Flux加持，Julia更适于机器学习 我们需要一种语言来编写可微算法，而Flux使得Julia成为了这样的一门语言。 Julia专为数学和数值计算而设计，非常适合表达ML算法。...同时，它在编译器中融合了现代设计和新思想，更容易满足最前沿ML的高性能需求。 在典型的框架中，所有的内容需要用几十万行的C++代码来堆砌，而Flux仅仅是几千行简单的Julia代码。...与其他下一代ML系统一样，Flux致力于提供较为直观的界面，并对任何类型的图形构建或性能注释采取强硬措施。 Julia支持Flux所有特性，包括控制流、数据结构和宏等。...Julia用于此任务的一个关键优势是它可用于实现基本数值库，如微分方程求解器或优化库; 这巧妙地解决了ML社区日益增长的需求，研究人员通过高性能代码（如光线跟踪器和物理引擎）反向传播，但gradient...例如，上面的代码并不局限于密集的浮点数组，而是可以给出稀疏的复数数组。
无论做什么，运行前都要先将 Julia 对象转移到 GPU。并非 Julia 中的所有类型都可以在 GPU 上运行。...在大约 1000 个 gpu 线程中的每一个创建和跟踪大量堆内存就会马上破坏性能增益，因此实现 GC 是得不偿失的。 使用 GPUArrays 可以作为在内核中分配数组的替代方法。...这些 gpu 数组的 Julia 操作由 Julia 的 GC 跟踪，如果不再使用，GPU 内存将被释放。 因此，只能在设备上使用堆栈分配，并且只能被其他的预先分配的 GPU 缓冲区使用。...发生「融合」是因为 Julia 编译器会重写该表达式为一个传递调用树的 lazy broadcast 调用，然后可以在循环遍历数组之前将整个调用树融合到一个函数中。...很多关于 CUDA 和 OpenCL 的 GPU 教程都非常详细地解释了这一点，在 Julia 中编程 GPU 时这些原理是相通的。 结论 Julia 为高性能的世界带来了可组合的高级编程。
它提供了一个抽象数组实现，专门用于使用高度并行硬件的原始功能。它包含设置GPU所需的所有功能，启动Julia GPU函数并提供一些基本的数组算法。...无论你做什么，任何Julia对象都必须先转移到GPU才能使用。并非Julia中的所有类型都可以在GPU上工作。...在~1000 GPU线程中的每一个线程创建和跟踪大量堆内存将很快破坏性能增益，因此这实际上是不值得的。 作为内核中堆分配数组的替代方法，你可以使用GPUArrays。...如果调用Array(gpu_array)，数组将被转移回RAM，表示为普通的Julia数组。这些GPU数组的Julia句柄由Julia的GC跟踪，如果它不再使用，GPU内存将被释放。...在没有GPUArrays + Flux之间协调的情况下开箱即用是Julia的一个非常独特的特性，详细解释见[3].
., 2018），JAX 的目标是通过跟踪和 Offload 高级数组运算来 Offload Python 本身编写的计算。...总的来说，我们能够编译使用 Flux 机器学习框架编写的完整机器学习模型，将模型的前向、反向传播及训练回路融合成一个可执行文件，并 Offload 到 TPU 中。...除了这些简单的操作以外，我们还提供了高级数组抽象的实现，尤其是 mapreduce 和 broadcast。...但重要的是，Flux 框架中的每个层只是一般的函数，它们可以反过来调用一般的线性代数运算。...图 2：不同批大小对应的 VGG19 前向传播时长。Flux CPU 是 Flux master/Julia master，但不使用 XLA 编译器。
以下是julia 中常见的数字类型： 整数类型 类型 位数 最小的价值 最大的价值 Int8 8 -2 ^ 7 2 ^ 7 - 1 UInt8 8 0 2 ^ 8 - 1 Int16 16 -2 ^ 15...> 1 1 julia > 1234 1234 整数文字的默认类型取决于目标系统是32位架构还是64位架构: # 32位操作系统 julia > typeof(1) Int32 # 64位操作系统...# 64位操作系统 julia > Int Int64 julia > UInt UInt64 julia 支持二进制和八进制、16进制的输入值 julia > 0x1 0x01 julia > typeof...ans指的是紧邻的上一条指令的输出结果 同样，既然有最大值以及最小值，即存在溢出的问题，从而会导致环绕行为，如例： julia > typemax(Int64) 9223372036854775807...中浮点数常见的例子 julia > 1.0 1.0 julia > 1. 1.0 julia > 0.5 0.5 julia > .5 0.5 julia > -1.23 -1.23 julia
Julia的入门非常简单，尤其是当您熟悉Python时。...第四个也是最后一个步骤是将CSV文件读入一个名为“df”的DataFrame中。...然后我们对每组(即每个国家)的所有日期列应用一个求和函数，因此我们需要排除第一列“国家/地区”。最后，我们将结果合并到一个df中。...savefig(joinpath(pwd(), "daily_cases_US.svg")) 总结 在本文中，我们介绍了使用Julia进行数据分析的基础知识。根据我的经验，Julia很像python。...两者都是开源的。我喜欢Julia的原因是它的高性能以及它与其他编程语言(如Python)的互操作性。我喜欢Python的地方在于它庞大的包集合和庞大的在线社区。
MLJ是一个用纯Julia编写的开源机器学习工具箱，它提供了一个统一的界面，用于与目前分散在不同Julia软件包中的有监督和无监督学习模型进行交互。...普遍采用分类数据类型：使模型实现能够正确地考虑训练中看到的类而不是评估中的类。 团队计划在不久的将来进行增强，包括Flux.jl深度学习模型的集成，以及使用自动微分的连续超参数的梯度下降调整。...实现MLJ模型界面的Julia机器学习算法是100％纯Julia。在Julia中编写代码几乎与python一样快，编写良好的Julia代码运行速度几乎与C一样快。...此外，单一语言设计提供了卓越的互操作性。例如，可以使用自动微分库（例如Flux.jl）实现：（i）超参数的梯度下降调优；（ii）使用CuArrays.jl，GPU性能提升而无需重大的代码重构。...普遍采用分类数据类型：Python的科学数组库NumPy没有用于表示分类数据的专用数据类型（即，没有跟踪所有池的类型可能的课程）。
它是完全用Julia写的开源机器学习工具箱，提供了统一的界面，用于和目前分散在不同Julia软件包中的有监督、无监督学习模型进行交互。...使模型实现能够正确地考虑训练中看到的类而不是评估中的类 团队还计划在不久的将来继续增强特性，包括Flux.jl深度学习模型的集成，以及使用自动微分的连续超参数的梯度下降调整。...同时，这种单一语言的设计提供了卓越的互操作性。例如，可以使用自动微分库（例如Flux.jl）实现：（i）超参数的梯度下降调整; （ii）使用CuArrays.jl，GPU性能提升而无需重大代码重构。...普遍采用分类数据类型 Python的科学数组库NumPy没有用于表示分类数据的专用数据类型，即没有跟踪所有可能类的池的类型。scikit-learn模型的解决之道是将数据重新标记为整数。...Julia团队宣称当用户在重新标记的分类数据上训练模型之后，由于分类特征出现了在训练中未观察到的值，导致代码崩溃。而MLJ则通过坚持使用分类数据类型，并坚持MLJ模型实现保留类池来缓解此类问题。
所有这些项目都有巨大的潜力，但目前看来 Julia 具有优势。 Flux 简介 我们需要一种语言来编写可微分算法，Flux 使 Julia 变成了这样的语言。...典型的框架通常包含数十万行 C++代码，Flux 却只有千行 Julia 代码。...从控制流、数据结构到宏，Flux 支持语言的所有特征。用户可以在 Jupyter 笔记本中交互式地写代码，并将高性能数值计算与方便的绘图、可视化相结合。...相比之下，Julia 中的 GPU 编程一直是一流的 CUDA 内核（可以很好地编写并从脚本或 notebook 中运行）。...例如，上面的代码不限于浮点数的密集数组，而是可以给出复数的稀疏数组；Julia 的常规特化机制将动态地生成一组新的 PTX 指令。
网友 @jgreener64 表示：「Julia 中的 ML 在某些领域应用非常强大，Julia 一切皆有可能。...Julia 面临的问题是：Julia 中的 ML 需要大量现有知识或大量时间搜索 / 反复试验。在个人层面上，我目前正在用 Julia 开发新颖的可微分算法。」...下文中我们挑选了几个大家比较关心的问题进行报道： 问题 3：Julia 在「标准 ML」中的表现如何？...问题 4：我们应该跟踪哪些重要的实验和基准？ XLA 的分布式调度器非常好。当我们考虑扩展时，我们应该忽略 PyTorch，去考虑 DaggerFlux 与 TensorFlow/Jax。...问题 7：有什么推荐的软件包？ 我倾向于在需要时使用 Flux，但大家还是尽量使用 DiffEqFlux。就现有内核而言，Flux 是最完整的，但它的风格让我感到厌烦。
但不久前我停止使用 Julia 了，我也不再推荐使用它，现在我来阐述一下原因。...根据我的经验，在我使用过的所有编程系统中，Julia 及其包的错误率最高，我来举例说明一下： 对概率密度进行采样会出现错误； 对数组进行采样会产生有偏差的结果； 乘积函数可能对 8 位、16 位和 32...尤其是 OffsetArrays 被证明是 correctness bug 的重要来源。这个包提供了一种数组类型，它利用 Julia 灵活的自定义索引功能来创建数组，而不必从 0 或 1 开始。...这些问题背后的根本原因不单单是索引，还有当与 Julia 中的 @inbounds 一起使用时，就允许 Julia 从数组访问中删除边界检查。...最终我发现了错误：Julia/Flux/Zygote 返回了不正确的梯度。在花了这么多精力之后，我放弃了。经过两个小时的开发工作，我成功地在 PyTorch 中训练了模型。
标签：VBA 本文介绍一段在网上搜索到的VBA过程代码，用于在数组中创建数组。...Type T_small MArray2() As String End Type Sub Array_In_Array() Dim MArray(10) As T_small ' 设置主数组的大小...(MARRAY2)的大小 '循环以创建新的虚拟内部数组的大小 - Option Base 1使数组下标以1开始而不是0 '在本例中,我们将使内部数组的设置值为5,可以是任意值或动态值 '******...* For x = 1 To 10 For xx = 1 To 5 MArray(x).MArray2(xx) = xx '在内部数组中存储值 - 这里只是存储数字 Next xx...MArray2) Debug.Print xx & ": " & MArray(x).MArray2(xx) Next xx Next x End Sub 打开立即窗口和本地窗口，然后在代码中插入一个断点来逐语句运行代码
XLA的输入IR（称为HLO高级优化IR）在基本数据类型或其元组（但没有元组数组）的任意维数组上运行。HLO操作包括基本算术运算、特殊函数、广义线性代数运算、高级数组运算以及用于分布式计算的原语。...这一方法不依赖跟踪，而是利用Julia的静态分析和编译功能来编译完整的程序，包括对设备的任何控制flow。...特别是，我们的方法允许用户在编写模型时充分利用Julia语言的完整表现力，能够编译使用Flux机器学习框架编写的完整机器学习模型，将前向和后向模型传递以及训练loop融合到单个可执行文件，并将其卸载到TPU...Julia的标准库数组是可变的，并且在类型和维度上进行参数化。此外，StaticArrays.jl（Ferris＆Contributors，2018）包提供了在元素类型和形状上进行参数化的不可变数组。...这种分离并不是绝对必要的，但确实有嵌入到Julia IR的有用特性，易于理解： 在Listing 2的示例中，我们将HLO操作数（包括静态操作数）拼接到AST中。
能帮助Julia实现这一目标的是Flux，这是一款面向Julia的机器学习软件库，旨在使ML代码更易于编写，同时简化训练流程，并且与竞争框架相比，能提供在GPU和Google TPU等硬件加速器上的某些性能优势...Julia团队在博客文章中写道： 我们需要一种语言来编写可区分的算法，而Flux将帮助Julia成为满足这类需求的语言。 Julia非常适合用于数学和数值计算，并且非常适合表达ML算法。...根据Julia团队的博客文章，Flux库使用各种专注ML工具扩展了Julia的编译器，从而支持一流梯度，在性能和开发人员控制之间取得更好的平衡；为GPU及时进行CUDA内核编译，在训练期间进行自动批量处理...该团队表示，Flux支撑下的Julia，以及即将推出的可分辨编程语言Myia和最近的Swift for Tensorflow，可能很快就会挑战既定的机器学习框架和方法。...Julia团队说：“比起那些新一代的工具 Myia、Swift/TF和Flux，TensorFlow、PyTorch和KNET是为现有框架所准备的。” 不过，将来那些新一代的工具很有可能派上用场。
前言 很多同学反映对响应式编程中的Flux和Mono这两个Reactor中的概念有点懵逼。...在响应流规范中存在三种给下游消费者调用的方法 onNext, onComplete, 和onError。下面这张图表示了 Flux 的抽象模型： ?...反应式数据处理 在Reactor中我们又可以改写为Flux表示： public Flux allUsers(){ return Flux.just(new ClientUser...它是为了处理响应流中单个值（也可能是Void）而存在的。...总结 Flux和Mono是Java反应式中的重要概念，但是很多同学包括我在开始都难以理解它们。这其实是规定了两种流式范式，这种范式让数据具有一些新的特性，比如基于发布订阅的事件驱动，异步流、背压等等。
从Android 3.1开始,系统的包管理器开始跟踪处理停止状态的程序.并且提供了方法来控制从后台进程或者其他程序对它们的启动....在能处理intent的目标处理者中不包含已经停止的程序....当如果intnet中没有或者设置了上面两个flag,在目标处理者中是包含已经处于停止的程序.但是注意,系统会为所有的广播intent增加FLAG_EXCLUDE_STOPPED_PACKAGES这个flag...通常的intnet广播,处于停止状态的程序的receiver是无法接受到的.那么怎么才能让这些停止状态的程序接受到呢?...如何变为停止状态 在设置应用管理中的应用详情页点击强制停止 使用adb shell adb shell am force-stop package-name 使用ActivityManager的隐藏方法
伊瓢 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 不久前，Julia Computing官方放出了一篇论文，展示将Julia代码和机器学习模型编译到谷歌云TPU的方法，可以实现在0.23秒内完成...映射到XLA 现在，可以将Julia代码编译到XLA，不过Julia不是用HLO运行的，而是根据Julia库提供的功能编写的。...VGG19正向传递使用Metalhead软件包Mike Innes＆Contributors（2018）中的VGG19实现，它利用了Flux Innes＆Contributors（2017）框架将熟悉的机器学习层...但是，重要的是，Flux框架中的每一层都只是一个常规函数，而这些函数又调用常规线性代数运算。因此用Flux表达的机器学习模型只需要简单的Julia函数，适用于本文所述的方法。...Zygote对Julia代码进行操作，其输出也是Julia函数，适合重新引入Zygote以获得更高阶导数，但也适合编译到TPU。 ?
Windows Workflow Foundation 中最强大的功能之一是跟踪。它使您能够监控事件、活动属性以及您的工作流中的自定义数据。...在本专栏中，我将检查跟踪基础结构、向您介绍如何使用内置的基于 SQL Server™ 的跟踪服务以及如何为各种应用创建自定义跟踪服务。...顺着这一思路，我将演示如何使用所跟踪的信息以及如何通过使用跟踪来满足一些常见的需求。 许多应用程序需要了解程序逻辑和处理步骤的执行。...Windows® Workflow Foundation 提供了灵活的基础结构，您可以在其中覆盖您的自定义实现，而不必为各应用程序创建不同的跟踪系统。...这简化了开发模型，使您可以关注于跟踪的业务要求。 http://msdn.microsoft.com/msdnmag/issues/07/03/Foundations/default.aspx?
在 Java 中停止线程的实现方法有以下 3 种： 自定义中断标识符，停止线程。 使用线程中断方法 interrupt 停止线程。 使用 stop 停止线程。...其中 stop 方法为 @Deprecated 修饰的过期方法，也就是不推荐使用的过期方法，因为 stop 方法会直接停止线程，这样就没有给线程足够的时间来处理停止前的保存工作，就会造成数据不完整的问题...因为线程在执行过程中，无法调用 while(!...3.stop停止线程 stop 方法虽然可以停止线程，但它已经是不建议使用的废弃方法了，这一点可以通过 Thread 类中的源码发现，stop 源码如下： 从上面的图片可以看出，stop 方法是被...； 最后是 stop 方法，虽然它也可以停止线程，但此方法已经是过时的不建议使用的方法，在 Java 最新版本中已经被直接移除了，所以不建议使用。
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