举个栗子：// 创建可以保存任何数据类型的ArrayListArrayList a = new ArrayList();a.add("1");a.add(0);a.add(new BigDecimal...("2"));a.add(4.00);// 循环取值for (Object obj : a) { System.out.println(obj);}// 根据类型取值for (Object obj...: a) { // 字符串类型 if (obj instanceof String) { String b = (String) obj; System.out.println...Double b = (Double) obj; System.out.println(b.getClass()); } else { String b = "未检测到数据类型
本文讲述如何注册自定义类型到Qt元对象系统中和它又有什么用。...注册自定义结构体为例 1.使用Q_DECLARE_METATYPE标记自定义类型； #include struct MyStruct { QString name...; QString color; }; Q_DECLARE_METATYPE(MyStruct) 2.在main函数中使用qRegisterMetaType注册自定义类型到元对象系统中...例如： MyStruct myStruct; QVariant variant; variant.setValue(myStruct); // 不使用Q_DECLARE_METATYPEQ标记的自定义类型会出现编译错误...使用qRegisterMetaType注册自定义类型到元对象系统中主要作用为QObject的属性系统(信号槽)中使用该自定义类型。
最近一门新的语言-Julia又刷爆了。...Julia 设计的独特之处包括，参数多态的类型系统，完全动态语言中的类型，以及它多分派的核心编程范型。它允许并发、并行和分布式计算，并直接调用 C 和 Fortran 库而不使用粘合代码。...标准库用的是 Julia 语言本身写的 调用许多其它成熟的高性能基础代码。如线性代数、随机数生成、快速傅里叶变换、字符串处理。...（还在增加中……） 丰富的用于建立或描述对象的类型语法 高性能，接近于静态编译型语言。...包括用户自定义类型等 为并行计算和分布式计算而设计 轻量级“绿色”协程 优雅的可扩展的类型转换/提升 支持Unicode, 包括但不限于UTF-8 可直接调用 C 函数（不需要包装或是借助特殊的API）
Julia 中的数学运算 总而言之，Julia 中的数学运算看起来和其他脚本语言是一样的。...中完全相同的操作，这意味着它实现了相同的性能（即使它是在 Julia 中定义的）。...关于 Julia 的有趣之处在于，我们需要知道什么情况下代码不能编译成与 C / Fortran 一样高效的运算？这里的关键是类型稳定性。...Julia 语言是建立在类型稳定函数的多重分派机制上的。因此即使是最初版的 Julia 也能让编译器快速优化到 C/Fortran 语言的性能。...在 Python 中，我们可以将任何类型数据放入数组，但是在 Julia，我们只能将类型 T 放入到 Vector{T} 中。为了提供一般性，Julia 语言提供了各种非严格形式的类型。
中完全相同的操作，这意味着它可以达到相同的性能（尽管它是在 Julia 中定义的）。...Julia 使用了类型稳定函数的多重分派机制，因此，即使是早期版本的 Julia 也可以优化得像 C 语言或 Fortran 那样。非常明显，几乎在所有情况下，Julia 都非常接近 C 语言。...在 Python 中，你可以将任何东西放入数组中。而在 Julia 中，你只能将类型 T 放入 Vector {T} 中。Julia 提供了各种非严格的类型，例如 Any。...使用严格类型还有其他好处：严格类型的 Vector {Float64} 实际上与 C 语言或 Fortran 是字节兼容的，所以不经过转换就可以直接用在 C 语言或 Fortran 程序中。...y 是已知的，因为它是在 test 中定义的。
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。...匿名函数 Julia中的函数是一类对象：可以将它们分配给变量，并使用已分配给变量的标准函数调用语法对其进行调用。它们可以用作参数，也可以作为值返回。...进一步阅读 我们应该在这里提到，这远不是定义函数的完整图景。Julia具有完善的类型系统，并允许对参数类型进行多次分派。此处给出的示例均未在其参数上提供任何类型注释，这意味着它们适用于所有类型的参数。...在Types中描述了类型系统，在Methods中描述了通过对运行时参数类型进行多次调度而选择的方法来定义函数。
如果未指定任何超类型，则默认超类型为Any–预定义的抽象类型，该对象的所有对象均为实例，所有类型均为其子类型。在类型理论中，Any通常将其称为“顶部”，因为它位于类型图的顶点。...在不太纯的面向对象的语言（包括C ++和Java）中，某些值（例如整数和浮点值）不是对象，而用户定义的复合类型的实例是具有关联方法的真实对象。...回顾一下，Julia中的两个基本属性定义了不变性： 具有不变类型的对象通过复制传递（在赋值语句和函数调用中），而可变类型通过引用传递。 不允许修改复合不可变类型的字段。...Point{Float64}是一个具体类型等效于通过更换定义的类型T中的定义Point与Float64。...可以为复合类型定义自定义构造函数，这将在“ 构造函数”中详细讨论，但是在没有任何特殊构造函数声明的情况下，有两种创建新复合对象的默认方法，一种是显式给出类型参数另一种是在对象构造函数的参数中暗含它们。
建设者 构造函数[1]是创建新对象的函数，特别是Composite Types的实例。在Julia中，类型对象还充当构造函数：它们在作为参数应用于元组时会创建自己的新实例。...外部构造方法 构造器与Julia中的其他任何函数一样，其总体行为由其方法的组合行为定义。因此，您可以通过简单地定义新方法来向构造函数添加功能。...默认构造函数等效于编写自己的内部构造函数方法，该方法将对象的所有字段作为参数（如果对应的字段具有类型，则约束为正确的类型），并将它们传递给new，返回结果对象： julia> struct Foo...之后，它的行为就与Rational Numbers中描述的一样-它的整个行为在以下几行中定义。...构造函数与转换 T(args...)Julia中的构造函数的实现与其他可调用对象一样：方法被添加到它们的类型中。类型的类型是Type，因此所有构造函数方法都存储在该Type类型的方法表中。
为了实现这些想法，Julia 遵循了如下策略： 为了更快的速度，定义为编译型语言，而不是解释型。Julia 使用 LLVM 编译器框架进行即时编译（JIT）。...在某些情况下，Julia 可以接近甚至达到 C 语言的速度。 采用直接但有用的语法。Julia 语法的简洁程度可以与 Python 媲美，虽然简洁，但是表现力很强。 动态类型。...你可以指定变量的类型，如“无符号的32位整数”。但是，你也可以创建类型的层次结构以允许处理特定类型变量，例如编写一个接受整数的函数，通常不指定整数长度。...可以调用 Python、C 和 Fortran 编写的库。Julia 可以直接调用 C 语言和 Fortran 编写的外部库。...但是 Julia 则使用 1 作为数组中的第一个元素，它这样做的原因是为了迎合一些数学和科学应用（比如Mathematica）的用户。
作者 | Claire D 译者 | 苏本如，编辑 | 伍杏玲 来源 | CSDN（ID：CSDNnews） 人工智能已成为我们日常生活不可或缺的一部分，它被广泛地应用到几百种实际场景中，极大地便利人们的工作和生活...使用R语言，你可以以各种编程模式工作，如函数式编程、矢量计算和面向对象编程。 R语言可供使用的一些AI编程包有： Gmodels，提供了用于模型拟合的多个工具的集合。...能够与C、C++和FORTRAN一起工作 多个软件包帮助功能扩展。...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
复制代码 C\ Fortran\ IDL\ Java\ Julia\ Matlab\ Python\ R\ Scala\ 还有一个目录： 复制代码 Data\ 它包含一个 Python...备注：在下面显示的结果中，我们使用了较旧版本的 Julia，因为在 Xeon Haswell 节点上安装最新版本的 Julia(1.1.1) 时我们遇到了困难。...在后续的每个项中，前一个项中每个整数出现的次数连接到该整数的前面。如，一个项 1223，接下来将会是 112213 ，或“一个 1，两个 2，一个 3”。...在 Justin Domke 的博客（ Domke 2012 ）中展示了 MATLAB、C 和 Julia 的代码，该博客指出，这个算法是“矩阵乘法的重复序列，然后进行归一化”。...这是我们支持的典型用户面临的问题类型：需要对数千个文件进行操作以提取所需信息的集合。拥有能够从文件中快速读取数据（如 NetCDF、HDF4、HDF5、grib 等格式）的工具对我们的工作至关重要。
Julia语言更多的特点还有： ❑ 多态分发（Multiple Dispatch）机制，通过不同类型的参数组合，可以定义同名函数不同的行为。...❑ 动态类型系统：用户自定义的类型可像内置类型一样快速、轻便。 ❑ 简洁又可扩展的数值类型转换与提升机制。 ❑ 高效能的多语言编码环境，支持包括UTF-8在内的各种Unicode编[插图]。...在一份官方提供的Benchmark中，相比于C、Fortran、Python、Matlab/Octave、R、JavaScript、Java、Lua与Mathematica等其他语言，Julia在性能方面有着非常卓越的表现...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。...语言中的各种要素，包括关键字、类型、变量、函数等，都需要有标识的名字。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。
使用R语言，你可以以各种编程模式工作，如函数式编程、矢量计算和面向对象编程。 R语言可供使用的一些AI编程包有： Gmodels，提供了用于模型拟合的多个工具的集合。...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。...集成开发工具，如Juno和Visual Studio。...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
R 的基础特征是善于处理大量数据，相比 Python 中不够完善的 NumPy 包，R 是更好的选择；你可以用 R 处理各种不同的编程范式，比如函数式编程、矢量计算和面向对象编程等。...为了理解 Prolog，你必须熟悉一些指导 Prolog 工作的基本术语： 事实（Fact）定义了正确的陈述； 规则（Rule）定义了有附加条件的陈述； 目标（Goal）根据知识库定义了提交陈述的位置；...Haskell 是纯粹的函数式和静态类型的编程语言，与惰性计算和短代码配合使用。...Julia 中有一些功能使其成为 AI 编程、机器学习、统计和数据建模的重要选择，这些功能有： 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； 支持多分派； 直接支持 C...Julia 是为了消除其他编程语言的弱点而构建的，和其他工具（如 TensorFlow.jl、MLBase.jl 和 MXNet.jl）集成后还可以用于机器学习，利用 Julia 的可伸缩性还可以做更多事
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。...Julia 语言使用即时编译器 Just In Time（JIT）compiler，它的编译速度非常快，尽管它编译时更像是一种解释型语言而非 C 或 Fortran 等传统低级编译语言。...考虑到 Julia 语言一大缺点在于包的丰富程度不及 Python 或 R 语言，利用 PyCall 和 RCall 在 Julia 代码中随时调用 Python 和 R 为用户提供了极大的便利。...PyCall 在 Julia 语言中得到了很好地实现，并且也非常有用。 多重派发 ? Julia 是一种非常独特的类型化语言，具有自己的执行模式和特征，但其中一个非常酷的特征是它的多重派发。...首先，Julia 的多重派发速度非常快。除此之外，使用 Julia 的多态派发能够将函数定义应用为结构属性。这使得继承（inheritance）在 Julia 内部可行。
但是随着计算机科学的不断发展，涌现出很多编程语言，比如C、C++、Java、Python、Julia等，Fortran也逐渐被取代。...由于这些历史“宝藏”代码的复杂性以及体量等问题，导致很难利用现代编程语言重写这些Fortran代码。 近些年来重焕活力的人工智能技术基本都是采用现代编程语言，比如Python、Julia等。...下面介绍新的特征，以确保神经Fortran可以更灵活且能够双向通讯。 自定义层 为了在Fortran中应用神经网络，FKB扩展了神经Fortran库。...自定义损失函数 在Keras、TF、Pytorch中自定义损失函数是非常常用的功能。FKB中也提供了自定义损失函数的功能，但是FKB并没有提供自动微分的功能。...FKB库使用户可以直接在Fortran中访问Keras API的许多功能，包括创建自定义图层和丢失函数以满足他们的需求的能力，而且具有非常好的易用性，通过在全球大气的多尺度物理模型应用中也证明了这一点。
Julia 可以通过 LLVM 而跨平台被编译成高效的本地代码。 通用：Julia 使用多重派发作为编程范式，使其更容易表达面向对象和函数式编程范式。...动态：Julia 是动态类型的，与脚本语言类似，并且对交互式使用具有很好的支持。 数值计算：Julia 擅长于数值计算，它的语法适用于数学计算，支持多种数值类型，并且支持并行计算。...Julia 的多分派自然适合于定义数值和类数组的数据类型。 可选的类型标注：Julia 拥有丰富的数据类型描述，类型声明可以使得程序更加可读和健壮。 可组合：Julia 的包可以很自然的组合运行。...强制表达式继续的一种方式是将其包含在括号中。 默认情况下，Julia 数组是列优先的（Fortran 顺序），而 NumPy 数组是行优先（C 顺序）。...每次调用方法时，Julia 都会计算函数参数的默认值，不像在 Python 中，默认值只会在函数定义时被计算一次。
除了Julia，现在只有 c、 c + + 和 Fortran 还在俱乐部中。 ? 作为有着超30年历史的语言Python，Python 拥有一个庞大的支持性社区。...除此之外，你甚至不需要知道一个 Julia 命令就可以在 Julia 中编码。您不仅可以使用 Python 和 c 在 Julia 中编码，甚至可以在 Python 中使用 Julia！ ?...除了 Julia 的库数量不断增长之外，它还可以与 c 和 Fortran 的库接口来处理绘图工作。 Python是100% 动态类型的，这意味着程序在运行时决定一个变量是浮点数还是整数。...这意味着需要在所有可能的场景中测试 Python 代码ーー这是一项相当愚蠢的任务，需要花费大量时间。 由于 Julia 的创建者也希望它易于学习，所以 Julia 完全支持动态类型。...但与 Python 不同的是，如果开发者愿意，也可以引入静态类型ー例如，就像在 c 语言或 Fortran 中一样。
因此，在Julia中，这些行为都属于一个对象：+函数。 为了方便顺利地使用同一概念的许多不同实现，功能不必一次全部定义，而可以通过为参数类型和计数的某些组合提供特定行为来分段定义。...函数的第一个方法定义创建函数对象，随后的方法定义将新方法添加到现有函数对象。应用该函数时，将执行与参数的数量和类型匹配的最具体的方法定义。...关于可选参数和关键字参数的注释 如Function中简要提到的那样，可选参数作为多种方法定义的语法实现。...类功能对象 方法与类型相关联，因此可以通过向其类型添加方法来使任意Julia对象成为“可调用的”。（这种“可调用的”对象有时也称为“ functors”。）...在函数体中，p将引用被调用的对象。
后者对于一种编程语言来说太完美了——虽然它的特性使它易于教学，但在现实生活中却很难使用。相比之下，Python 相当实用。...除了 Julia，现在俱乐部里只有 C、C++ 和 Fortran。 社区 凭借其 30 多年的历史，Python 拥有一个庞大的支持性社区。...除了 Julia 的库数量正在增长这一事实之外，它还可以与 C 语言和 Fortran 语言的库进行接口，例如处理图。 动态和静态类型 Python 是 100% 动态类型的。...这意味着您需要在所有可能的场景中测试 Python 代码——这是一个相当愚蠢的任务，需要花费很多时间。 由于 Julia 的创造者也希望它易于学习，朱莉娅完全支持动态编译。...但是与 Python 不同的是，如果你愿意，你可以引入静态类型——比如，以它们在 C 或 Fortran 中的方式。
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