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。
对于开发者来说，掌握什么编程语言能更容易找到机器学习或者数据科学的工作？ 这是个许多人关心的问题，非常实际，也在许多论坛被翻来覆去地讨论过。非常显著的是 “Python 是大趋势”这一论调，似乎它即将在机器学习领域一统天下。那么这种说法到底有几分事实？ 首先要指出的是，大多数对编程语言的讨论都比较主观。比如说，有的开发者（尤其是初学者）会因为一门语言的某个特性很契合自己的使用习惯、用着最顺手，就狂赞这门语言，而对其他语言的优点选择性失明。而这篇雷锋网编译自 IBM 开发者论坛的文章，则尽量避免了主观判断
变量的范围是在其中可见变量的代码区域。变量作用域有助于避免变量命名冲突。这个概念很直观：两个函数都可以具有被调用x的参数，而两个函数都没有x引用相同的东西。同样，在许多其他情况下，不同的代码块可以使用相同的名称而无需引用相同的内容。相同变量名称何时引用或不引用相同事物的规则称为作用域规则。本节详细说明了它们。
前几日分享了juila的一些特性和安装，今天让我们来学一下这个基本的语法。我的主要的参考文档来自于：
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。
Julia附带了预定义的类型，表示复数和有理数，并支持所有标准数学运算和基本函数。定义了“ 转换”和“提升”，以便对预定义数字类型（原始的或复合的）的任何组合执行的操作均符合预期。
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。
Python 仍然非常流行。但是，如果你现在开始学习 Julia，它将来可能就是你的头等舱船票。
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：
Julia成为2018年发展最快的编程语言之一，因为它结合了几种主要语言的优势而备受推崇。
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。
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
如果你平常会用到Ubuntu、conda、R语言、Python、Julia， 那你肯定为安装各种包、库、软件而烦恼过！
代码01行定义了_ab变量，这个名称可以使用。代码03行定义了@ab，04行报错，虽然提示的是“=”错误，但可以推测出其实是变量名称错误。代码05行直接输入了值1000，06行得到了一个输出结果。请注意，“!”（感叹号）不应该在变量名称中使用，因为以感叹号结尾的函数用于修改其参数。
Julia 是一种多范式的函数式编程语言，用于机器学习和统计编程。尽管 Python 通常被认为是一种面向对象的编程语言，其实它也是用于机器学习的多范式编程语言。需要注意的是，Julia 语言更多地基于函数范式。此外，Julia 语言虽不如 Python 那么流行，但在数据科学中使用 Julia 具有很大的优势，从而使它在很多情况下成为更好的编程语言选择。
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。
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？
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。
本文介绍了线性优化和非线性优化的概述，以及它们在现实生活中的应用。同时，还探讨了如何使用Julia语言解决这些优化问题，包括背包问题和饮食问题。
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。
本教程介绍了转换以及如何使用矩阵在Godot中表示它们。它不是有关矩阵的完整深入指南。变换在大多数情况下都以平移，旋转和缩放的形式应用，因此我们将重点介绍如何用矩阵表示那些变换。
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：
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。
这是关于学习使用Unity的基础知识的系列教程中的第六篇。这次我们将创建一个动画分形。我们从常规的游戏对象层次结构开始，然后慢慢过渡到Jobs系统，并一直伴随着评估性能。
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。
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。
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。
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。
这里的1为非测序个体, 2为测序个体. A11, A12, A21, A22可以由系谱构建的A矩阵提取. G为基因组构建的矩阵. H矩阵构建的相关代码见: 【GS专栏】全基因组选择中如何构建H矩阵.
近日，MIT CSAIL 实验室正式发布了 Julia 1.0，不少人称，该语言结合了C语言的性能和Python 的易上手性，被称为最聪明的一群大脑创造出的现代编程语言。
无论你就职于哪个公司，每到年底你都免不了制作或处理一些图表。不管是个人总结、业绩表现还是财务报告，图表以其清晰直观的形式受到许多管理层的追捧。公司也逐渐开始将复杂冗长的财务报告转化为生动有趣的infographic，方便这类晦涩的信息在社交媒体上传播。 然而，即便图表包含的数据全部属实，制表者仍能通过控制信息显示的方式，扭曲人们对数据的理解。比如，在利用简单的X/Y轴线图反应趋势时，制表者可以通过改变Y轴的范围更改曲线斜率，从而隐瞒或夸大某种趋势（见案例二）。 如何防止被图表欺骗？以下是三个“欺骗性图表”的
在上一章节中，我们介绍了轴的两种同步方式：齿轮同步和凸轮同步，并介绍了Gear同步的几种解决方案以及编程和调试的关键点，本章节的内容我们以S7-1500T为例介绍CAM凸轮同步相关的知识和应用。
---- 新智元报道 编辑：袁榭 好困 【新智元导读】DeepMind又出了新闻，不过这次不是Alpha系列AI的新成就，而是办公室色狼肆无忌惮、人力部门无所作为的新闻。 DeepMind，可以说是世界上最受尊敬的人工智能公司之一。 不知道是不是Mustafa Suleyman这位创始人的「带头作用」太强，他的手下们似乎也继承了他的意志，时不时就搞霸凌。 最近，一名前DeepMind员工公开指控这家世界一流的AI公司领导层对多项关于性行为不端和性骚扰的指控处理不当，引发了公众对这家被谷歌收购的
近20年来，KDnuggets每年都会进行一次调查，来研究数据分析和机器学习领域各个工具的使用情况，已然成为观测这一行业变化与趋势的重要参考依据。
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。
1. 我认为 R，Python 和 Julia 是机器学习和数据科学中三个最重要的语言。任何人如果想在这个领域有所发展，长远来说这三种语言都需要掌握。 2. 我自己学习数据科学的主要语言当然是 Python，不光是因为用 Python 的人多，也因为我自己比较熟悉这种语言。早在2001年的时候，我就在一家小书店里买到了一本叫做 Learning Python 的书，当时应该是第二版，讲的还是 1.x 的 Python。从那时候起，我断断续续对语言本身下过一些功夫，也在好几件事情里用了 Python，现在回
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：
来源：AI前线(ID:ai-front) 作者: UCI Data Science Initiative
当我们在Julia中定义函数时，也可以在函数体内定义变量。在这种情况下，该变量在该函数的局部范围内有效，因此称为局部变量。而未在函数体内声明的变量在全局范围内有效，因此称为全局变量。
在package模式下，可以增加、删除各种库，相当于用Pkg这个模块来操作； package模式下的add GR相当于Pkg.add("GR") package模式下的rm GR相当于Pkg.rm("GR")
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。
详情：https://github.com/opencv/opencv/wiki/ChangeLog#version450
Excel在缩放图表轴方面做得相当好，但有时你希望它能做得更好。下图1所示的XY散点图显示了一种情况，所有点的X和Y值都在0和7之间，但由于图表本身是矩形的，因此网格线沿X和Y轴的间距不同。如果沿两个轴的间距相同，并提供正方形网格线，不是更好吗？
Sublime Text3是一个超强的文本编辑工具，跨平台（Windows、Linux、Mac）；几乎你需要的功能都有，一切可修改（快捷键、插件包etc.）；界面优美；可惜的是不开源，不过即使不注册也可以使用。Lime Text是其开源版的一种实现，我还没打算用这个。
大数据文摘作品，转载具体要求见文末 编译团队|Aileen 钱天培 JenniferZhu 作者|Julia Silge 前言 Stack Overflow的2017年程序员问卷调查[1]已在上周启动，我们（Stack Overflow的数据组）十分期待通过分析这次的调查结果来更好地了解我们的程序员群体。（译者注：Stack Overflow是一个IT技术问答网站，用户可在上面免费浏览、提交和回答问题。）我一直关注从事科技相关领域的女性群体，所以为了进一步地了解女程序员群体的现状，最近我特地去研究了去年（
在 GitHub 的 2018 年度报告中，机器学习和数据科学是 GitHub 上的热门话题。TensorFlow 是贡献者最多的项目之一，PyTorch 是增长最快的项目之一，Python 是 GitHub 上第三流行的语言。
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