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解读 Julia 的 2021：逐步迈向主流编程语言

在 PYPL 的排名中，目前 Julia 位于第 24 位，相比去年同期变化不大，不过占比由去年的 0.26% 增长至了 0.36%。...借助 @atomic 宏，现在可以更高效地以原子的方式去访问和更新可变结构体内的成员变量。在今年的 JuliaCon 上，Jameson Nash 给大家展示了如何使用该特性。...编译延迟和运行时体积优化 由于 Julia 动态编译的特性，函数在第一次执行的时候需要触发一次编译操作，因此当使用一些比较大的工具箱（比如说 Plots、Makie）时，就会遇到比较漫长的等待环节。...由于将 LLVM 打包塞进了 Julia 运行时 (runtime)，这就带来了使用 Julia 的另一个痛点：比较大的运行时体积。...受限于 Julia 本身的编译延迟问题，在 Makie 下进行首次绘图需要等待几分钟的编译时间，这一直是 Makie 的一个主要痛点，因此在使用体验上还不是非常理想。

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BeautifulMakie绝对是一个Julia的宝藏级可视化库

全球地震3D分布图(静态) 暗黑系列宇宙图(静态) 地形图(静态) 偶然间看到一款适用于地球科学领域可视化的Julia库，深深地被少量的代码和酷炫的3D可视化效果所震撼，在这里与大家一同分享。...从下面的gallery不难看出，无论是视频动态图、曲线图、等值线图、以及一些统计相关的图都是气象所常用的科学图片类型，我们之前介绍过Julia的很多内容，大多是关于基础、发展情况、算法等等，相对全面的可视化库介绍的比较少...本文展示的可能只有十分之一不到，大家可以自行到官网查看并且使用，都是开源免费的。...rotation = vehicles.texttheta, textsize = 6, align = vehicles.align) pltobj = scatter...("using Makie", position = (-99, -94), textsize = 18, color = :white) text!

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    这个Julia工具包真得学了...

    AlgebraOfGraphics-Julia版的ggplot2 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~~ AlgebraOfGraphics（AoG）是一种基于Julia语言的强大可视化工具，用于创建高度可定制的图形...它提供了一种直观的方式来描述数据可视化的构建过程，并支持在不同图层上添加绘图元素、应用转换操作、定义坐标轴和标尺等。它基于几个简单的构件，可以使用 + 和*行组合。...定义图层：您可以使用layer函数来创建一个图层，并指定该图层所要显示的数据、绘图元素以及其他属性。...组合图层：您可以使用+运算符将多个图层组合在一起，形成一个复杂的图形（这和ggplot2非常像）。 显示图形：最后，使用draw函数将图形显示在屏幕上或保存为图像文件。

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    如何使用Phoenix在CDH的HBase中创建二级索引

    Fayson在前面的文章《Cloudera Labs中的Phoenix》和《如何在CDH中使用Phoenix》中介绍了Cloudera Labs中的Phoenix，以及如何在CDH5.11.2中安装和使用...本文Fayson主要介绍如何在CDH中使用Phoenix在HBase上建立二级索引。...《如何在CDH中使用Phoenix》。...3.Covered Indexes(覆盖索引) ---- 1.使用覆盖索引获取数据的过程中，内部不需要再去HBase的原表获取数据，查询需要返回的列都会被存储在索引中。...数据表的添加、删除和修改都会更新相关的索引表（数据删除了，索引表中的数据也会删除；数据增加了，索引表的数据也会增加）。而查询数据的时候，Phoenix会通过索引表来快速低损耗的获取数据。

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    如何创建修改远程仓库 + 如何删除远程仓库 + 如何删除远程仓库中的某个文件或文件夹 + 如何使用git将本地仓库连接到多个远程仓库

    三、删除Github中已有的仓库（即删除远程仓库） 三箭齐发，太累了，以下演示仅以GitHub为例。其余的同理。 如果我们想要删除Github中没有用的仓库，应该如何去做呢？...七、如何使用git将本地仓库连接到多个远程仓库 1、先在GiuHub(国外)、Gitee码云(国内) 和 Coding(国内) 上分别新建一个远程仓库，参考“二、创建远程仓库”。...2、创建一个本地仓库test，在某一个目录下右键 --> Git Bash Here，演示使用本地仓库test（远程仓库的名称和本地仓库的名称可以不一样，一样是为了方便，不一样也没事） ?...其余命令如下： 使用git在本地创建一个本地仓库的过程（位置：在本地桌面上）     $ makdir test       // 创建一个本地仓库     $ cd test           /...（所以建议在使用的时候，用Bash更加方便，二者切换如下图所示） Git GUI：Git GUI是Git Bash的替代品，为Windows用户提供了更简便易懂的图形界面。

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    Julia集分形图案绘制

    Julia集 简单的讲，_Julia_集就是复平面上的一些点z，对于一个固定的复数c，z点在经过无限次z\gets z^2+c的迭代之后最终都收敛到一个固定的值上，那么复平面上所有这样的z点构成的集合就是...不过事实上，matrix67在之前的博客里虽然提供了绘图的代码，但是并没有介绍图像生成的算法。干看代码还是有点恶心的。而市面上又没怎么提及绘图的算法。...逃逸时间算法（Escape Time Algorithm） 曾经纳闷了很长时间，上面那个简单的迭代式究竟是怎样生成那些纷繁复杂的分形图案的。最后终于在知网上找到了这个算法。...其实逃逸时间图显示的并不是真正意义上的_julia_集，而是不属于_julia_集合的点。 当然，还有一种常用的_julia_集绘图算法--外部距离估计算法，这里不做过多介绍。...和c_imag确定，迭代公式由func函数确定，描点时注意去掉边界以及标尺。

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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。   ...梯度就是由微分结果组成的向量，令 ? 有 ? 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)。   ...梯度是一个向量，对于一元函数，梯度就是该点处的导数，表示切线的斜率。对于多元函数，梯度的方向就是函数在该点上升最快的方向。   梯度下降法就是每次都寻找梯度的反方向，这样就能到达局部的最低点。   ...），如何选择每一步的方向，就需要用到大名鼎鼎的泰勒公式，先看一下下面这个泰勒展式： ? 其中 ? 表示f(x)在x处的导数。 若想 ? ,就需要保证 ? ，令 ? 步长 ?...再多说一句，虽然我之前出了个Julia的教程，里面也包含4种绘图工具(Plots,GR,Gadfly & PyPlot)，但没有画过3维的图形，今天为了画这个图可真是费尽周折，Julia官网上的3D绘图的程序基本没有一个可以直接使用的

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    教程 | 如何在Julia编程中实现GPU加速

    本文旨在介绍 GPU 的工作原理，详细说明当前的 Julia GPU 环境，以及展示如何轻松运行简单 GPU 程序。...创建位置描述对象是在 CPU 上创建的，然后转移到 GPU 内核上，或者本身就由内核内部的 GPU 创建。...在大约 1000 个 gpu 线程中的每一个创建和跟踪大量堆内存就会马上破坏性能增益，因此实现 GC 是得不偿失的。 使用 GPUArrays 可以作为在内核中分配数组的替代方法。...这些 gpu 数组的 Julia 操作由 Julia 的 GC 跟踪，如果不再使用，GPU 内存将被释放。 因此，只能在设备上使用堆栈分配，并且只能被其他的预先分配的 GPU 缓冲区使用。...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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    手把手教你如何用Julia做GPU编程（附代码）

    无论你做什么，任何Julia对象都必须先转移到GPU才能使用。并非Julia中的所有类型都可以在GPU上工作。..."Array{Test2,1}" 所有这些Julia类型在转移到GPU或在GPU上创建时表现都不同。...下表概述了预期结果： 创建位置描述了对象是否在CPU上创建然后传输到GPU内核，或者是否在内核的GPU上创建。...在~1000 GPU线程中的每一个线程创建和跟踪大量堆内存将很快破坏性能增益，因此这实际上是不值得的。 作为内核中堆分配数组的替代方法，你可以使用GPUArrays。...这些GPU数组的Julia句柄由Julia的GC跟踪，如果它不再使用，GPU内存将被释放。 因此，只能在设备上使用堆栈分配，并且对其余的预先分配的GPU缓冲区使用。

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    Julia(字符串）

    正如上面所讨论的，在字符文字，Unicode代码点可以使用Unicode表示\u和\U转义序列，以及所有的标准C转义序列。...在UTF-8中，ASCII字符（即代码点小于0x80（128）的字符）使用ASCII编码，使用单个字节，而0x80及更高版本的代码点则使用多个字节编码-每个字符最多四个。...三重引用的字符串文字 使用三引号（"""..."""）创建字符串时，它们具有一些特殊的行为，这些行为对于创建更长的文本块很有用。首先，如果开头"""后面有换行符，则从结果字符串中删除换行符。...对于小于的代码点\u80，碰巧每个代码点的UTF-8编码只是由相应的\x转义符产生的单个字节，因此可以安全地忽略此区别。...版本号文字创建的VersionNumber对象遵循语义版本控制的规范，因此由主要，次要和补丁数字值组成，然后由预发行版本和构建字母数字注释组成。

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    为什么Python是数据科学家的首选语言

    下面我们将回顾Python在这个领域的崛起，以及它如何逐步成为数据科学家的首选工具。 Python的起源和发展 Python由Guido van Rossum于1989年首次发布。...他的目标是创建一种“比C更高级，更容易使用的”编程语言，以便于“在短时间内完成许多类型的工作”。...1, 4, 9, 16, 25] plt.scatter(x, y) plt.show() 使用Scikit-learn进行机器学习 Scikit-learn是Python中最常用的机器学习库，它提供了许多预处理数据的工具...Python和Julia的主要区别如下： Julia的设计目标是实现Python的易用性和C语言的性能，所以在一些需要高性能计算的场景下，Julia可能是一个更好的选择。...Python也被用于创建一些特定的Facebook内部服务。 Spotify Spotify使用Python进行数据分析和后端服务。

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    AI 技术讲座精选：技术前沿——CUDAnative.jl 支持 GPU 原生编程

    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 语言处于相同的抽象层次。...这个程序包建立在 Julia 编译程序测试接口上，而且特意创建 LLVM.jl 和 CUDAdrv.jl 这两个用来编译和执行代码的程序包。...关于这个公测版，在 Linux 或者 macOS 操作系统中只支持由源代码构建的 Julia 0.6 版。.../julia 在 Julia 交互编程环境（REPL）中，只需使用程序管理包就可以安装 CUDAnative.jl 及其附属程序。...在 CUDArt.jl 运行环境下，我们可以使用版本稍微高一点的 Julia，而不是建立在 CUDA 运行的驱动 API 上，但是目前仍未与 CUDArt.jl 进行集成。

    1.6K100

    为什么我不再推荐你用Julia？

    尤其是 OffsetArrays 被证明是 correctness bug 的重要来源。这个包提供了一种数组类型，它利用 Julia 灵活的自定义索引功能来创建数组，而不必从 0 或 1 开始。...这些问题背后的根本原因不单单是索引，还有当与 Julia 中的 @inbounds 一起使用时，就允许 Julia 从数组访问中删除边界检查。...如果将一个具有异常索引范围的数组传给它，就会导致内存访问越界，并且错误地使用 @inbounds 导致程序中删除了边界检查。 然而，这段代码正是多年来如何使用 @inbounds 的官方示例。...例如，在 Julia 机器学习生态系统还不够成熟的时候，该语言的一位联合创始人就兴奋地谈到在自动驾驶汽车生产中使用 Julia： 另一位联合创始人曾表示 Julia 有一个很大的优势是利于代码复用：...在 Julia 中，使用者可以有效地联合使用由一个人编写的通用算法和由其他人编写的自定义类型。

    1.8K30

    关于“Python”的核心知识点整理大全43

    ', which='major', labelsize=14) plt.show() 在Ø处，我们调用了scatter()，并使用实参s设置了绘制图形时使用的点的尺寸。...15.2.6 删除数据点的轮廓 matplotlib允许你给散点图中的各个点指定颜色。默认为蓝色点和黑色轮廓，在散点图包含的 数据点不多时效果很好。但绘制很多点时，黑色轮廓可能会粘连在一起。...例如，下面 的代码行创建一个由淡蓝色点组成的散点图： plt.scatter(x_values, y_values, c=(0, 0, 0.8), edgecolor='none', s=40)...要使用这些颜色映射，你需要告诉pyplot该如何设置数据 集中每个点的颜色。...然后，在 3处，我们创建了两个用于存储x和y值的列表，并让每次漫步都从点(0, 0)出发。

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    又要头秃？2020年七大AI编程语言大盘点

    Java被认为是世界上最好的编程语言之一，过去20年大伙的使用证明了这一点。...它对Java的支持不像其他完全支持的语言那样功能丰富，但它已经存在，并且正在以很快的速度得到改进。 Deep Java Library 由Amazon构建，使用Java来创建和部署深度学习能力。...Neuroph 在Neuroph GUI的帮助下，Neuroph使得使用Java开源框架设计神经网络成为可能。 如果Java有真正的垃圾回收，那么大多数程序在执行完后都会把自己从内存中删除。...Julia Julia是一种高性能、通用的动态编程语言，适合创建几乎任何应用程序，尤其非常适合数据分析和计算科学。能够与Julia一起工作的各种工具包括： 流行的编辑器，如Vim和Emacs。...Julia源代码的目录结构 Julia提供的下列特性，使其在人工智能编程、机器学习、统计和数据建模中成为一个不可或缺的选项： 动态类型系统 内置的包管理器 能够进行并行和分布式计算 宏和元编程能力 支持多个调度

    1.7K20

    Julia(函数）

    > f(2,3) 5 julia> g(2,3) 6 当然，在像这样的纯线性函数体中g，的使用return是没有意义的，因为x + y永远不会对表达式进行求值，我们可以简单地x * y在函数中创建最后一个表达式并忽略...多个返回值 在Julia中，返回一个元组值以模拟返回多个值。但是，可以在不需要括号的情况下创建和分解元组，从而产生一种幻想，即返回多个值而不是单个元组值。...关键字参数 一些函数需要大量的参数，或具有大量的行为。记住如何调用此类函数可能很困难。关键字参数可以通过名称而不是位置来标识，从而使这些复杂的界面更易于使用和扩展。 例如，考虑plot绘制线的函数。...使用do块语法，可以帮助检查文档或实现，以了解如何初始化用户函数的参数。...用于向量化功能的点语法 在技术计算语言中，通常会使用功能的“向量化”版本，该版本仅将给定功能f(x)应用于数组的每个元素A以通过产生新的数组f(A)。

    2.8K20

    高薪AI工程师都在用什么编程语言？2020 年七大 AI 编程语言大盘点

    Java被认为是世界上最好的编程语言之一，过去20年大伙的使用证明了这一点。...它对Java的支持不像其他完全支持的语言那样功能丰富，但它已经存在，并且正在以很快的速度得到改进。 Deep Java Library 由Amazon构建，使用Java来创建和部署深度学习能力。...Neuroph 在Neuroph GUI的帮助下，Neuroph使得使用Java开源框架设计神经网络成为可能。 如果Java有真正的垃圾回收，那么大多数程序在执行完后都会把自己从内存中删除。...Goals（目标）定义了根据知识库确定的报表提交的位置。 Queries（查询）定义如何使你的声明真实，以及如何对事实和规则进行最终分析。...Julia Julia是一种高性能、通用的动态编程语言，适合创建几乎任何应用程序，尤其非常适合数据分析和计算科学。能够与Julia一起工作的各种工具包括： 流行的编辑器，如Vim和Emacs。

    1.8K20

    Julia(类型系统）

    因此，抽象类型允许程序员编写泛型函数，这些泛型函数以后可以由许多具体类型的组合用作默认方法。由于有多个分派，程序员可以完全控制是使用默认方法还是使用更具体的方法。...关于如何创建复合类型的实例还有更多的话要说，但是这种讨论既取决于参数类型也取决于方法，并且非常重要，因此可以在其自己的部分中进行论述：构造函数。...考虑一下，如果我们创建一个只需要一个坐标的类点实现，因为该点位于对角线上x = y： julia> struct DiagPoint{T} <: Pointy{T} x::T...为了说明这一点，让我们介绍一个参数类型，Val{T}它是在不需要更详尽的层次结构的情况下利用此技术的一种常用方法。...对于broadcast()使用点表示法的功能，存在特殊的语法糖： julia> root.

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