提起 Go 语言中的rune类型，相信大家对它并不陌生。虽然它并不常用，但在我的印象里，用得最多的就是用它来处理中文字符串截取。

没错，多语言的字符串处理就是rune的强项。

今天网上刷到一个网友的提问：在 Go 语言中两个 interface{} 可以比较吗？我想了一下，在我的项目中，几乎很少去直接比较两个interface{}类型的变量，但真要比较的话，答案是肯定的，两个interface{}肯定可以比较，但是多少得注意一下细节。随后，我就在网上查阅了相关资料，在这里和大家详细分享一下。

interface{}不仅仅用来表示接口，它是一个动态类型，可以用来表示任意类型，也有一个别名any。这里所说的比较是指用==或!=比较。

很多人都说init()函数在 Go 语言中是一种神奇的存在，那么它到底神奇在哪里呢？这里就来聊一聊在 Go 语言中 init() 函数的作用以及它的执行顺序。

顾名思义，init是英语单词"initialization"的缩写形式，意思是初始化的意思，用来执行一些初始化操作，它在入口函数main()之前执行，并且一个包中甚至一个文件中，可以有多个init()函数，没有参数和返回值。

在Go中所说的空结构体就是struct{}，它是一种特殊的存在，可能你在项目中看到过，但并没有深入的了解它的应用场景，这里结合自己平时项目中的经验，介绍一下空结构体（struct{}）的一些应用场景。

Go语言中的空结构体（struct{}）是一种零内存占用的特殊类型，其所有实例可能共享同一内存地址（zerobase），它不包含任何字段，但却有很多应用场景。

紧接上文，这里就来验证一下，空结构体的内存地址是否相同，以及内存占用大小：

作为一个Go开发者，内存对齐是一个基础而又重要的概念，在日常项目中，我们经常希望提高程序性能和运行效率，那么了解Go语言中的内存对齐原理是必要的，帮助我们合理的定义结构体，编写出高效的应用程序。

先来看一个未经优化的结构体S1和一个优化后的结构体S2，并获取实际大小：

在当今复杂的Web应用中，精细化的权限管理是保障系统安全的关键环节。PHP-Casbin 作为Casbin生态的PHP实现，凭借其灵活的模型支持和强大的扩展能力，已成为PHP开发者实现访问控制的首选工具。

PHP-Casbin 基于PERM（Policy/Effect/Request/Matcher）模型，抽象出通用的访问控制框架。

• 模型灵活‌：通过配置文件支持自定义访问控制模型，可动态调整权限策略。
• 多模型支持‌：内置 超级用户 管理、角色继承等功能，支持多层权限控制，支持ACL、RBAC、ABAC等数十种权限模型。 ‌
• 轻量化设计‌：默认仅处理授权逻辑，需配合其他组件完成身份认证（如OAuth）。

适用于需要动态权限调整的系统，如API安全控制、企业内部权限管理等场景，支持通过配置快速迭代权限策略。

有一天，突然在项目中看到有个clear的函数，还以为是本地定义的函数，但在本地却没有找到相关定义。鼠标放上那么一点，才发现是Go语言中内置的函数，恕我孤陋寡闻了。

于是，就在网上各种搜索准备一探究竟，才知道clear函数是Go1.21版本中引入的内置函数，一起被引入的还有max和min函数。

clear主要用于清理map和slice的，在此之前一直没有快速清理map和slice的办法，例如清空map中的元素往往需要通过for遍历并通过delete去删除元素。

越来越多的开发者开始使用Go语言开发，这其中不乏有PHP、Python、Java的，还有C和C++转Go的，技术功底可谓是鱼龙混杂、良莠不齐。无论是从小白入门还是直接上手做项目，如果要真正掌握一门编程语言，基本功早晚都要练的。

言归正传，在Go语言中有两个用来内存分配的内置函数：new和make。经历了很多项目，发现make的使用频率要远高于new，实际开发中make几乎是无可代替，之所以new的使用频率没那么高，是因为它有几种可以代替的编写方式。虽然都用于内存分配，但它们还是有一些区别，所以应用场景也各不相同。

苟日新，日日新，又日新。

生活从不眷顾因循守旧、满足现状者，从不等待不思进取、坐享其成者，而是将更多的机遇留给善于和勇于创新的人们。

在人工智能飞速发展的今天，无论是 AI 相关的技术，还是 AI 相关的产品，都是层出不穷、日新月异。

Spring AI 是一个基于Spring生态的 AI 接入组件，简化人工智能应用的开发流程，提供了抽象接口，作为开发 AI 应用程序的基础。 这些抽象具有多种实现，支持以最少的代码更改轻松交换组件。

前有 ChatGPT 的横空出世，现有 DeepSeek 的后生可畏。

在人工智能（AI）飞速发展的今天，大语言模型（LLMs）百家争鸣、群英荟萃，AI已经成为人们茶余饭后必备的话题，更是人们工作、学习中必备的工具。

大语言模型（LLM）是一种利用大量数据训练的深度学习模型，旨在理解和生成人类语言。