データマイニングにおける Golang の利点は何ですか?

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "time"
)

func main() {
    ctx := context.Background()
    // 创建一个并发任务管道
    tasks := make(chan int, 10)

    // 启动一个任务 goroutine
    go func(ctx context.Context) {
        for {
            select {
            case task := <-tasks:
                fmt.Println("任务", task, "已完成")
            case <-ctx.Done():
                return
            }
        }
    }(ctx)

    // 向管道发送任务
    for i := 0; i < 10; i++ {
        tasks <- i
    }

    // 关闭管道，任务 goroutine 将结束
    close(tasks)

    // 等待所有任务完成
    <-ctx.Done()
}

package main

import (
    "fmt"
)

func main() {
    // 创建一个切片并分配内存
    slice := make([]int, 10)

    // 使用完切片后
    slice = nil

    // 垃圾收集器将自动释放 slice 占用的内存
}

import (
    "gonum.org/v1/gonum/mat"
    "gonum.org/v1/gonum/stat/distuv"
)

func main() {
    // 使用 gonum 进行矩阵运算
    m := mat.NewDense(3, 3, []float64{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9})
    fmt.Println(m.String())

    // 使用 statuv 进行概率分布采样
    dist := distuv.Normal{Mu: 0, Sigma: 1}
    samples := make([]float64, 1000)
    for i := range samples {
        samples[i] = dist.Rand()
    }
    fmt.Println(samples)
}