用语义。这些是重要的底层原语，计算过程建立在其之上，它们也反映了cpu的基本抽象。

幸运的是，swift并不是第一个面对这些挑战的语言：整个业界已经一起与这条巨龙搏斗，并且选定了async/await作为正确的抽象。我们会直接选择这个已经被证明的概念（语法上swift化）。采用async/await会极大地改善现有的swift代码，与现有和未来的异步处理的方法相吻合。

下一步是定义一个面对开发者的抽象，来定义并为独立程序中的任务以及他们所包含的数据建模。我们提议一种最高层级的actor模型，来定义和思考互相之间异步通信的、互相独立的任务。actor模型有着长久的历史，也被erlang和akka所采用和证实，这两者对大量可伸缩的可靠系统提供支持。以actor模型为基线，我们相信，通过保证被发送给actor的数据不会带来共享可变状态，进而能够实现数据的隔离。

谈及可靠系统，引入actor模型是一个很好的机会和理由，来引入一种处理、从运行时错误中部分恢复的机制（比如强制解包失败，数组越界等等）。我们探索几种可能的选项来实现，并推荐一种我们认为适合ui和服务端应用的方法。

最后一步是处理系统性问题，让actor能在不同的进程，甚至是在不同的机器上运行，同时仍然能通过发送信息来实现异步通信。这样可以推断出一些长期的可行性，我们会简单探索下。

开发者介绍 致敬开发者篇十四

swift的设计提案相比go模型有更高的抽象，但是直接反映了go中最常见的模式：goroutine的主体是在一个频道上的无限循环，对发到频道上的消息进行解码并对它们进行操作。可能最简单的例子是这个go代码（从这个博客上改编而来）

... 基本上和这个提出的swift代码类似：

swift的设计比go而言更加声明式，但并没有在如此小的角度上展现太多优缺点。然而，在更实际的例子中，高层级的声明式方法展现了优点。例如，goroutines监听多个频道是很普遍的，对于每个它们响应的消息各一个频道。这个例子（来自这篇博客）很典型：

这种东西在我们提案的模型中被表现得自然的多：

说了这些，go模型也有一些优点和取舍。go基于csp构建，它允许更多临时通信的结构。例如，因为goroutines可以监听多个频道，偶尔会更容易建立一些（高级的）通信模式。发往一个频道的同步消息，只能在有人监听和等待它们的时候被完全地发送，这可能带来性能优势（和一些劣势）。go并不尝试去提供任何的内存安全和数据隔离，所以goroutines有着mutexes和其他api供使用，并且会遇到一些标准的bug如死锁和数据竞争。竞争甚至可能会破坏内存安全。

我认为swift社区能从go的并发模型中学到的最重要的是，一个高度可伸缩的运行时带来的大量好处。经常会有成千上万甚至百万的goroutines运行在同一台服务器上。具备不再担心”线程不够用“的能力很重要，并且也是在云中使用go的一个关键决定点。

另一个教训是（即使在并发世界中实现有一个”最好的默认“方案非常重要），我们不应该过度限制开发者能够表达的模式。这是async/await设计独立于futures或者其他抽象的一个关键原因。一个swift中的频道库会和go之中的一样高效，并且如果共享可变状态和频道是某个问题的最好方案，那么我们应该拥抱现实，而不是逃避它。虽然这么说，我期待这些情况非常罕见 :-)