数组是对象的可索引集合,例如整数、浮点数和布尔值,它们被存储在多维网格中。Julia中的数组可以包含任意类型的值。在Julia中本身就存在数组这个概念。
市面上很多Julia的书籍,都是旧版本的,Julia要到1.0以后语法才算稳定,所以最好的资料是官方文档,幸运的是[Julia有中文社区]:(https://docs.juliacn.com/latest/):**https://docs.juliacn.com/latest/**,里面有很多东西可以学习。
如果你是一名数据科学家,你很有可能使用Python或R编程。但是有一个叫Julia的新成员承诺在不影响数据科学家编写代码和与数据交互的情况下拥有c一样的性能。
在《实例对比 Julia, R, Python,谁是狼语言?》我们简单介绍了 Julia 的背景,以及通过优化一个似然函数的参数 μ 和 σ,来对比 Julia、R、Python 三门语言,谁更快,谁的输出更舒适。
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:
Python主要是依靠众多的第三方库来增强它的数据处理能力的。常用的是Numpy库,Scipy库、Matplotlib库、Pandas库、Scikit-Learn库等。
本文作者戴卓嘉,拥有 10 年开发经验的数据科学家,以下是他对 Julia、R、Python 分别在字符串排序速度上的示例与对比,Python 为何会被碾压?废话不多说,马上开讲。
话说Julia是一个神奇的语言,语法简单,速度贼快,是吹牛装X的不二神器。记得一个物理学家说过,那些旧理论之所以消失,不是因为人们改变了看法,而是持那种看法的人死光了。
Julia提供了所有其数字原始类型的基本算术运算符和按位运算符的完整集合,并提供了标准数学函数的全面集合的可移植且有效的实现。
注意:本文讨论了最前沿的密码学技术,旨在提供一种利用「Julia Computing」进行研究的视角。请不要将文中的任何示例用于生产应用程序。在使用密码学之前一定要咨询专业的密码学专家。
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---- 点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源:公众号 新智元 授权 【导读】世上没有免费的午餐,享受了通用框架的便利,在特定任务上就要牺牲性能。最近Julia开源了一个新框架SimpleChain,在小型神经网络的运行速度上比PyTorch至少快5倍! Julia从一出生开始,就瞄准了科学计算领域,并且一直在与Python暗中较量。 在神经网络的框架上,Python有PyTorch和TensorFlow,几乎是深度学习开发的首选框架,并且获得了Meta和Google在技术和资金上的支持,蓬勃发
我们使用简单的测试用例来对各种高级编程语言进行比较。我们是从新手程序员的角度来实现测试用例,假设这个新手程序员不熟悉语言中可用的优化技术。我们的目的是突出每一种语言的优缺点,而不是宣称一种语言比其他语言更优越。计时结果以秒为单位,精确到四位数,任何小于 0.0001 的值将被视为 0 秒。
---- 新智元报道 编辑:LRS 【新智元导读】世上没有免费的午餐,享受了通用框架的便利,在特定任务上就要牺牲性能。最近Julia开源了一个新框架SimpleChain,在小型神经网络的运行速度上比PyTorch至少快5倍! Julia从一出生开始,就瞄准了科学计算领域,并且一直在与Python暗中较量。 在神经网络的框架上,Python有PyTorch和TensorFlow,几乎是深度学习开发的首选框架,并且获得了Meta和Google在技术和资金上的支持,蓬勃发展。 虽然Julia也有Flu
最近MIT发布的julia 1.0.0版,据传整合了C、Python、R等诸多语言特色,是数据科学领域又一把顶级利器。
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。
大侠好,欢迎来到FPGA技术江湖,江湖偌大,相见即是缘分。大侠可以关注FPGA技术江湖,在“闯荡江湖”、"行侠仗义"栏里获取其他感兴趣的资源,或者一起煮酒言欢。
项目地址:https://web.stanford.edu/~boyd/vmls/
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。
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
这里说一下向量运算,跟MATLAB的操作完全相同,比如向量的点乘,就是说对向量的元素一一操作
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
备受期待的Julia语言的1.0版本积累了富有野心的程序员们的十年心血。 在 JuliaCon2018 发布会上,Julia 社区正式将该版本设置为1.0.0。
维基百科(最全最详细): https://en.wikipedia.org/wiki/Matrix_calculus 分子、分母布局: 分子布局:分子为列向量,或者分母为行向量; 分母布局:分母为列
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
在过去一年中,研究者利用 Julia 在一台超级计算机上分析天文图像,速度提升了 1000 倍,在 15 分钟内将接近 2 亿个天体进行分类。从技术上来看,这种语言还会长期发展下去。然而,现在是一个里程碑的时刻:在本周于伦敦举办的 Julia 语言年会上,Julia 1.0 正式发布!一起发布的还有 JuliaCon。
以前听说过Julia,不过那时候官网还处于时不时宕机状态,最近Julia发布了1.0 released版本到处都是它的资讯,官网良心自带简体中文,趁着热度我也来试试,顺便聊记一二。
这篇笔记,主要记录花书第二章关于线性代数知识的回顾。希望把常用的概念和公式都记录下来,同时标记编号(为了方便,标记序号与书中一致),在后续公式推导过程中可以直接关联使用。 梳理成文章,主要
,我们依然可以使用矩阵消元的形式来求解,只不过要比我们之前提到的矩阵消元多做一些消元而已,这就是Gauss-Jordan法。
本文翻译自《Up-sampling with Transposed Convolution》,这篇文章对转置卷积和反卷积有着很好的解释,这里将其翻译为中文,以飨国人。如有谬误,请联系指正。转载请注明出处。
转置卷积又叫反卷积、逆卷积。不过转置卷积是目前最为正规和主流的名称,因为这个名称更加贴切的描述了卷积的计算过程,而其他的名字容易造成误导。在主流的深度学习框架中,如TensorFlow,Pytorch,Keras中的函数名都是conv_transpose。所以学习转置卷积之前,我们一定要弄清楚标准名称,遇到他人说反卷积、逆卷积也要帮其纠正,让不正确的命名尽早的淹没在历史的长河中。
python当中科学运算库numpy可以节省我们很多运算的步骤,但是这里和matlab中又有一点点不一样,matrix和array之间的关系和区别是什么呢?
Julia是一门为科学计算而生的编程语言,其着重强调了开源、生态与性能。从开源角度来说,相比于Matlab就要友好很多,用户可以免费使用,而且MIT协议应该是最宽松的开源协议之一(截图来自于参考链接3):
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?
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。
MATLAB作为一个高性能的科学计算平台,主要面向高级科学计算。MATLAB的基本计算单元是矩阵与向量,向量为矩阵的特例。一般而言,二维矩阵为由行、列元素构成的矩阵表示;对于m行、n列的矩阵, 其大小为m×n。在MATLAB中表示矩阵与向量的方法很直观,下面举例说明
【导读】近日,机器学习专业学生 Niklas Donges 撰写了一篇关于深度学习需要的数学基础相关知识。线性代数对于理解机器学习和深度学习内部原理至关重要,这篇博文主要介绍了线性代数的基本概念,包括标量、向量、矩阵、张量,以及常见的矩阵运算。本文从一个直观、相对简单的角度讲解了线性代数中的概念和基础操作,即使您没有相关的基础知识,相信也很容易理解。 编译 | 专知 参与 | Yingying 深度学习中的线性代数 学习线性代数对理解机器学习背后的理论至关重要,特别是对于深度学习。 它让您更直观地了解算法是
今天我们继续MIT的线性代数专题,这一节课的内容关于向量空间,它非常非常重要,也是线性代数的核心,是后面几乎所有内容的基础。
在CNN中,转置卷积是一种上采样(up-sampling)的常见方法.如果你不清楚转置卷积是怎么操作的,那么就来读读这篇文章吧.
“关于作者:王宏琳,油气勘探计算机软件国家工程研究中心教授级高级工程师,中国石油天然气集团公司咨询中心专家委员会工程技术专家组专家,享受特殊津贴专家。
以 CNN 为代表的卷积神经网络在图像的相关领域得到了较为长足的发展。在 CNN 中卷积实际分类两大类,一种是卷积,另一种是转置卷积(transposed convolutional ),或者称为分数步长卷积( fractionally strided convolutional layers),亦或者是反卷积(deconvolution)。
矩阵中每一个数都和这个常数相乘,这个意义上矩阵除以常数也没问题。不过从解方程的意义上讲,矩阵乘以常数之后还是一样的矩阵。
转置是重塑的一种特殊形式。转置返回源数组的视图,源数组和对源数组进行转置操作后返回的数组指向的是同一个地址。Numpy中有三种方式能够对数组进行转置操作:
本文是《机器学习数学基础》补充资料,更多内容请访问:https://qiwsir.gitee.io/mathmetics/
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。
OpenCV 使用C语言来进行矩阵操作。不过实际上有很多C++语言的替代方案可以更高效地完成。
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。
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