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如何使用 Julia 语言实现「同态加密+机器学习」？

这样就会存在明确的伦理和法律的分歧，从而限制这种解决方案的有效范围。在受监管的产业（尤其是医疗业和金融业）中，一般是不允许将病患或金融数据发送给第三方进行处理的。我们可以做得更好吗？...全同态加密是最近的研究，Craig Gentry 在 2009 年发表了第一个可行（但不实际）的方。现在陆续出现了一些更新也更实际的 FHE 方案。更重要的是，还有一些可以高效地实现这一方案的软件包。...考虑到这一点，我们再看看如何在 Julia 中执行这些运算（注意：这里有一些非常不安全的参数选择，这些操作的目的是说明这个库在交互式解释器（REPL）中的用法）。...在整个过程中，假设批处理大小（batch size）为 64（你可能注意到了，我们有策略地选择模型参数和批处理大小，从而充分利用 4096 元素向量的优势，这是我们从实际的参数选择中得到的）。...我们先跳出密码学和机器学习领域，考虑编程语言设计的问题。Julia 可以实现强大的抽象，我们可以利用这一点构建一些抽象。

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可以替代Matlab的几款开源科学计算软件

社区支持和发展：许多开源科学计算软件拥有庞大的用户社区和活跃的开发者群体。这意味着用户可以从其他用户的经验、建议和贡献中受益。同时，开源软件通常在功能上得到了持续的更新和改进。...它具有强大的数学库和绘图功能，适用于科学计算和工程问题。Scilab 还提供了广泛的工具箱，涵盖信号处理、优化、控制系统等领域。...社区支持：Octave拥有一个积极的用户社区和开发者群体。用户可以从社区中获取帮助、分享经验，并参与到Octave的发展和改进中。...Julia还提供了丰富的标准库和第三方包，涵盖了各种领域的功能，如线性代数、优化、机器学习等，使得用户可以快速开发复杂的应用程序。...社区成员贡献了大量的第三方包和扩展，使得Julia生态系统变得更加丰富和完善。Julia社区也非常注重用户反馈和改进，不断更新和改善语言本身。

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教程 | 如何在Julia编程中实现GPU加速

而 Julia 作为一种高级脚本语言，允许在其中编写内核和环境代码，并可在大多数 GPU 硬件上运行。...而 Julia 作为一种高级脚本语言，允许在其中编写内核和环境代码，同时可在大多数 GPU 硬件上运行！ GPUArrays 大多数高度并行的算法都需要同时处理大量数据，以克服所有的多线程和延迟损耗。...无论做什么，运行前都要先将 Julia 对象转移到 GPU。并非 Julia 中的所有类型都可以在 GPU 上运行。...上面的示例中启动配置的迭代顺序更复杂。确定合适的迭代+启动配置对于实现最优 GPU 性能至关重要。...很多关于 CUDA 和 OpenCL 的 GPU 教程都非常详细地解释了这一点，在 Julia 中编程 GPU 时这些原理是相通的。 结论 Julia 为高性能的世界带来了可组合的高级编程。

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Julia 1.6.2安装+IDE配置（VSCode+Juno）

在一个搜索引擎里面输入我们的julia ---- 经过我测试，Bing是唯一不把AV女演员放最前面的搜索引擎,不过谷歌也是。。。合着就咱们的浏览器干这事。 ? 干干净净 ?...ctrl+P，在最近的脚本之间跳转 ? F12快速获得一个符号的信息 ? @来选择一个 using Pkg Pkg.add("Plots") ? 来安装一下绘图包 ?...漫长的等待 using Plots x = 1:10; y = rand(10); # These are the plotting data plot(x,y, label="my label")....2(LLVM和JIT) Julia机器学习核心编程.1 Julia(建设者） Julia(转换和推广） Julia(类型系统） Julia(面向对象） Julia(字符串） Julia(函数） Julia...(控制流） Julia(数字原语） Julia（数学运算和基本函数） Julia(复数和有理数） Julia文章汇总+Win系统解释器解读

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Julia(函数）

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： ?...简短，简单的函数定义在Julia中很常见。因此，短函数语法非常惯用，大大减少了打字和视觉噪音。...运算符就是功能 在Julia中，大多数运算符只是支持特殊语法的函数。（例外是具有特殊评估语义的运算符，例如&&和||。...稍后将在参数约束Varargs方法中对此进行讨论。 另一方面，将可迭代集合中包含的值作为单独的参数“拼接”到函数调用中通常很方便。...例如，plot(x, y; (:width,2))和plot(x, y; :width => 2)等价于plot(x, y, width=2)。在运行时计算关键字名称的情况下，这很有用。

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用Julia学习微积分：这有一份高赞数学教程 | 附习题+代码

最近，来自纽约斯塔顿岛学院的数学系教授John Verzani编写了一份微积分与Julia的教程，里面常见的微积分概念和图像演示都有，比课本更生动直观，每个章节后还附习题供读者巩固知识。...虽然很多学校在使用Mathematica、Maple等数学软件在进行教学，但是Julia的优势是完全开源和免费。...其实就是求下面的极限： ?...x))/ h, h, 0) 通过以上方法求得sin(x)在x=0处的导数为1，绘制成函数图像就是： f(x) = sin(x) c = 0 tl(x) = f(c) + 1 * (x - c) plot...* (a^2*x)^(1//3) g(x) = a - (a*x^3)^(1//4) 上面的表达式过于复杂，是0/0的未定式，对分子f(x)和分母g(x)分别分别求导： fp, gp = subs(

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《Julia 数据科学应用》总结

Julia Julia 入门 ---- 数据类型在 Julia 中特别重要，使用数据类型，可以使我们开发出的程序和函数具有更好的性能，并在表达上更加精确。...Julia 进阶 ---- 在 Julia 中，字符串处理主要是通过正则表达式函数来进行的，比如 match()、matchall()和 eachmatch()。...6．在数据工程中，数据类型为什么特别重要？ 7．你应对数值型数据进行怎样的转换，才能使所有的变量在取值上具有可比性？ 8．在解决文本分析问题时，你认为 Julia 中的哪种数据类型是最有用的？...在使用 Gadfly 创建可视化产品之前，最好将所有的变量保存在数据框中。 在所有的 Gadfly 统计图中，你可以在 plot()函数中使用如下参数为统计图做标记。...3．在对初始的基因表达数据进行了大量优化工作之后，你得到了一个200行和5000个特征的数据集。你会对这个数据集做哪些数据降维操作？为什么？

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为什么 Julia 速度这么快？

但是，在本文的示例中，我们将看到 Julia 并不总是像其他脚本语言那样，我们必须接受 “午餐不全是免费” 的事实。 要看出它们之间的区别，我们只需要看看基本的数学运算。...Julia 中的数学运算 一般来说，Julia 中的数学运算与其他脚本语言中的数学运算看起来是一样的。...Julia 的有趣之处在于，上面的这个问题其实问得不对，正确的问题应该是：在什么情况下代码不能被编译成像 C 语言或 Fortran 那样？这里的关键是类型稳定性。...第 5 行是我们放置显式转换调用的地方，这样我们就确定了问题所在的位置。 处理必要的类型不稳定性 首先，我已经证明了某些在 Julia 会出错的函数在其他脚本语言中却可以 “读懂你的想法”。...始终将代码放在函数中，或将它们声明为 const。 结论 速度是 Julia 的设计目标。类型稳定性和多重分派对 Julia 编译的专门化起到了关键的作用。

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基于梯度下降算法的线性回归拟合（附pythonmatlabjulia代码）

补充:导数和微分的区别   导数是函数在某一点处的斜率，是Δy和Δx的比值；而微分是指函数在某一点处的切线在横坐标取得增量Δx以后，纵坐标取得的增量，一般表示为dy。   ...那么，函数f(x,y,z)在(1,2,3)处的微分为 ? 因此，函数f(x,y,z)在(1,2,3)处的梯度为(6,11,6)。   ...最常见的代价函数是均方误差函数，即 ? 其中， m为训练样本的个数 ? 表示估计值，表达式如下 ? y是原训练样本中的值   我们需要做的就是找到θ的值，使得J(θ)最小。...这样写出来后再去对应上面的公式，就很容易理解了。   下面我们来举一个用梯度下降算法来实现线性回归的例子。有一组数据如下图所示，我们尝试用求出这些点的线性回归模型。 ?...，具体的绘图过程和调试中碰到的问题我还会整理篇文章到知乎和公众号，大家可以看一下。

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解读 Julia 的 2021：逐步迈向主流编程语言

Julia 在商业公司中更多落地 Julia 语言在商业公司也得到了进一步的应用，例如，冷原子方案的明星量子计算公司 QuEra Computing Inc 使用 Julia 构建他们的模拟器；RelationalAI...这些手段在一定程度上缓解了编译延迟的问题，但要做到更进一步的编译延迟优化，可能需要通过在 Julia 中引入更好的解释器或者类似于 JVM 的热点（hotspot）编译和多级执行的机制才能够解决问题。...为了解决编译延迟和运行时体积过大的问题，正在开发中的 Julia 1.8 对编译器性能做了大量优化，通过将 LLVM 从 Julia 运行时中分离，使 Julia 可以完全运行在解释器模式下，从而产生体积更小的二进制文件...这些类型推断方面的优化另一方面也促进了静态代码检查工具 JET 的提升。目前我们可以通过手动调用 JET 来进行一些更高质量的代码类型检查和性能优化，未来它也许会被集成到 IDE 中。...版本之后，在国内一直让人诟病的装包时由于网络原因构建失败的问题得到了妥善的解决。

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如何使用命令行运行R语言的rmd rmarkdwon文件

使用rarkdown的render函数, 进行Rmd文件的运行和解析, 参数outputfile是输出文件名称和格式, 这里的格式为html, 可以选择pdf或者word格式....> dengfei ### 来干嘛 > 演示如何通过命令行调用rmarkdwon脚本,并生产html ### 来个例子 ```{r} example(plot) ``` 运行...结果中, 将Rmd文件中的markdwon语法进行了转化, 比如"###"变为了标题....当然, jupyter也可以对python, R, Julia进行markdown的转化, 包括代码和图表结果, 掌握markdown是每个数据分析师应该具备的技能....A最先发送的是pdf格式, 在发送中将文件取消, 不一会儿B同事收到了一个后缀为md的文件. md是markdown格式的后缀, 需要特定的软件转换后查看. 桥段2: ?

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定位并解决程序错误

无论是在论坛还是交流群，时不时的都会有人问：程序不能运行了，怎么办？程序出错了怎么办？有时候运气好了还会有人冒个泡多问一句，但大多数时候，碰到上面的问题，是得不到回复的。...Skew-T是气象领域比较常见的一种图，气象家园中有些帖子中提供了matlab脚本[注1]，可以绘制此类图。大多数情况下，帖子中提到的脚本都能顺利绘制出图，但是有些情况下会出现一些问题。...在赋值 A(:) = B 中，A 和 B 中的元素数目必须相同。 错误提示表明，A数组和B数组大小不同。需要检查这两个数组。那哪两个数组对应A和B数组呢？...*ones(size(pzff)), pzff); 确定此行之后，按照上面的错误提示信息，找到A和B数组； 上述语句中的 Handle_line 为 A 数组，而 plot(x_loc....pzff 的源头，可以发现 pzff 的值在if else 判断语句中确定，在79和84行添加断点确定在哪部分执行 ?

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谷歌为何要养苹果的亲儿子Swift？原来意在可微分编程

近日，Tryolabs 的研究工程师 Joaquín Alori 发布了一篇长文，从 Python 的缺点一路谈到了谷歌在 Swift 机器学习方面的大计划，并且文中还给出了相当多一些具体的代码实例。...在前面提到的那份文档中，谷歌提到 Julia 看起来也很有潜力，但他们并未给出不选 Julia 的靠谱理由。...唯一不同寻常的是 Swift 需要你在调用该函数时提供参数名，因此你在调用上面的 greet 时必须写下 person 和 town，如上面代码段中最后一行所示。...函数，上面的代码要简短和容易多了。 亮点四 前面作者已经提到过，Swift 的基本类型是标准库中定义的结构体，而且并没有硬编码到编译器中，因为它们通常是用其它语言写的。...上面的脚本中还有一个有趣的新特性：valueWithGradient。该函数会返回在特定点评估的函数或闭包的结果值和梯度。

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PyTorch核心开发者灵魂发问：我们怎么越来越像Julia了？

对这个问题，核心开发成员中的Edward Yang在论坛上作出过一些回应。...PyTorch总体的发展方向也和Julia的愿景一致，也就是同时具备拓展性、易用性和执行性能。...一方面PyTorch的底层代码后期用C++重写以获得更好的性能，另一方面functorch、fx等新功能又让用户可以直接使用Python做以前必须借助C++完成的工作。...△ TIOBE指数中的Julia流行趋势变化 Julia改变了过去他们只能用C等高性能语言做底层开发、同时用高易用性的Python等语言做扩展开发的割裂问题。...最后，有人很不理解PyTorch开发团队不选择迁移到Julia的做法，既然Julia语言有所有他们需要的特性，还要花时间在Python里重新造轮子是自找麻烦。

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Julia将成为编程语言黑马，是Python未来的劲敌？

开发者在 2012 年 2 月的博客中写道， “我们想要的是一种自由开源的语言，它同时拥有 C 的速度和 Ruby 的动态性；我们想要一个具有同像性（可以将语言的脚本本身当作数据进行处理）的语言， 它有着真正的和...例如，每次无输入参数调用时，函数 f(x=rand()) = x 都返回一个新的随机数在另一方面，函数 g(x=[1,2]) = push!(x,3) 在每次以 g() 调用时返回 [1,2,3]。...在 Julia 中，% 是余数运算符，而在 Python 中是模运算符。 为什么用 Julia？...Julia 最受欢迎的技术特征包括快速和高性能、易于使用、开源、多重派发以及解决了两种语言问题；最受欢迎的非技术特征包括自由、社区开发者富有才华且活跃、易于创建包以及采用 MIT 许可证。...Julia 最大的技术问题在于包并不像所需的那样成熟或维护良好、生成第一个图需要很长时间；最大的非技术问题在于同事、公司或合作者使用其他语言，在用户所在的领域 / 行业中，没有足够的 Julia 用户。

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juila（0）

尤其是在线性代数、随机数生成、信号处理、字符串处理等方面，Julia集成了众多成熟、优秀的基于C和Fortran开发的开源库，有着很高的性能与效率。...另外，Julia的开发者社区已经非常强大，贡献了大量的第三方库，我们可通过内置的包管理器方便地安装使用。...因为计算机里面的这个x就是x而已。你说怎么办呢？没什么办法，我就是不喜欢它。但是julia不一样 ?...即使我们将运行结果赋值给自定义变量，ans中也同样会保留一份拷贝，而且其内容会在语句的每次成功运行后自动更新。 不过，该变量仅在REPL中有效，在Julia脚本文件中是没有实际用途的。...在Julia中创建这些要素时，需要遵循Julia在命名方面的规则： ❑ 内置的关键字可以是名称的一部分，但不能作为完整的名称。 ❑ 名称对大小写敏感。

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Julia到底哪好在哪，让数学学霸接触2年就定了终生？还传授读者学数学的秘诀

在一些特定的场合下，Julia的速度是超越R和Python的。这三种语言各有所长，每个都有不少死忠用户。 大家对Python和R已经很了解了。...基本上在学习过程中遇到的问题，无论角度有多刁钻，总能找到前人留下的解决方案。 但总有一些人，不在乎为了所谓的高薪去迎合主流。他们有着超越常人的心智、能力和毅力，更有比常人强数倍的独立精神。...他同时也是Julia内部成员之一，为Jualia编写了第三方库DifferentialEquations.jl。 项目地址 ?...我刚获得数学博士学位，研究了如何使用随机微分方程在发展中的斑马鱼后脑中控制生化相互作用的随机性（随机性）。在这项工作中，我为Julia编程语言构建了微分方程求解器库DifferentialEqu。...结缘Julia 禅师：你是怎么和Julia结缘的？ C：大概是在两年半前吧。开始我写了一些关于在Julia做有限元法的文章，后来很快开发了DifferentialEquations.jl。

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实例对比 Julia, R, Python，谁是狼语言？

然后 Julia 还是保持了默默无闻。 可见即使在特别垂直的领域，Python 这种粘合剂语言配合强大的第三方库，也是拥有恐怖的战力。 Julia，R 和 Python 谁更狠一点？...背景介绍 就此问题，人工智能头条记者找到了戴卓嘉。他是一名拥有10年金融开发经验的数据科学家、全栈开发者、信用风险模型团队leader。...戴卓嘉对三种语言的熟悉程度分别是： 有人做过测试，不依赖第三方装备的情况下，在计算比10⁵更小数的时候 Python 还是要比Julia快的。...但在解决问题的过程中，还是很好的体现了三者之间的优劣势。 接下来，我们就开始这段优化吧。...问题描述 指定一个观察序列 Q₁, Q₂, Q₃...Q៷，我们的目标是找出可以优化下面这个似然函数的参数μ和σ 通常我们是去优化对数似然 在统计学上，这是截断正态分布的最大似然估计（MLE）。

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