在 AWS，Rust 迅速成为大规模构建基础设施的关键。 AWS 正在投资 Rust 的可持续性，并认为应该使用这种语言来构建可持续和安全的解决方案。...（小编还没看完） 博客链接，https://fasterthanli.me/articles/a-rust-match-made-in-hell Juliaup，Rust开发的 Julia 安装程序 Julia...juliaup 创建者在 Julia 更新计划中讲述了他为什么用 Rust 编写它。 juliaup 本身最初是用 Julia 编写的，然后使用 PackageCompiler.jl 进行编译。...生成的二进制发行版非常庞大（几百 MB），这对于一个简单的小型命令行工具来说确实不理想，启动延迟不是很好（不可怕，但不是很好），编译时间真的很长，这一切都只是真的粗糙的。...因此，在某个时候，当我已经将 julialauncher 移植到 Rust 时，我也将其余部分也移植了过来。
i.innerHTML = placeholder.cta; } } 分析原因： DOM获取的nodeList类似数组，但是不是数组，直接用for of循环确实可以遍历，但是在iphone5...解决方案： 如上面代码，加了Array.from方法将nodeList转为真实数组之后，iphone5报错消除。
相反，在几年前，如果你安装一个包的话，它可能会因为一些外部依赖没有编译而失败。所以，我们必须要手动调整包的源码，这样才能使其正常运行，当然前提是知道该怎么做，这并不总是那么显而易见的。...当然，会有一些极端情况导致无法正常运行，但是就我每天使用 Linux 和 Windows 10 的经验来说，在这两个平台上都能正常运行。...另外，作为生产环境就绪的一部分就是PackageCompiler.jl，借助它我们可以创建 “一组文件所形成的应用，其中包含一个可执行文件，它可以发送到其他机器上并运行，在目标机器上并不需要安装 Julia...我能理解产品负责人 / 项目经理的感受，那就是担心一旦开始使用 Julia 之后，面临找不到足够的人来完成项目的风险。但是，在这方面，我相信情况正在不断改善。...我认为这对 Julia 核心使用场景关系重大。Julia 已经为此提供了支持，但是在这方面还有很多内容需要改善。与之类似，对 GPU/TPU 处理的改善也是值得期待的。 编译器延迟的改善。
BLAS/LAPACK：运行时的后端切换 在 Julia 1.7 之前，如果想要使用 MKL，需要编译一份新的 Julia 镜像再使用，这在一定程度上给使用者带来了不便。...编译延迟和运行时体积优化 由于 Julia 动态编译的特性，函数在第一次执行的时候需要触发一次编译操作，因此当使用一些比较大的工具箱（比如说 Plots、Makie）时，就会遇到比较漫长的等待环节。...在 CUDA.jl 提供了直接编译核函数到 CUDA 设备上的能力之后，今年出现了一些围绕这一点展开的高级封装，例如：KernelAbstractions 和 ParallelStencil。...受限于 Julia 本身的编译延迟问题，在 Makie 下进行首次绘图需要等待几分钟的编译时间，这一直是 Makie 的一个主要痛点，因此在使用体验上还不是非常理想。...目前如果你需要日常使用 Makie，可以考虑利用 PackageCompiler.jl 提供的提前编译的 image 预先加载。
real 0m0.002s user 0m0.000s sys 0m0.000s 如果忽略启动时间，Julia在简单的数组运算、矩阵运算以及循环上性能尚佳，但我们已经知道怎么用Python或者其他语言来高效执行这些操作了...，Julia的REPL的响应性优化需要很长时间才能启动，并且在使用JIT编译器（Just-in-Time Complier）时有明显滞后。...可能的原因是Julia使用LLVM进行JIT编译。LLVM非常适合作为静态编译语言的编译器后端，但众所周知，它在动态语言环境中无法达到同样的效果。...你甚至无法将它们对复数进行格式化。Julia确实有一个基本字符串插值，但目前来看，它似乎只对最基本的格式有用。...总结 总而言之，目前的Julia语言有如下问题尚待改进： 性能问题，包括启动时间长和JIT编译的延迟 与其他语言的互操作性问题， 文本格式化工具不足， 缺乏良好的单元测试框架， 默认情况下不安全的本地API
即使我尝试计算read_csv结果，Dask在我的测试数据集上也要慢30％左右。这仅证实了最初的假设，即Dask主要在您的数据集太大而无法加载到内存中是有用的。...Julia性能 要衡量Julia的速度并不是那么简单。首次运行任何Julia代码时，即时编译器都需要将其翻译为计算机语言，这需要一些时间。...我还尝试过在单个内核（julia）和4个处理器内核（julia-4）上运行Julia。 ? 通过将环境变量JULIA_NUM_THREADS设置为要使用的内核数，可以运行具有更多内核的julia。...从1.5开始，您可以通过julia -t n或julia --threads n启动julia，其中n是所需的内核数。 使用更多核的处理通常会更快，并且julia对开箱即用的并行化有很好的支持。...例如在编译CSV.read(joinpath(folder,file), DataFrame)之后，即使您更改了源文件的路径，也将处理以下调用而不进行编译。
另一方面，与 C 语言等其他编译语言也不同的是，Julia 在运行时进行编译，而传统语言则是在执行前进行编译。如果 Julia 语言编写地非常好，它的速度与 C 语言相当、有时甚至可以超过 C 语言。...Julia 语言使用即时编译器 Just In Time（JIT）compiler，它的编译速度非常快，尽管它编译时更像是一种解释型语言而非 C 或 Fortran 等传统低级编译语言。...通用性 我们都知道通用性是 Python 语言相较于 Julia 语言的一个优势，确实有很多通过 Python 语言编写的项目无法使用 Julia 来实现。...首先，Julia 的多重派发速度非常快。除此之外，使用 Julia 的多态派发能够将函数定义应用为结构属性。这使得继承（inheritance）在 Julia 内部可行。...这并不意味着 Python 不好，特别是当有了 NumPy 扩展库之后。但就不导入额外扩展库而言，Julia 更适合于这类数学运算。
使用这一编译器定位TPU，能够在0.23秒内对100张图像的VGG19前向传递进行评估，这与CPU上原始模型所需的52.4秒相比大幅加速了。...Julia编译器的工作原理 为了理解如何将Julia代码编译为XLA代码，了解常规Julia编译器的工作原理是有益的。Julia在语义上是一种非常动态的语言。...但是，在标准配置中，Julia的最终后端编译器是LLVM（Lattner＆Adve，2004），它是一个静态编译器后端。 Julia编译器需要将语言的动态语义与LLVM表示的静态语义之间联系起来。...结果 本文描述的方法在很大程度上依赖于Julia中间端编译器，以确定足够精确的信息，在程序的足够大的子区域中分摊任何启动开销。...这里显示了未优化（在Julia前端之后）和优化的计数（在类似于CPU后端使用的XLA优化pipeline之后，但没有HLO融合）。
链接：http://suo.im/4S7gbT 使用什么编辑器 Julia 语言的社区不够大，此外由于不是像 rust 这样的静态编译语言，也不是像 CPython 这样的解释型编译器，在启动的时候有比较明显的...然后为了克服 JIT 的预热，避免重复启动编译器。...其实和 Python 一样，在我日常使用中，作为动态语言，以及因为语法本身适合分块执行，我其实很少会用到断点和专门的 debugger，此外虽然有相关的包，在 1.0 的编译器里也为未来加入 debugger...基本操作 当你下载好了 Julia 之后，不论是 Julia Pro 还是单独的 Julia 编译器，你都可以先打开一个 REPL（交互式编程环境），类似于 IPython 之于 Python，Julia...然后有一些超算（比如中国科学技术大学的超算中心）Julia 编译器是很早就装好的，但是可能使用 module load 加载。
使用编译语言足以解决许多问题，扩展该编译器是解决更多问题的最佳方法。本文仅介绍了我们目前在该领域的工作范例，即求梯度、为 GPU 和 TPU 提供代码编译，以及自动批处理。...编译 Julia 到 GPU 上 GPU 编程是现代机器学习的重要组成部分，但 GPU 通常被视为实现细节。因为框架在内部提供内核，但用户只能使用一组有限的数学运算，无法直接对 GPU 进行编程。...编译 Julia 到 TPU 上 更进一步，谷歌最近开放了云 TPU 使用的 XLA IR，使得其他框架和用户都可以利用这个重量级硬件。...项目地址：https://github.com/JuliaTPU/XLA.jl 自动批处理（Automatic Batching） 为了从这些加速器中获得最大收益（每个内核启动可能会产生大量开销，但是在输入大小上可以很好地扩展...在简单的情况下，例如使用卷积网络，通过在额外的批量维度上拼接 10 张图像来处理这个问题会变得很简单。但是，当处理可变结构的输入（例如树或图形）时，此任务变得更加困难。
在本文中，我们介绍了使用这个接口编译通用 Julia 代码的初步工作，它们可以进一步访问谷歌云的 TPU。...使用我们的编译器访问 TPU，我们能够在 0.23 秒内完成批量为 100 张图像的 VGG19 前向传播，而 CPU 上的原始模型则需要 52.4s。...在 Julia 级别的优化之后，顶层函数的最终 IR 包括 181 个指令（每个 HloOp 都是具备适当推断的常数静态参数和适当形态推断的动态参数）。...所有时间至少经过 4 次运行（除了 FluXLA CPU for N=100，因为它无法在 10 分钟内完成一次运行）。 ?...图 3：被编译为 XLA 后，Metalhead.jl VGG19 前向传播和反向传播的指令数分解，上图展示了未优化（Julia 前端之后）和优化指令数（XLA 优化流程之后，与 CPU 后端所用流程类似
标准库用的是Julia语言本身写的 调用许多其它成熟的高性能基础代码。如线性代数、随机数生成、快速傅里叶变换、字符串处理。 丰富的用于创建或描述对象的类型语法 高性能，接近于静态编译型语言。...说明 本教程主要参考： Julia Mapt网站教程（收费的） Julia社区 Julia中文社区 缺点 参考简书 每个语言都有优缺点，Julia的缺点在于： 基于JIT（Just-in-time，即时编译器...下载之后直接安装即可，Julia Pro安装的内容比较全，基本算是Julia的全家桶了，Jupyter、REPL和基于Atom的IDE都有，目前最新的也是v1.0.2。...装完之后即可直接使用。...vscode Julia插件 在vscode中安装Julia插件和Code Runner插件，在User Settings中设置 "julia.executablePath": "D:\\MyProgramFile
Julia是什么？ Julia是于2012年发布的一种函数式编程语言。它的创建者希望将Python的可读性和简单性与以C语言为代表的静态编译语言的速度相结合。 Julia适合谁来使用？...编译特性 Julia是一种编译型语言，这是它比解释型语言执行速度更快的原因之一。然而与传统编译型语言相比，Julia并不是严格静态类型的。...它使用JIT（即时）编译来推断代码中每个变量的类型，这就导致它虽然是一种像Python一样可以从命令行运行的动态类型语言，但可以达到与与C和Go等编译语言相当的速度。...如果Julia二进制文件变量已经设置在PATH中，则可以从命令行调用它：[y10ceixwzk.png] 从命令行，启动Julia REPL解释器并采用include方式包含example.jl： julia...虽然我们希望提供的是有效的信息，但请注意，我们无法保证外部托管材料的准确性或及时性。 Julia Julia 样例 JuliaBox
，并且还能无需重新启动快速修复bug 用Juno中的全功能IDE，在易于使用的图形界面中将这些功能捆在一起 是不是有点跃跃欲试了？...核心角色 这个全功能调试器为何如此秀，Julia官网解释说，这是因为里面有一个核心角色： 一个强大的编译器。 官方解释说，这个编译器可以运行Julia代码，同时支持各种前端控件控制具体执行。...调试器新功能×2 下面一起来看新功能具体介绍~ Juno Juno为编译器提供了丰富的接口，支持设置断点，还可以在源代码中直接执行。...现在，JuliaInterpreter已经在Julia 1.0的基础上扩展了很多新功能，包括： 默认递归：通过编译器运行几乎所有代码，实现断点和捕捉error更加直接。...从长远来看，它对JuliaInterpreter和LoweredCodeUtils的深入分析可能会实现更多以前无法实现的功能。
这个程序包建立在 Julia 编译程序测试接口上，而且特意创建 LLVM.jl 和 CUDAdrv.jl 这两个用来编译和执行代码的程序包。.../julia 在 Julia 交互编程环境（REPL）中，只需使用程序管理包就可以安装 CUDAnative.jl 及其附属程序。...在 CUDArt.jl 运行环境下，我们可以使用版本稍微高一点的 Julia，而不是建立在 CUDA 运行的驱动 API 上，但是目前仍未与 CUDArt.jl 进行集成。...与 LLVM 交互（使用 LLVM.jl）：优化指令寄存器，然后编译成 PTX。 与 CUDA 交互（使用 CUDAdrv.jl）：把 PTX 编译成 SASS，然后把它上传到 GPU 中。...例如，它现在无法从运行的 Julia C 库（aka. libjulia.so）里调用出任何功能。这就使得动态配置无法进行，例外的情况也鲜有发生。结果就是，大部分的标准库在 GPU 中都无法使用。
是 Julia 的编译器）。...确实，之后 Julia 编译器在这个例子中发挥了关键性的作用： julia> @code_llvm count(); @ REPL[7]:1 within `count`define...Valentin 是一个有智慧的人，这里分享下他在 Julia slack 说过的一段话： 基准测试是困难的，你首先需要确保度量的是真实的东西™ 2 使用 Julia 可以带来哪些方面的性能改善呢？...虽然关于 Julia 的性能有很多夸大和错误引导的文章，但使用 Julia，比起 Python 和 Matlab 等语言，在多数情况下我们还是能获得比较大的性能提升。...2022 年 4 月，SciML 团队在 Julia 博客上发表了一篇关于在 Julia 中使用小型网络进行科学机器学习的文章。
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。...使用编译语言就足以解决许多问题，扩展编译器是解决更多问题的最佳方法。 在此只介绍这个领域当前工作中的一个示例—即获取梯度、编译GPU和TPU以及自动批处理。...此外，这种方法为扩展该编译器基础结构提供了机会，可以使用更高级和特定于域的优化，例如内核融合和编译到TPU等加速器。...XLA功能强大但有限：它无法运行Python解释器，当然也没有良好的性能。 然后框架最终处于与gradient相似的位置，只能使用程序跟踪来撬开Python，最终得到一个快速但更有限的ML语言。...针对不同的框架（DyNet、TensorFlow Fold）提出了不同的解决方案，它们在可能的情况下尝试将一些高级操作批处理在一起，但是这些操作通常要么有自己的可用性问题，要么无法实现手工编写的代码的性能
| Ubuntu 安装 deb 包 ) 博客中 , 在 Ubuntu 中安装了 Visual Studio Code 开发环境 , 发现出现如下问题 : 在 ROOT 用户下无法打开 " Visual...Studio Code 开发环境 " ; 下面是点击了很多次 VSCode 图标 , 都无法启动软件 ; 二、解决方案 ---- 官方不推荐在 root 用户下打开 VSCode ; 网上搜索了下解决方案...: 方案一 : 使用 sudo code --user-data-dir ="/home/master/.vscode/" 命令 , 指定用户数据目录 ; 方案二 : 在 ~/.bashrc 文件中添加...--no-sandbox --unity-launch' 配置 , 然后执行 source ~/.bashrc 命令刷新配置 ; 切换到非 root 用户后 , 成功启动 VSCode ; 在命令行中..., 执行 code 命令 , 即可启动 Visual Studio Code 开发环境 ;
注意() Tab键的自动补全依旧好用 看下编译目录 更新命令 ---- 多重分派 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。...在调用函数时，Julia会自动根据传入的参数关联合适的行为，其中每一种行为的定义都被称为方法。我们所要做的只是在调用函数时传入不同的参数就可以了，其余的工作Julia都可以十分高效地帮你完成。...“+”符号就是Julia中定义的一个使用多重分派的函数，同时Julia的所有标准函数和运算符都使用了多重分派。对于不同参数类型的各种组合，Julia提供了许多种定义不同行为的方法。...看,错了 因为所传入的参数类型必须与函数中定义的参数类型完全相同，在定义第一个方法时会自动生成一个函数对象，之后定义新方法时，会自动添加到相应的函数对象中。...在Julia中，所有值都是抽象类型Any的实例。 如果没有使用“::”指明参数的类型，那么该参数的类型就是Any，它没有对传入的值进行限制。
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