呜啦啦啦啦啦啦啦大家好，本周的AI Scholar Weekly栏目又和大家见面啦！
本文汇编了一些机器学习领域的框架、库以及软件（按编程语言排序）。 C++ 计算机视觉 CCV —基于C语言/提供缓存/核心的机器视觉库，新颖的机器视觉库 OpenCV—它提供C++， C， Python， Java 以及 MATLAB 接口，并支持 Windows， Linux， Android and Mac OS 操作系统。 通用机器学习 MLPack DLib ecogg shark Closure 通用机器学习 Closure Toolbox—Clojure 语言库与工具的分类目录 Go 自然语言处
本列表选编了一些机器学习领域牛B的框架、库以及软件（按编程语言排序）。 C++ 计算机视觉 CCV —基于C语言/提供缓存/核心的机器视觉库，新颖的机器视觉库 OpenCV—它提供C++, C, Python, Java 以及 MATLAB接口，并支持Windows, Linux, Android and Mac OS操作系统。 通用机器学习 MLPack DLib ecogg shark Closure 通用机器学习 Closure Toolbox—Clojure语言库与工具的分类目录 Go 自然语言处理
WAIC 世界人工智能大会已于近日在上海开幕。在昨天由机器之心承办的开发者日主单元上，阿里技术副总裁贾扬清、亚马逊机器学习副总裁 Alex Smola、百度 AI 技术平台体系执行总监吴甜、Julia 创始人 Viral、Skymind 联合创始人 Adam Gibson 做了精彩演讲。
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---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】常做科学计算的研究人员对Julia肯定不陌生，它从发布至今已经走过了整整十个年头，如今也是终于实现了最初的「全能语言梦」，一起看看Julia背后的故事！ 2012年， Julia语言横空出世，从此科学计算领域又多了一个强大的工具。如今，Julia已经走过了十个年头，拥有数十万用户，在数百所大学和公司内开始建立Julia软件技术栈，从个性化药物、气候建模、新材料研发，甚至太空任务规划都有Julia的身影。 最近，Julia的开发者们又发布了一篇博客
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。
在世界的某个角落里，有四个年轻人。他们正在合租房中，默默无语的埋头摆弄着手里的Matlab。屋里的气氛有些安静，有些单调，有些无聊。
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。
冠状病毒全球肆虐，全球的研究和开发人员正在尽最大努力遏制和预防COVID-19。近日，已经开启远程课程的斯坦福大学新开放了一门特别的春季课程。
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。
AI 科技评论按：作为自然语言处理领域的顶级会议之一，EMNLP 2018 今日在比利时首都布鲁塞尔正式召开。10 月 31 日至 11 月 1 日为 Tutorial 及 Workshop 环节，正会从 11 月 2 日开始，11 月 4 日结束。为期五天的大会将包括 3 场 Keynote、6 场 Tutorial 以及 14 场 Workshop。去年，雷锋网 AI 科技评论第一时间为大家分享了论文录用情况、最佳论文解读。今年，会上的精彩内容也不容错过。以下便是今年的参会亮点。
本文介绍了数据科学领域的一些流行编程语言和工具。首先是Python，它是最受欢迎的语言之一，用于快速构建原型和易于维护的代码。其次是R语言，在统计建模中占据重要地位。其他编程语言包括Julia、Java、Hadoop、Kafka和Storm。最后，鼓励奖部分提到了MatLab、Octave和Go。
7 月 19 日，由 Julia 高性能编程语言初创团队建立的 Julia Computing 公司，宣布完成由 Dorilton Ventures 领投的 2400 万美元 A 轮融资（折合人民币约 1.6 亿）。参与此次融资的还包括 Menlo Ventures、General Catalyst 以及 HighSage Ventures 等。此外，前 Snowflake CEO 兼前微软服务器及工具业务总裁 Bob Muglia，也将正式加入 Julia Computing 董事会。
英文原文：The 9 Best Languages For Crunching Data
近日，Julia Computing 团队发表论文表示他们构建了一种可微编程系统，它能将自动微分内嵌于 Julia 语言，从而将其作为第一级的语言特性。也就是说，我们以后直接用 Julia 语言及可微编程就能写模型了？都不需要再调用 TensorFlow 或 PyTorch 这样的框架了？
在巨大的数据集中进行筛选的最好工具是什么?通过和数据骇客的交流，我们知道了他们用于硬核数据分析最喜欢的语言和工具包。 R语言 在这些语言名单中，如果R语言排第二，那就没其他能排第一。自1997年以
编译 | 核子可乐、Tina Julia 编程语言掀起了一股新的热潮。 7 月 19 日，由 Julia 高性能编程语言初创团队建立的 Julia Computing 公司，宣布完成由 Dorilton Ventures 领投的 2400 万美元 A 轮融资（折合人民币约 1.6 亿）。参与此次融资的还包括 Menlo Ventures、General Catalyst 以及 HighSage Ventures 等。此外，前 Snowflake CEO 兼前微软服务器及工具业务总裁 Bob Muglia，也
整理 | 梦依丹 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） 2021 年 7 月 19 日，由 Julia 高性能编程语言创始人成立的 Julia Computing 公司完成了 2400 万美元的 A 轮融资，这笔融资由 Dorilton Ventures 领投，Menlo Ventures、General Catalyst 和 HighSage Ventures 加入。作为本轮融资的一部分，数据仓库巨头 Snowflake Inc. 的前首席执行官 Bob Muglia 将加入 Julia Comp
大侠好，欢迎来到FPGA技术江湖，江湖偌大，相见即是缘分。大侠可以关注FPGA技术江湖，在“闯荡江湖”、"行侠仗义"栏里获取其他感兴趣的资源，或者一起煮酒言欢。
9个最佳的大数据处理编程语言 大数据的浪潮仍在继续。它渗透到了几乎所有的行业，信息像洪水一样地席卷企业，使得软件越发庞然大物，比如Excel看上去就变得越来越笨拙。数据处理不再无足轻重，并且对精密分析
大数据的浪潮仍在继续。它渗透到了几乎所有的行业，信息像洪水一样地席卷企业，使得软件越发庞然大物，比如Excel看上去就变得越来越笨拙。数据处理不再无足轻重，并且对精密分析和强大又实时处理的需要变得前所未有的巨大。
来源 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 翻译 | 张建军 【磐创AI导读】：本文详细介绍了Jupyter Notebook的各种用法。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。 【介绍】Jupyter Notebook 是一个 Web 应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码、数学方程、可视化和 Markdown，其用途包括数据清理和转换、数值模拟、统计建模、机器学习等等。目前，数据挖掘领域中最热门的比赛 Kaggle 里的资料都是 Jupyter 格式。对于机器学习新
实习生问：我咋看见你经常用Anaconda的jupyter notebook写python代码，为啥不用PyCharm呢？ … 对于我个人而言现在主要的工作是数据分析，挖掘，直接下载Anaconda安装后，就可以启动jupyter notebook，写代码也感觉比较方便，尤其是PyCharm的启动和运行很笨重 但是之前用Django以及爬虫项目的时候，PyCharm优势就非常明显了
【导读】Jupyter Notebook 是一个 Web 应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码、数学方程、可视化和 Markdown，其用途包括数据清理和转换、数值模拟、统计建模、机器学习等等。目前，数据挖掘领域中最热门的比赛 Kaggle 里的资料都是 Jupyter 格式。对于机器学习新手来说，学会使用 Jupyter Notebook 非常重要。
翻译 | 张建军 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 【人工智能头条导读】Jupyter Notebook 是一个 Web 应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码、数学方程、可视化和 Markdown，其用途包括数据清理和转换、数值模拟、统计建模、机器学习等等。目前，数据挖掘领域中最热门的比赛 Kaggle 里的资料都是 Jupyter 格式。对于机器学习新手来说，学会使用 Jupyter Notebook 非常重要。 下面这篇 Jupyter Notebook 入门指
近日，在全国大学生数学建模竞赛中，有参赛者表示，组委会初步认定哈尔滨工业大学参赛队伍不能使用知名商业数学软件——MATLAB。
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。
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。
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）。
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。
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。
AI 开发者按，麻省理工学院的研究人员最近推出了一种新的概率编程语言 Gen，这种语言让研究人员在不需要处理方程式和手动编写高性能代码的情况下，编写应用人工智能技术的多个领域的模型和算法。软件科学家 Jesus Rodriguez 写了一篇文章，文章介绍了 Gen 以及其他一些类似的工具，AI 开发者将他的文章编译整理如下。
https://github.com/SciML/DifferentialEquations.jl
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。
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。
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。
在开始正题之前，先介绍一下它所属的系列。该系列叫 AOSA，是“The Architecture of Open Source Applications”的简称，即“开源程序的体系结构”，目前有四本书，本期主角是最近的一本（发布于 2016.7.12）。
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？
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。
随着大数据的热潮不断升温，几乎各个领域都有洪水倾泻般的信息涌来，面对用户成千上万的浏览记录、记录行为数据，如果就单纯的Excel来进行数据处理是远远不能满足的。但如果只用一些操作软件来分析，而不怎么如何用逻辑数据来分析的话，那也只是简单的数据处理。 替代性很高的工作，而无法深入规划策略的核心。 当然，基本功是最不可忽略的环节，想要成为数据科学家，对于这几个程序你应该要有一定的认识： R 若要列出所有程序语言，你能忘记其他的没关系，但最不能忘的就是R。从1997年悄悄地出现，最大的优势就是它免费，为昂贵的统计
随着大数据的热潮不断升温，几乎各个领域都有洪水倾泻般的信息涌来，面对用户成千上万的浏览记录、记录行为数据，如果就单纯的Excel来进行数据处理是远远不能满足的。但如果只用一些操作软件来分析，而不怎么如
随着大数据的热潮不断升温，几乎各个领域都有洪水倾泻般的信息涌来，面对用户成千上万的浏览记录、记录行为数据，如果就单纯的Excel来进行数据处理是远远不能满足的。但如果只用一些操作软件来分析，而不怎么如何用逻辑数据来分析的话，那也只是简单的数据处理。替代性很高的工作，而无法深入规划策略的核心。 当然，基本功是最不可忽略的环节，想要成为数据科学家，对于这几个程序你应该要有一定的认识： R 若要列出所有程序语言，你能忘记其他的没关系，但最不能忘的就是R。从1997年悄悄地出现，最大的优势就是它免费，为昂贵的统
【编者按】面对成千上万条数据记录，你是否在焦虑没有找到一种快捷而又精准的方式进行处理呢？本文从编程语言着手，悉数大数据领域的哪些事儿。 以下为原文： 随着大数据的热潮不断升温，几乎各个领域都有洪水倾泻般的信息涌来，面对用户成千上万的浏览记录、记录行为数据，如果就单纯的Excel来进行数据处理是远远不能满足的。但如果只用一些操作软件来分析，而不怎么如何用逻辑数据来分析的话，那也只是简单的数据处理。 替代性很高的工作，而无法深入规划策略的核心。 当然，基本功是最不可忽略的环节，想要成为数据科学家，对于这几个程
随着大数据热潮持续延烧，几乎每个产业都有如洪水般倾泻的信息，面对上万笔的顾客浏览纪录、购买行为数据，如果要用 Excel 来进行数据处理真是太不切实际了，Excel 相较于其他统计软件的功能已相去甚远;但如果只会操作统计软件而不会用逻辑分析数据背后的涵义与事实现况相应证的话，那也不过只能做数据处理，替代性很高的工作，而无法深入规划策略的核心。
作为最流行的深度学习框架，TensorFlow 已经成长为全球使用最广泛的机器学习平台。目前，TensorFlow 的开发者社区包括研究者、开发者和企业等。
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