去年,我们在那篇《编程语言的 IDE 支持》详细讨论了在不同 IDE、编辑器里,它们是如何提供对于编程语言的支持。在这一篇文章里,我们将不那么详细地讨论一下:不同的编程语言如何提供文档支持?如此一来,也能在未来为 Datum Lang 提供相关的理论体系支持。这里所指的编程语言的文档体系,主要是指语言标准库中的文档。
一群拥有各种语言丰富编程经验的Matlab高级用户,对现有的科学计算编程工具感到不满——这些软件对自己专长的领域表现得非常棒,但在其它领域却非常糟糕。他们想要的是一个开源的软件,它要像C语言一般快速而有拥有如同Ruby的动态性;要具有Lisp般真正的同像性而又有Matlab般熟悉的数学记号;要像Python般通用、像R般在统计分析上得心应手、像Perl般自然地处理字符串、像Matlab般具有强大的线性代数运算能力、像shell般胶水语言的能力,易于学习而又不让真正的黑客感到无聊;还有,它应该是交互式的,同时又是编译型的……
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:
Julia这门语言,因为集合了C语言的速度、Ruby的灵活、Python的通用于一身,获得了万千程序员的喜爱。
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模块是一些互相隔离的工作空间,用法上类似于Python中的库,在Python中导入库时,使用import * as *的方式,在Julia中,采用using或import导入要使用的模块
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):
【AI100 导读】首款拥有 GPU 原生编程功能的 Julia 编程语言公测版终于发布了!本文介绍了如何编写像 GPU 一样的并行加速程序。 经过两年缓慢但却稳定的发展,我们最终发布了首款拥有 GPU 原生编程功能的 Julia 编程语言的公测版。虽然仍然存在某些方面的限制,但是现在运用 Julia 编写 CUDA 核心程序已经得以实现。相应地,使用 Julia 高级语言特性编写高性能的 GPU 代码也成为可能。 本篇文章中演示的编程支持是由低级构块组成的,而这些构块与 CUDA C 语言处于相同的抽
上接语言基础,就release-1.1来看,个人感觉这门语言和自己心中的理想国相距较远。这门语言因为受众不仅仅是程序员有很多让人迷惑的设计,但是奇怪的是它的语法等表象设计虽然暗示这不是专门为程序员准备的,内在的却提供了大量非程序员不可用的高级特性,库。
但可以读出,fetch只能读第一个数据,但不会把该数据从Channel中删除,但take!会读出后删除。
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:
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。
IDE 提供的丰富特性对软件开发极为有用,大大提高了程序员的生活质量。这一点同样适用于数据科学家。然而,因为数据科学家除了可以选择传统的 IDE,还可以选择 Jupyter notebook 这样在浏览器中运行的新工具。因此,数据科学家——特别是刚入门数据科学的新手——可能会困惑该使用哪个开发环境。
作者 | Logan Kilpatrick 译者 | 红泥 策划 | 刘燕 Julia 运行速度很快,但从性能表现上看,也没快的那么离谱。 几周前,当我在 YouTube 上刷编程趣闻时,无意中看到一个视频,它展示了 C++ 和 Python 从 0 加到 10 亿时的性能差异。不出所料,Python 在执行此操作过程中不是非常快,耗时 1m52s,C++ 耗时 2.4s,但我很想看看 Julia 执行效果是什么样子。 接着,我开始写一些简单的 Julia 代码,来运行这个基准测试,以此看看 Ju
在开始深入探讨多重分派这个主题之前,我们先问自己一个简单的问题:分派到底是什么意思?用最简单的术语来解释,分派的意思就是发送!
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。
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。
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")
Current stable release: v1.8.5 (January 8, 2023)
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。
函数是任何编程语言都不可缺少的一部分,因为函数对功能进行模块化封装,提高了程序的可读性和可重用性。Julia也不例外,它不仅提供了一些内置的库函数,同时也允许用户自定义函数。
来源:AI前线(ID:ai-front) 作者: UCI Data Science Initiative
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。
参考了参考链接1中的案例,我们来测试一下julia执行简单的张量网络缩并的功能。关于张量网络计算的背景知识,这里用julia来计算张量网络的话会依赖于Einsum这个第三方包,需要我们来手动安装。首先我们测试一下直接调用这个包的指令,如果这个包已经被安装了,那么调用就不会报错:
除了txt格式外,Julia还可以对csv等格式,但Julia自带的数据序列化工具JLD2速度速度更快,扩平台,重点推荐。
Jupyter Notebook介绍 Jupyter Notebook是一个交互式笔记本,支持运行 40 多种编程语言。IPython notebook 是一个基于 IPython REPL 的 web 应用,安装 IPython 后在终端输入 ipython notebook 即可启动服务。jupyter 是把 IPython 和 Python 解释器剥离后的产物,将逐渐替代 IPython 独立发行。jupyter 可以和 Python 之外的 程序结合,提供新的、强大的服务。比如 Ruby REPL
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 Julia REPL 和其他几个 Julia 编辑环境中,您可以通过输入反斜杠符号名称后再输入标签来键入很多 Unicode 数学符号类似于Latex语法。例如,变量名 δ 可以通过键入 \delta 键入,甚至可以通过输入 \alpha - tab - \hat - tab - _2 - tab 输入 α̂₂ 。
函数的最后一行是不需要加return的,return一般用于在函数中间返回时使用。因为Julia的代码都是表达式(在后面的元编程一节中会讲到),表达式是有返回值的,要么是nothing,要么是别的,因此函数最后一行默认就是返回值,无需再加return;如果一个函数不想有返回值,那再最后一行写个nothing即可。
【导读】10 月 29 日,Netflix 公开了他们内部开发的 Polynote。现如今,大型高科技公司公开其内部的工具或服务,然后受到业界欢迎并被采用的情况屡见不鲜。Amazon 的 AWS,Facebook 的 React.js 就是其中两个。这些大型高科技公司拥有业内最好的工程师,而且在开发中往往会面临巨大的挑战,这些挑战将催化优秀工具的诞生,Netflix 的 Polynote 就是其中的一员。数据科学或者机器学习行业需要更好的工具来编写代码,进行实验算法和可视化数据,Polynote 就是这些人的福利。
2012年的《哈佛商业评论》(Harvard business review)正确地将数据科学列为“21世纪最性感的工作”。即使在这份报告发表6年后的今天,《商业评论》仍被证明是正确的。随着人工智能和机器学习的出现,“数据科学”一词在精通技术的人中间流行起来。用最简单的话说,数据科学是一种利用科学技术和算法从数据中挖掘知识的方法,无论是结构化的还是非结构化的。因此,要想成为数据科学编程的先驱,就必须至少掌握一种受支持的语言。
2012年哈佛商业评论将数据科学称为“21世纪最性感的工作。”即使在报告发布六年后,商业评论仍然得到证实。随着人工智能和机器学习的出现, “数据科学”在精通技术的过程中获得了广泛的应用。用最简单的术语来说,数据科学是一种利用科学技术和算法从结构化或非结构化数据中挖掘出知识的方法。因此,成为数据科学编程的先驱一个人需要掌握至少一种支持的语言。
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。
修正:我知道我没有把本文的观点表述清楚。我不会说GO语言有问题,或者它应该做些什么改变,因为它跟Erlang语言不一样。我准备说的是GO所做的选择让它难以与Erlang在实用性和低响应高并发需求的后台应用上抗衡。有必要注意一下,我不会写像Julia语言一样的东西。我听说不管是新项目还是老项目,GO都被定位为Erlang的竞争对手。没有人会对JULIA语言说这样的话,但GO和Node.js倒是被一些人看作是Erlang很好的替代品。Erlang不能解决所有的问题!本文主要谈论的是哪些地方Erlang适合使用而
代码01~05行定义的函数是外层函数,而02~04行定义的函数是内层函数,并且很明显,由于内层函数在外层函数内,所以内层函数可以使用外层函数中定义的各种变量。
结果中, 将Rmd文件中的markdwon语法进行了转化, 比如"###"变为了标题. ">"变为了引用, Rmarkdown还有一个优势, 其能够将执行R代码, 然后将结果保存为markdown的格式, 其它标准markdown不具备这种能力.
而网上有不少的前端的代码高亮库,例如https://github.com/PrismJS/prism-themes 。针对这个样式 我有介绍各种Theme的效果Prism-Themes 代码主题样式效果 (zinyan.com)
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。
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。
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。
全局变量的值和类型随时都会发生变化。 这使编译器难以优化使用全局变量的代码。 变量应该是局部的,或者尽可能作为参数传递给函数。
JuliaCon 2020 刚刚结束,华沙经济学院的教授和 DataFrames.jl 项目的维护者 Bogumił Kamiński总结了 Julia 语言的状态和生态系统,并宣称 Julia 终于已经达到生产环境就绪。
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。
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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?
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。
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。
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。
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。
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?
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