自从Julia团队提出“需要一流的语言、编译器和机器学习（ML）生态系统”以来，该领域呈现出一些有趣的发展趋势。
上一篇推文给大家介绍了Julia语言中的主要可视化工具Makie,没想到受到很多同学的喜欢，今天这篇推文继续介绍Julia语言中，小编认为比较适合科研绘图的统计可视化工具-「AlgebraOfGraphics」，当然，你可以看作其为Julia语言版的ggplot2~~
本文（以及系列中将要发布的其他文章）的目标是使用完全相同的数据重现[SPJ02]中的可视化效果，但每次当然会使用另一个绘图包，以便对所有包进行1:1的比较。
过去的几年里推动机器学习技术稳步发展的根本性改变之一是训练和优化机器学习模型的巨大计算力。许多技术都是很年前就已经提出，唯有近几年提升的计算力可以为现实世界的问题提供足够优质的解决方案。这些计算能力的很大一部分是通过 GPU 获取的，其针对向量的计算能力最初是为图形而设计的，但机器学习模型通常需要执行复杂的矩阵运算，因此 GPU 同样表现出了非常好的性能。
鉴于机器学习（ML）对编程语言、编译器和生态系统的众多需求，现在已经有很多有趣的发展。不仅 TensorFlow 和 PyTorch 等现有系统间的权衡得不到解决，而且这两个框架都包含不同的「静态图」和「eager execution」接口，但它们的形式已经比以前更加清晰。与此同时，机器学习模型基本上是可微分算法的思想（通常称为可微分编程）已经流行起来。
本文汇编了一些机器学习领域的框架、库以及软件（按编程语言排序）。 C++ 计算机视觉 CCV —基于C语言/提供缓存/核心的机器视觉库，新颖的机器视觉库 OpenCV—它提供C++， C， Python， Java 以及 MATLAB 接口，并支持 Windows， Linux， Android and Mac OS 操作系统。 通用机器学习 MLPack DLib ecogg shark Closure 通用机器学习 Closure Toolbox—Clojure 语言库与工具的分类目录 Go 自然语言处
本列表选编了一些机器学习领域牛B的框架、库以及软件（按编程语言排序）。 C++ 计算机视觉 CCV —基于C语言/提供缓存/核心的机器视觉库，新颖的机器视觉库 OpenCV—它提供C++, C, Python, Java 以及 MATLAB接口，并支持Windows, Linux, Android and Mac OS操作系统。 通用机器学习 MLPack DLib ecogg shark Closure 通用机器学习 Closure Toolbox—Clojure语言库与工具的分类目录 Go 自然语言处理
在刚刚过去的 2021 年，Julia 编程语言社区依然保持了高速发展。据统计，目前 Julia 的全球总用户量已超过一百万，有一万多家公司和一千五百多所高校下载和使用了 Julia。此外，一些世界名校，如北京大学，MIT、Stanford 和 Berkeley 等，已经在教学中使用 Julia 语言。
因此，随着人们这些年对非线性研究的发展，诞生出了很多非线性可视化方法，从繁琐的数学方程中解放出来，帮助人们直观的理解认知非线性系统的特性。在介绍常见的非线性动力系统中用的可视化方法前，先利用几个小引子，来直观的认识非线性的特征。
Julia这门语言，因为集合了C语言的速度、Ruby的灵活、Python的通用于一身，获得了万千程序员的喜爱。
IDE 提供的丰富特性对软件开发极为有用，大大提高了程序员的生活质量。这一点同样适用于数据科学家。然而，因为数据科学家除了可以选择传统的 IDE，还可以选择 Jupyter notebook 这样在浏览器中运行的新工具。因此，数据科学家——特别是刚入门数据科学的新手——可能会困惑该使用哪个开发环境。
从去年就开始窥东大的C++教学群，当时就被李骏扬老师讲的分形图案给吸引了，简直美赞了。他们的期末作业就是制作一个分形图案的视频，我们这种学校显然不会有这种东西。于是就想着能不能自己研究着画下，然而并不知道这种图案怎么画，度娘上找来的基本没用。搁置了一年，偶然间翻到了一篇论文，终于找到了画图的方法了，加上之前正好有用python绘图的工具，总算把这个东西搞通了一点。其实这个玩意的水还是非常深的，牵涉到了复分析，分形，甚至是混沌理论，据说从上古贝壳的图案，到如今麦田怪圈的图案，都和Julia集有关，说来也是玄乎。
开销：Matlab是商业软件，需要付费购买许可证。对于个人用户或者预算有限的项目来说，这可能增加了不必要的成本负担。而开源科学计算软件是免费提供的，可以节省开支。
人工智能已成为我们日常生活不可或缺的一部分，它被广泛地应用到几百种实际场景中，极大地便利人们的工作和生活。
Keras处于高度集成结构。 虽然更简单创立模型，但是面临杂乱的网络结构时或许不如TensorFlow。
3．假设你想创建一个列表，保存在一段文本中遇到的不同的（唯一的）词以及词的数量，你应该使用哪种数据结构来保存它们，可以最容易地进行随后的数据存取？
Julia新推出了一个超高纯度的机器学习框架MLJ，团队希望把MLJ打造成一个灵活的、用于组合和调整机器学习模型、具备高性能、快速开发的框架。Julia团队之所以推出MLJ，部分原因也是受到MLR的影响。
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。
近日，在提交编程语言设计与实现大会（PLDI）的一篇论文中，MIT 研究人员介绍了一种全新的概率编程系统 Gen。从计算机视觉到机器人和统计，用户可以通过 Gen 为应用 AI 技术的多个领域编写模型和算法，且无需处理方程式或手动编写高性能代码。此外，Gen 还允许研究人员编写用于预测任务的复杂模型和推理算法，这在之前是不可能做到的。
机器之心报道 机器之心编辑部 「我们已经从 Julia 中获得了很多灵感，但我们还是想要 Python。」 「人生苦短，我用 Python。」这是 Python 开发领域广泛流传的一句话。在过去的几年中，Python 也的确凭借其在易用性、生态等方面的优势一路高歌猛进，在很多编程语言排行榜中稳居前三。 但伴随着 Julia 等新势力的崛起，这种局面正在发生变化。在前段时间出炉的「Stack Overflow 2021 全球开发者调查报告」中，Python 受开发者喜爱程度仅排第六，而 Julia 则排在了
近日，Julia Computing 团队发表论文表示他们构建了一种可微编程系统，它能将自动微分内嵌于 Julia 语言，从而将其作为第一级的语言特性。也就是说，我们以后直接用 Julia 语言及可微编程就能写模型了？都不需要再调用 TensorFlow 或 PyTorch 这样的框架了？
据 MIT 报道，截至 2018 年底，Julia 的下载量超过 300 万，并在超过 1500 所大学中用于科学和数值计算。根据 2019 年 8 月 TIOBE 编程语言指数，Julia 从 7 月的第 50 名升至第 39 名，在众多语言中上升幅度显著。今年 7 月，在将 Python 解释器移植到 Firefox 之后，Mozilla 出资将 Julia 引入 Firefox 和一般浏览器……
选自知乎用户：https://www.zhihu.com/question/284549387/answer/451018336
数字化人才已成为新十年里人才主要发展趋势，数字化能力的应用会帮助我们在职场晋升、加薪等。如何定义数字化人才：是指具备ICT（信息通信技术）专业技能和补充技能的人才，他们是大数据、、人工智能、混合现实、云、“互联网+”、智能制造等多个领域发展的“主力军”。三次方就是数字化人才在教育平台，我们致力于通过系统标准化、个性化的课程内容和RAC学习模型（认知➡能力➡实践），帮助年轻人获得适应未来社会的新技术能力。
Julia是一门集众家所长的编程语言。随着Julia 1.0在8月初正式发布，Julia语言已然成为机器学习编程的新宠。
ECharts，一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库，可以流畅的运行在 PC 和移动设备上，兼容当前绝大部分浏览器（IE8/9/10/11，Chrome，Firefox，Safari等），底层依赖矢量图形库 ZRender，提供直观，交互丰富，可高度个性化定制的数据可视化图表。
梯度下降法(gradient descent)是一种常用的一阶(first-order)优化方法，是求解无约束优化问题最简单、最经典的方法之一。
BioStructures提供了读取，写入和操纵大分子结构（蛋白质）的功能。可以将Protein Data Bank（PDB），mmCIF和MMTF格式的文件读入。还提供了访问PDB的功能。
本文是“2021 InfoQ 年度技术盘点与展望”系列文章之一，由 InfoQ 编辑部制作呈现，重点聚焦编程语言领域在 2021 年的重要进展、动态，希望能帮助你准确把握 2021 年编程语言领域的核心发展脉络，在行业内始终保持足够的技术敏锐度。 “InfoQ 年度技术盘点与展望”是 InfoQ 全年最重要的内容选题之一，将涵盖架构、AI、大数据、大前端、云计算、数据库、中间件、操作系统、开源、编程语言十大领域，后续将聚合延展成专题、迷你书、直播周、合集页面，在 InfoQ 媒体矩阵陆续放出，欢迎大家持续关注。 特此感谢 · 阿里云程序语言与编译器团队负责人 李三红 · Go 语言编程专家 郝林 · Julia 社区核心成员 田俊、陈久宁 · 独立咨询顾问 /《Rust 编程之道》作者 张汉东 · JetBrains 技术专家 / 布道师 范圣佑 · 英特尔高级技术经理 王鑫 对本文的贡献。 他们都以直接或间接的形式，参与建设该篇文章，部分内容还以特别策划的形式独立成文，出现在盘点合集中。可以说，他们的真知灼见，是该盘点能与大家见面的关键。
以快速简洁闻名Julia，本身就是为计算科学的需要而生。用它来学习微积分再合适不过了，而且Julia的语法更贴近实际的数学表达式，对没学过编程语音的初学者非常友好。
WAIC 世界人工智能大会已于近日在上海开幕。在昨天由机器之心承办的开发者日主单元上，阿里技术副总裁贾扬清、亚马逊机器学习副总裁 Alex Smola、百度 AI 技术平台体系执行总监吴甜、Julia 创始人 Viral、Skymind 联合创始人 Adam Gibson 做了精彩演讲。
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传统上，类型系统分为两个截然不同的阵营：静态类型系统和动态类型系统，在静态类型系统中，每个程序表达式必须在执行程序之前具有可计算的类型；在动态类型系统中，直到运行时对类型的任何了解，直到实际值该程序可以操纵。面向对象通过允许编写代码而无需在编译时知道精确的值类型，从而在静态类型的语言中提供了一定的灵活性。编写可以在不同类型上运行的代码的能力称为多态性。经典动态类型语言中的所有代码都是多态的：只有通过显式检查类型或对象在运行时无法支持操作时，才可以限制任何值的类型。
在Julia中，函数是一个将参数值元组映射到返回值的对象。从函数可以更改并受程序全局状态影响的意义上讲，Julia函数不是纯数学函数。在Julia中定义函数的基本语法为：
导读：当地时间 2 月 18 日，Facebook 首席首席人工智能科学家、卷积神经网络之父 Yann LeCun 在旧金山的国际固态电路大会上发表了一篇论文，分享了他关于人工智能发展的一些看法，同时也谈到自己对于芯片和硬件发展的关注和研究。
今天来介绍一个小项目：在 TensorFlow 中生成分形图案。分形本身只是一个数学概念，与机器学习并无太大关系，但是通过分形的生成，我们可以了解怎么在 TensorFlow 中进行数学计算，以及如何进行基本的流程控制，是学习 TensorFlow 的一个非常好的练手项目。 在开始之前，需要说明的是，TensorFlow 官方也提供了一个生成分形图案的教程 (地址： www.tensorflow.org/tutorials/mandelbrot)，然而官方教程中生成的图像实在是太丑了，而且只能生成一种图案，
前五个控制流机制是高级编程语言的标准。Tasks并不是那么标准：它们提供了非本地控制流，从而可以在临时暂停的计算之间进行切换。这是一个强大的结构：使用任务在Julia中实现异常处理和协作式多任务处理。日常编程不需要直接使用任务，但是使用任务可以更轻松地解决某些问题。
选自yuri.is 作者：Yuri Vishnevsky 机器之心编译 编辑：蛋酱、小舟 从诞生之日起，Julia 已经走过了十多个年头。 作为一个面向科学计算的高性能动态高级程序设计语言，Julia 在许多情况下拥有能与编译型语言相媲美的性能，且足够灵活。 曾有开发者盛言赞美 Julia，从速度、通用性、多重派发等多个维度出发，认为 Julia 甚至比 Python 更胜一筹。 当然，也有人发现了 Julia 尚存在一些不足之处，开发者 Yuri Vishnevsky 就写了一篇博客控诉 Julia，并
Julia的入门非常简单，尤其是当您熟悉Python时。在本篇文章中，我们将使用约翰霍普金斯大学系统科学与工程中心在其GitHub存储库中提供的Covid-19数据（https://github.com/CSSEGISandData/）。
在21世纪的数据时代，数据科学家是最令人艳羡的职业之一。他们使用各种工具和技术挖掘大量数据，从而帮助组织做出数据驱动的决策。在这些工具和技术中，Python语言以其易于学习、强大的功能和广泛的应用，已经成为了数据科学家的首选。
Julia是一种免费的现代高级编程语言，于2012年正式发布。作为编程语言大家族中的年轻一员，Julia提供了许多令人眼前一亮的功能和特性。
从Function回忆起，函数是一个将参数元组映射到返回值的对象，或者，如果无法返回适当的值，则抛出异常。对于不同类型的参数，相同的概念函数或操作的实现方式通常非常不同：添加两个整数与添加两个浮点数有很大不同，这两个区别都不同于将整数添加到浮点数。尽管它们的实现存在差异，但这些操作都属于“加法”的一般概念。因此，在Julia中，这些行为都属于一个对象：+函数。
2012年的《哈佛商业评论》(Harvard business review)正确地将数据科学列为“21世纪最性感的工作”。即使在这份报告发表6年后的今天，《商业评论》仍被证明是正确的。随着人工智能和机器学习的出现，“数据科学”一词在精通技术的人中间流行起来。用最简单的话说，数据科学是一种利用科学技术和算法从数据中挖掘知识的方法，无论是结构化的还是非结构化的。因此，要想成为数据科学编程的先驱，就必须至少掌握一种受支持的语言。
今天来介绍一个小项目：在TensorFlow中生成分形图案。分形本身只是一个数学概念，与机器学习并无太大关系，但是通过分形的生成，我们可以了解怎么在TensorFlow中进行数学计算，以及如何进行基本的流程控制，是学习TensorFlow的一个非常好的练手项目。 在开始之前，需要说明的是，TensorFlow官方也提供了一个生成分形图案的教程(地址： www.tensorflow.org/tutorials/mandelbrot )，然而官方教程中生成的图像实在是太丑了，而且只能生成一种图案，我对官方的代码
早在 2009 年，Jeff Bezanson、Alan Edelman、Stefan Karpinski 和 Viral Shah 四个人聚到一起决心创造一种全新的编程语言。新语言要快速、有表达力，结合 C 语言、Matlab、Java、Ruby、Python、Perl 和 R 各自的优势，并能直接与 R、Matlab、Python 等最受欢迎的机器学习语言，以及其他动态工具展开竞争。听起来这思路很直接、很简单，是吧？这想法的背后有着几名创始人对开发者“痛点”的长期切身体会：工程师们为了在数据分析中获
早在 2009 年，Jeff Bezanson、Alan Edelman、Stefan Karpinski 和 Viral Shah 四个人聚到一起决心创造一种全新的编程语言。新语言要快速、有表达力，结合 C 语言、Matlab、Java、Ruby、Python、Perl 和 R 各自的优势，并能直接与 R、Matlab、Python 等最受欢迎的机器学习语言，以及其他动态工具展开竞争。听起来这思路很直接、很简单，是吧？这想法的背后有着几名创始人对开发者“痛点”的长期切身体会：工程师们为了在数据分析中获得速
函数是一个对象，它通过对一些传入参数进行一系列加工，最终可以返回一个返回值。当一个函数无法正确运行时，它就会抛出异常。如果你传入的参数不同，那么自然是想用不同的函数实现不同的功能，但这些函数的功能也许很相近，这时候Julia中的多重分派功能就可以发挥作用了。
不要误解。Python 的受欢迎程度，仍然得到计算机科学家、数据科学家和人工智能专家的坚实支持。但是，如果你曾经和这些人一起共进晚餐，你也会知道他们对 Python 的弱点有多不满。从运行缓慢，到要求过多的测试，到不顾之前的测试而产生运行时错误——这些都足以让你恼火。这就是越来越多的程序员采用其他语言的原因——顶尖的程序员是 Julia，Go 和 Rust。Julia 擅长数学和技术性的任务，而 Go 擅长模块化程序，Rust 是系统编程的首选。由于数据科学家和人工智能专家要处理许多数学问题，Julia 是他们之中的赢家。即使经过严格的审查，Julia 也有 Python 无法超越的优点。
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