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：
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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。
据 MIT 报道，截至 2018 年底，Julia 的下载量超过 300 万，并在超过 1500 所大学中用于科学和数值计算。根据 2019 年 8 月 TIOBE 编程语言指数，Julia 从 7 月的第 50 名升至第 39 名，在众多语言中上升幅度显著。今年 7 月，在将 Python 解释器移植到 Firefox 之后，Mozilla 出资将 Julia 引入 Firefox 和一般浏览器……
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。
关键时刻，第一时间送达！ 【CSDN 编者按】在数据科学领域，你最常用的编程语言是哪种？对此，不同职业背景下的开发者答案各尽不同，一般来说，Python 和 R 语言是需要重点掌握的，但是如今有一枝独秀悄然而至，其创作理念是像 Python 一样通用、像 R 语言一样适用于统计、像 Perl 一样适用于字符串处理、像线性代数 Matlab 一样强大、像 Shell 一样擅长粘合程序，且可以像 C 语言一样高效，它的名字叫做——Julia。如今，在面对 Python 俨然已成为数据科学和机器学习领域的中流砥柱
如果你是一名数据科学家，你很有可能使用Python或R编程。但是有一个叫Julia的新成员承诺在不影响数据科学家编写代码和与数据交互的情况下拥有c一样的性能。
其实像以前 C 或其它主流语言在使用变量前先要声明变量的具体类型，而 Python 并不需要，赋值什么数据，变量就是什么类型。然而没想到正是这种类型稳定性，让 Julia 相比 Python 有更好的性能。
Julia是一种免费的现代高级编程语言，于2012年正式发布。作为编程语言大家族中的年轻一员，Julia提供了许多令人眼前一亮的功能和特性。
Julia是一种高级编程语言，由麻省理工学院(MIT)的4个人开发。它是一种开源的、高性能的、高级的、用于科学计算的动态编程语言。它主要用于数据分析和统计计算，类似于R编程语言。
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。
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
开销：Matlab是商业软件，需要付费购买许可证。对于个人用户或者预算有限的项目来说，这可能增加了不必要的成本负担。而开源科学计算软件是免费提供的，可以节省开支。
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。
我们知道，开发人员已经使用Python近30年了，并且目前正受到机器学习和数据科学家的大力推动。而Julia从2012年才开始使用，到2019年1月Tiobe官网发布了编程语言排行榜中，Julia已经排在第37位了。
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。
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。
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。
来源：AI前线(ID:ai-front) 作者: UCI Data Science Initiative
https://github.com/SciML/DifferentialEquations.jl
不过，Julia自2009年出现以来，凭借其速度、性能、易用性及语言的互操性等优势，已然掀起一股全新的浪潮。
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。
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。
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。
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：
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。
我们使用简单的测试用例来对各种高级编程语言进行比较。我们是从新手程序员的角度来实现测试用例，假设这个新手程序员不熟悉语言中可用的优化技术。我们的目的是突出每一种语言的优缺点，而不是宣称一种语言比其他语言更优越。计时结果以秒为单位，精确到四位数，任何小于 0.0001 的值将被视为 0 秒。
备受期待的Julia语言的1.0版本积累了富有野心的程序员们的十年心血。 在 JuliaCon2018 发布会上，Julia 社区正式将该版本设置为1.0.0。
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：
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。
相信很多朋友刚开始做算法时应该都是用matlab做理论模型的验证，后来Python又大火，很多小伙伴又争相学起来python，可过了没多久，一个更牛逼的语言又进入了我们的视野--Julia，号称是有matlab似的直观数学表达式，有C的运算速度。相信又有不少朋友蠢蠢欲动了，而小编发现在刚开始学习某种语言时或者在多个语言之间来回切换时，很容易把它的语法跟其他语言搞混，所以今天我们就整理了一份Julia/Python/Matlab三种算法工程师常用的编程语言的基本语法的比较，小伙伴们可以收藏起来，在忘记某个语法时拿出来看看。
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。
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。
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。
前几年就流传着这样一种说法：Julia 会替代 Python，成为新的最受欢迎的编程语言之一。我们暂且对这种说法持观望态度，但作为科学计算方面的强大工具，Julia 优势已然显现，这意味着程序员的选择又多了一种。
PyTorch社区最近有一种声音：下个版本应该抛弃Python改用Julia语言。
但如果和一些计算机科学家、数据科学家和人工智能专家深入交流过的话，你就会知道他们是多么痛恨Python 的缺点。
不要误解。Python 的受欢迎程度，仍然得到计算机科学家、数据科学家和人工智能专家的坚实支持。但是，如果你曾经和这些人一起共进晚餐，你也会知道他们对 Python 的弱点有多不满。从运行缓慢，到要求过多的测试，到不顾之前的测试而产生运行时错误——这些都足以让你恼火。这就是越来越多的程序员采用其他语言的原因——顶尖的程序员是 Julia，Go 和 Rust。Julia 擅长数学和技术性的任务，而 Go 擅长模块化程序，Rust 是系统编程的首选。由于数据科学家和人工智能专家要处理许多数学问题，Julia 是他们之中的赢家。即使经过严格的审查，Julia 也有 Python 无法超越的优点。
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。
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。
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
而如此一门小众的语言，居然能盖过著名女影星，登上搜索结果第一条，可见它的火爆程度。
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。
在Python中，字符串和字符均可使用双引号" "或者是单引号' '， 但是在 Julia 中，单字符使用单引号' ' , 字符串使用" ", 回归了C中的写法， 但是如果出现引号是字符的形式，可以在最外层加上三引好""" """， 具体示例如下：
看一下Julia官网上的Benchmark，Julia综合速度，是R语言的42倍，是Python的15倍，是Java的3倍，是Fortran的1倍，和C语言速度不相上下。
我刚接触Jupyter Notebook的时候曾经在别处看到一个说法，大意是Jupyter是Julia、Python、R三种语言缩写的合并，当时对Python比较熟悉，R略微了解，Julia则是一窍不通。虽然偶尔也会好奇为什么Jupyter以Julia为首，但是关于Julia的消息实在不多，也就没去深入了解，大概单纯就是为了靠近Jupiter这个单词吧。
在遇到Python的时候，我发现Python是最好的语言，但是在慢慢熟悉Julia 之后发现，Python依旧最好的语言 T_T ，原因有可能是系统原因还是其他，加载包比较慢（如果把速度问题解决了，我就可以说Julia是最好的语言了）。
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