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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：
构造函数[1]是创建新对象的函数，特别是Composite Types的实例。在Julia中，类型对象还充当构造函数：它们在作为参数应用于元组时会创建自己的新实例。引入复合类型时，已经简要提到了这一点。例如：
数组是一个包含了对象或原始类型的有序集合。很难想象一个不使用数组的程序会是什么样。
当我们讨论函数时，一个非常重要的方面就是参数。毫无疑问，在其他语言中几乎都使用过参数，并且参数可以通过值或者引用传递。
在python中函数作用域是用缩紧来表示的，这也是大家吐槽的一点，稍微有个缩进不正确就会报错，julia中对缩进没有严格的限制，这里主要介绍julia中函数的语法，各语言通用的函数语法将不做详细介绍。
掌握知识： 数组的初始化和赋值 结构体的初始化和赋值 字符串和整型之间的转换以及其它的一些操作 类型断言 读取文件 写入文件 对稀疏数组进行压缩 package main import ( "bufio" "fmt" "io" "os" "strconv" "strings" // "strconv" ) func originArr() [11][11]int { //创建原始数组 var chessMap [11][11]int
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。
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一般情况：写几个名字一样的方法（方法名必须相同），让它们的参数类型不同（一定不同），参数个数可以不同，参数顺序可以不同，方法体也可以不同。
https://github.com/SciML/DifferentialEquations.jl
深度强化学习（或者增强学习）是一个很难掌握的一个领域。在众多各式各样缩写名词和学习模型中，我们始终还是很难找到最好的解决强化学习问题的方法。强化学习理论并不是最近才出现的。实际上，一部分强化学习理论可以追溯到 1950 年代中期（http://t.cn/RQIvvDn ）。如果你是强化学习的纯新手，我建议你先看看我前面的文章《介绍强化学习和 OpenAI Gym》（http://t.cn/RK97gKa ）来学习强化学习的基础知识。 深度强化学习需要更新大量梯度。有些深度学习的工具 ，比如 TensorFl
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。
GPU是一个大规模并行处理器，具有几千个并行处理单元。 例如，本文中使用的Tesla k80提供4992个并行CUDA内核。 GPU在频率，延迟和硬件功能方面与CPU完全不同，但有点类似于拥有4992个内核的慢速CPU！
i变量为ars数组的下标 初始值为0 是ars数组的第一个元素 j变量为result数组的下标 初始值result数组长度为4 是result数组的最后一个元素 i变量的更新方式是自增 j变量的更新方式是自减
dataType[] arrayRefVar; //首选方法 或 dataType arrayReVar[]; java语言使用new操作符来创建数组，语法如下：
任何一种编程语言都具有超出基本用法的功能，它得益于成功的设计和试图去解决广泛问题。
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。
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。
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。
这个东西如果你要是去搜素juila,用百度搜素的话，大概率是一个这种东西：
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。
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。
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。
在介绍矩阵的压缩存储前，我们需要明确一个概念：对于特殊矩阵，比如对称矩阵，稀疏矩阵，上（下）三角矩阵，在数据结构中相同的数据元素只存储一个。
在 JavaScript 中，我们往往会遇到需要使用某些默认值来填充数组的情况，那么都有哪些方式可以完成这样的功能呢？
沿着坐标轴给出的维数减少input_张量。除非keepdims为真，否则对于轴上的每一项，张量的秩都会减少1。如果keepdims为真，则使用长度1保留缩减后的维度。如果轴为空，则所有维数都被缩减，并返回一个只有一个元素的张量。
我刚刚开始学习JavaScript时，大约是八年前，当时我对于undefined 和 null 比较困惑 ，因为他们都表示空值。
译文 | https://www.zcfy.cc/article/7-tips-to-handle-undefined-in-javascript-dmitri-pavlutin
来源：AI前线(ID:ai-front) 作者: UCI Data Science Initiative
表格是存储数据的最典型方式，在Python环境中没有比Pandas更好的工具来操作数据表了。尽管Pandas具有广泛的能力，但它还是有局限性的。比如，如果数据集超过了内存的大小，就必须选择一种替代方法。但是，如果在内存合适的情况下放弃Pandas使用其他工具是否有意义呢？
稀疏数组(sparse array)是一种只为数组中的非零元素分配内存的特殊类型数组
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？
用TensorFlow框架搭建神经网络已经是大众所知的事情。今天我们来聊一聊如何用TensorFlow 对数据进行特征工程处理。
稀疏数组可以看做是普通数组的压缩，但是这里说的普通数组是值无效数据量远大于有效数据量的数组
Julia 可以看作是一门集众家之所长的编程语言，在首次公开时开发团队就已明确其需求：
这是个深度学习的时代，传统的机器学习算法仿佛已经失去了往日的光彩，你能随处听到卷积神经网络、循环神经网络以及其他各种net，偶尔听到的机器学习算法也是支持向量机，逻辑回归。今天给大家介绍一个自出生便统治数据科学界的王者——XGBoost算法，往期文章中我们分析过该算法的基本原理，本文让我们来看一下为什么XGBoost如此强大。
图是一种在计算机科学中广泛应用的数据结构，它能够模拟各种实际问题，并提供了丰富的算法和技术来解决这些问题。本篇博客将深入探讨图数据结构，从基础概念到高级应用，为读者提供全面的图算法知识。
Lua语言中的表并不是一种数据结构，它们是其他数据结构的基础。我们可以用Lua语言中的表来实现其他语言提供的数据结构，如数组、记录、列表、队列、集合等。而且，用Lua语言中的表实现这些数据结构还很高效。
今年以来，就业市场不尽如人意的形式大家有目共睹，根据一份11月15日统计局发布的就业市场数据来看，1-10月份，全国城镇调查失业率平均值为5.6%。10月份，全国城镇调查失业率为5.5%，与上月持平。16-24岁、25-59岁劳动力调查失业率分别为17.9%、4.7%，均与上月持平，仍然处于2020年以来的高位。
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。
要开始学Matlab了，不然就完不成任务了 java中有一句话叫作：万物皆对象 在matlab我想到一句话：万物皆矩阵 矩阵就是Java中的数组 不过矩阵要求四四方方，Java中的数组长和宽可以不同长度 一个有意思的矩阵——结构器 听到这个名词，我想到了构造函数#34 结构器有点像对象 具有不同的field属性（成员变量） 一个属性就相当于一个矩阵容器，所以为什么说万物皆矩阵呢，哈哈 不同于普通矩阵，结构器可以携带不同类型的数据（String、基本数据等等） 多维构造器
map()方法把调用它的数组的每一个元素分别传给指定的函数，返回这个函数的返回值构成的数组
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。
该文介绍了TensorFlow中的广播操作、设备、eval、feed、fetch、图、索引切片、节点、操作、运行、会话、稀疏张量、Tensor和C++中的Tensor的用法。
不过这并不是长久之计，比如当我们需要创建大型数组时。这篇博文探讨了在这种情况下应该怎么做。
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。
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
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