package main import("encoding/json""fmt""log")funcmain(){// 假设这是你要解析的JSON字符串 jsonStr :=`{"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}`// 声明一个map来存储解析后的数据 var result map[string]interface{}// 解析JSON字符串到map err := json.Unmarshal([]byte(jsonStr),&result)if err !=nil{ log.Fatalf("error parsing JSON: %s", err)}// 现在你可以像访问map一样访问解析后的数据了 fmt.Println(result["name"])// 输出: John fmt.Println(result["age"])// 输出: 30(注意:这将是float64类型,因为JSON中的数字默认为浮点数) fmt.Println(result["city"])// 输出: New York }
解析JSON字符串到Go的结构体
package main import("encoding/json""fmt""log")// 定义一个结构体来匹配JSON数据 type Person struct{ Name string`json:"name"` Age int`json:"age"` City string`json:"city"`}funcmain(){// 假设这是你要解析的JSON字符串 jsonStr :=`{"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}`// 声明一个Person类型的变量来存储解析后的数据 var person Person // 解析JSON字符串到结构体 err := json.Unmarshal([]byte(jsonStr),&person)if err !=nil{ log.Fatalf("error parsing JSON: %s", err)}// 现在你可以直接访问结构体的字段了 fmt.Println(person.Name)// 输出: John fmt.Println(person.Age)// 输出: 30 fmt.Println(person.City)// 输出: New York }
Large Language Model系列之三:大模型并行训练(Parallel Training of Large Language Models)
1 各类并行算法 参考资料: 1 大模型并行训练
2 ZeRO(Zero Redundancy Optimizer)零冗余优化
ZeRO(Zero Red…