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： ?...这些运算符不能用作函数，因为“ 短路评估”要求在评估运算符之前不对它们的操作数进行评估。）...这种语法对于数据处理很方便，但是在其他语言中，性能通常也需要向量化：如果循环很慢，则函数的“向量化”版本可以调用用低级语言编写的快速库代码。...，它允许您对多个数组（甚至具有不同形状）进行操作，或者对数组和标量进行混合操作（请参见Broadcasting）。例如，如果你有f(x,y) = 3x + 4y，那么f....(sin, view(X, 2:endof(X)), Y)，使得左手侧被就地更新。
运算符 对于每个类似的二进制操作^，都有一个相应的“点”操作....(a,b)，该调用执行广播操作：它可以组合数组和标量，相同大小的数组（逐个执行操作），甚至不同形状的数组（例如，组合行向量和列向量）产生矩阵）。...=是融合的就地分配操作。 请注意，点语法也适用于用户定义的运算符。例如，如果您定义为Kronecker产品（）⊗(A,B) = kron(A,B)提供方便的中缀语法，则无需额外编码即可进行计算。...如果需要副作用，&&则应明确使用短路操作器 基本功能 Julia提供了一系列数学函数和运算符。只要允许合理的定义，就可以对这些数学运算进行广泛的数值定义，包括整数，浮点数，有理数和复数。...运算符优先级 Julia从最高优先级到最低优先级应用以下操作顺序： .
这些表现力主要体现在一些高级特征上，如多重派发、高阶函数和现有库，如微分方程求解器（Rackauckas & Nie，2017）和通用线性代数例程等。...我们的实现仅需不到 1000 行的 Julia 代码，无需根据 TPU 对核心 Julia 编译器或任何其他 Julia 包进行特有的更改。 5....然而，Julia 程序不是根据晦涩难懂的 HLO 操作来编写的，而是根据由 Julia 基本库提供的函数和抽象来编写的。...由于我们能够 offload 全部前向传播计算，因此 Julia 不参与任何评估步骤，从而可以同步执行其他任务（如为下一批准备数据）。...FluXLA CPU 是我们的研究在 CPU 上的 xrt 实现；FluXLA TPU (total) 是端到端时间，和客户端报告的时间一致（包括 kernel launch 开销和从谷歌云把数据迁移回来
Julia 用于此任务的一个关键优势是它可用于实现基本数值计算库，如微分方程求解器或优化库；这巧妙地解决了机器学习社区不断增长的需求，研究人员通过高性能代码（如光线追踪和物理引擎）进行反向传播，但求梯度仍必须在...编译 Julia 到 GPU 上 GPU 编程是现代机器学习的重要组成部分，但 GPU 通常被视为实现细节。因为框架在内部提供内核，但用户只能使用一组有限的数学运算，无法直接对 GPU 进行编程。...例如，我们可以透明地将大型广播（broadcast）表达式（例如 1 /（1 + exp（-x））及其向后传递融合到单个 GPU 内核中，从而获得显着加速。...这使我们可以充分利用 Julia 语言的表现力，包括控制流、递归、多调度、高阶函数、强大的数据结构和抽象、自定义数值类型，以及现有的包，如微分方程求解器和线性代数例程。...这使我们能够编写对单个样本进行操作的简单代码，同时仍然在现代硬件上获得最佳性能。 结论 我们相信机器学习的未来取决于编程语言和编译器技术，尤其是扩展新的或现有的语言以满足机器学习研究的高要求。
广播（broadcasting）已经成为一种具有方便语法特性的核心语言功能 - 它现在比以往更强大。...在 Julia 1.0 中，将广播扩展到自定义类型并在 GPU 和其他矢量化硬件上实现高效优化计算很简单，为将来更高的性能提升铺平了道路。...这对于使用 Python 和 Java 等面向对象的语言进行更顺畅的互操作时特别有用。...在未来，这也将允许标准库独立于 Julia 本身进行版本控制和升级，从而允许它们以更快的速度发展和改进。 对 Julia 的所有 API 进行彻底的评估，以提高一致性和可用性。...此外，围绕 Julia 1.0 的新特性，还正在构建许多新的外部软件包。像是： 改进数据处理和操作生态系统，以利用新的缺失支持。
如机器之心了解到 Julia 在科学计算、数据处理行业很受欢迎。...算符来访问 广播（broadcast） 多维数组的广播是一个很重要的特性，也是 Julia 多维数组的标准接口（Interface）任何 Julia 的数组都可以使用广播。...定义一个复数类型 复数是很多数值计算和数据分析算法都会用到的类型，然而一般的处理器上并不是自带复数类型的，我们往往使用两倍精度的浮点数来模拟一个复数，例如在 `C` 语言里，双精度的复数可以写作：...，我们可以将部分操作作为懒惰求值（Lazy Evaluation）加入运算中，然后再为满足不同性质的矩阵派发精细的优化方法： 对满足 ATA=I 的矩阵，如果遇到了自己的转置可以什么都不算 对满足上三角的矩阵...（或者下三角矩阵），在一些矩阵分解等操作的时候可以调用更快的数值方法 而对于单位矩阵，我们总可以什么都不算 实际上 Julia 在标准库里已经这么做了（虽然实际上依然还有更多的特殊矩阵，你也许可以在 JuliaArrays
当然，Julia 1.0 中最重要的一个新特征是对语言 API 稳定性的承诺：为 Julia 1.0 编写的代码可以继续在 Julia 1.1、1.2 等版本上使用。...在 Julia 1.0 中，可以很简单地将广播扩展到自定义类型，并在 GPU 和其它向量化硬件上实现高效的优化计算，为未来更高的性能效益奠定了基础。...这对于使用 Python 和 Java 等面向对象语言之间更加平滑的交互操作非常有用。...对很多模糊的已有命名和无效的编程模式进行了重命名或重构，使之更匹配 Julia 的能力。...现在围绕 Julia 1.0 的新功能专门构建了许多新的外部软件包，如数据处理和操作生态系统的改进和异构架构支持的改进等。
但是，这实际上可能偏离了使用Python的主要目的。Python应该是一种简单易用的语言。在编程中混合使用其他语言可能破坏了这种“味道”。...Julia的基准、标准库、算术等原始操作都是用Julia本身编写的。所以，在这一点上用户无需做出任何妥协。...2、速度快 其他编程语言，如C ++和Java在垃圾收集方面很注重，由此牺牲了很多性能，而Julia的设计理念是将“高性能”放在最高优先级上。...Julia附带LLVM编译器，可将Julia应用程序编译为适用多个平台的本地代码。 确实，Julia编译器不需要知道用户使用的变量类型，但它知道如何在用户调用函数时提前做好规划。...3.在技术计算方面独具优势 Julia的语法规则非常适合数学运算，支持多种数字数据类型，在默认情况下即提供并行计算特性。Julia的多次调度非常适合定义数字和数组类型的数据类型。
实验结果表明，与其他Julia包相比，基于 ReactiveMP的RMP在一系列概率模型上的贝叶斯推理性能有所提高。...效率意味着比替代方法更少的执行时间和更少的内 存消耗；可扩展性指的是在可能有成千上万个随机变量的大型概率模型中运行推理；适应性意味着 实时就地概率模型调整，而稳健性涉及针对故障传感器和丢失数据的保护。...为此，我们开发并展示了ReactiveMP.jl,这是一个开源的Julia包，它在概率模型 的因子图表示上实现了RMP。...我们还介绍了概率模型和推理约束的规范语言； 在第6节中，我们在各种标准概率信号处理模型上对ReactiveMP.jl进行了基准测试，并将其 与现有的基于消息传递和基于采样的贝叶斯推理实现进行了比较。...例如，固 定的预先计算的时间表需要对与模型相对应的因素图进行全面分析，如果模型结构进行了调整，例 如，通过删除节点，那么我们将被迫停止系统并创建新的时间表。
帧同步需要使用 sendFrame、onRecvFrame 进行发帧、处理帧广播。...MGOBE 后台会将全部玩家的消息指令组成一个帧广播，并且定时下发（如每秒15次）： const frame = {cmd: "jump"}; room.sendFrame({ data: frame...为了实现状态同步，MGOBE 为开发者提供了实时服务器功能，开发者可以上传代码部署到实时服务器上，并且与客户端 SDK、房间服务进行交互。...玩家进入房间之后，对房间进行的任何操作，都会通过房间服务器同步给实时服务器，那这样实时服务器上也能拿到最新的房间状态，比如玩家进房、退房、掉线、开始帧同步等等。...A:创建房间或匹配的时候出现40010、40011错误 Q:如何在浏览器中进行调试？
研究人员表示，该模型的性能可与最新技术相媲美，它还拥有在现有经过训练模型上的使用简便性，以及在现实世界的工业应用上的测试能力，如交通信号灯探测网络等。...）代理，该代理可扩展到数千台机器，从而能够以每秒数百万帧的速度进行训练，显着提高了计算效率。...该方法的架构包括一个对3D模型的几何特征进行操作的可微模块和一个对基于视图的形状表示进行操作的图像模块。在测试时，神经模块将基于几何和视图的推理信息相结合来创建线图。...原文： https://arxiv.org/abs/2003.10333v2 机器学习语言Julia的算法，应用和待解决问题 机器学习技术的飞速发展推动了功能强大的新工具的诞生，其简化的操作和优异的性能令科学家们爱不释手...Julia就是一个代表。它是一种用于科学计算和数据处理的开源现代编程语言，简单快捷、富有表现力且具备高性能，其运行效率几乎可以与静态编程语言（如C / C ++和Fortran）相媲美。
IEEE802规范定义了网卡如何访问传输介质（如光缆、双绞线、无线等)，以及如何在传输介质上传输数据的方法，还定义了传输信息的网络设备之间连接建立、维护和拆除途径。 ...---- （1）共享式以太网中的侦听问题 在共享式以太网中，通信是以广播方式进行的。在理论上，同一广播域内的所有主机都能够访问到在物理媒介上传送的数据包。...但在正常情况下，一台网络主机应该只接收与响应两种数据帧：与自己硬件地址相匹配的数据帧和发向所有主机的广播帧。 在一个实际的系统中，数据的收发由网卡来完成，每张以太网卡拥有一个全球唯一的以太网地址。...由于正常的主机间MAC地址刷新都是有时限的，如果在下次更新之前成功地修改了被攻击主机上的地址缓存，就可以进行假冒。 （2)ARP请求以广播方式进行。...这个问题是不可避免的，正是由于主机不知道通信对方的MAC地址，才需要进行ARP广播请求。这样攻击者就可以伪装ARP应答，与广播者真正要通信的机器进行竞争。
入门 对于我们的数据分析，我们将会使用一些软件包来简化操作：CSV，DataFrame，日期和可视化。只需输入软件包名称，即可开始使用。...其次，我们指定文件在本地机器上的路径。我们将加入目前的工作目录和文件名“confirmed.csv”路径。然后将文件从URL下载到指定的路径。...换句话说，我们要把数据帧从宽格式转换成长格式，这里就需要使用堆栈函数。...savefig(joinpath(pwd(), "daily_cases_US.svg")) 总结 在本文中，我们介绍了使用Julia进行数据分析的基础知识。根据我的经验，Julia很像python。...我喜欢Julia的原因是它的高性能以及它与其他编程语言(如Python)的互操作性。我喜欢Python的地方在于它庞大的包集合和庞大的在线社区。
在二维游戏场景下，对战斗过程进行模拟，且时常会结合帧同步广播来协调游戏。例子就如著名的《英雄联盟》。...根据战斗关卡的数据来判断是否应该结束关卡。 输入所有当前玩家对象，进行关卡结束的计算，返回关卡的奖励。此操作会计算游戏过程中的掉落物品和消耗物品。...在这种情况下，战斗的标准流程是：按帧接受玩家操作，AI产生怪物/NPC操作，计算战斗结果，更新战场状态，广播战场状况。因此模型大致如下： ?...在这个模型下，战斗主要执行逻辑对象，是由“帧同步广播器”来执行的，当然也有可能游戏不是帧同步模型的，但是无论如何都会有一个战斗驱动器来循环的调度战斗进行。...因此以上对象的主要行为应该包括： 战斗驱动器（此处是“帧同步广播器） 驱动帧（虚函数）函数：此函数可以由各种不同的情况触发，如定时器、玩家命令等。负责执行具体的战斗计算状况。 战场状态集。
译文： 我们想要的是一个自由开源的语言，并且它同时拥有C的速度和Ruby的动态性；我们想要一个具有同像性（可以将语言的脚本本身当作数据进行处理）的语言， 它有着真正的和lisp一样的宏，但是却像Matlab...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。...尽管广播早已成为一项语言的核心特性并且有着方便的语法支持，而现在它将比过去更加强大。...在Julia 1.0里为自定义类型扩展广播和实现高效的GPU和向量化硬件上的扩展都更加容易，为未来实现更高的性能铺平了道路。...优化器现在可以在函数 调用之间传播常数变量，这将使得编译器可以比过去更好的消除死代码（dead-code）和进行静态求值。
XLA的输入IR（称为HLO高级优化IR）在基本数据类型或其元组（但没有元组数组）的任意维数组上运行。HLO操作包括基本算术运算、特殊函数、广义线性代数运算、高级数组运算以及用于分布式计算的原语。...Julia的标准库数组是可变的，并且在类型和维度上进行参数化。此外，StaticArrays.jl（Ferris＆Contributors，2018）包提供了在元素类型和形状上进行参数化的不可变数组。...假设我们有一个示例XLA操作'Foo'采用一个静态操作数（例如一个整数）和两个动态操作数。这个嵌入如下所示： ? 在这个示例中，“execute”函数实现在远程设备上运行操作的动态语义。...Zygote对Julia代码进行操作，其输出也是Julia函数（适合重新引入Zygote以获得更高阶导数，也适合编译到TPU）。 示例如下： ?...我们还演示了Julia的多重调度语义如何在这个转换的规范中提供帮助。
，不仅数据传输效率低下，而且容易出现数据传输差错（如出现某些数据位丢失或者错位），而链路层以“帧”为单位传输，传输效率高，还不容易出错 链路层的主要作用： 在原始的、有差错的物理传输线路的基础上，采取差错检测...（如01111110）来标识一个数据帧的起始与结束。...考虑到在接收端还需要对来自物理层的比特流进行一系列的处理，如帧封装，向发送端发送返回确认帧等，所以通常是要使发送端的发送速率略小于接收端的数据处理能力。...集线器发送数据是采用广播方式，所以信道中的无效载荷比例相当高 交换机因为大多数主机都是直接连接在交换机端口上，即使不是，也主要是连接在其他交换机端口，所以数据的转发基本上都是通过提取帧中的MAC地址直接发送到目的主机上的...也不存在一般意义上的信道争用问题 2、LLC帧和MAC帧 数据链路层有两种不同的数据帧—LLC帧和MAC帧。
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