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:
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作者 | Logan Kilpatrick 译者 | 红泥 策划 | 刘燕 Julia 运行速度很快,但从性能表现上看,也没快的那么离谱。 几周前,当我在 YouTube 上刷编程趣闻时,无意中看到一个视频,它展示了 C++ 和 Python 从 0 加到 10 亿时的性能差异。不出所料,Python 在执行此操作过程中不是非常快,耗时 1m52s,C++ 耗时 2.4s,但我很想看看 Julia 执行效果是什么样子。 接着,我开始写一些简单的 Julia 代码,来运行这个基准测试,以此看看 Ju
Julia这门语言,因为集合了C语言的速度、Ruby的灵活、Python的通用于一身,获得了万千程序员的喜爱。
上接语言基础,就release-1.1来看,个人感觉这门语言和自己心中的理想国相距较远。这门语言因为受众不仅仅是程序员有很多让人迷惑的设计,但是奇怪的是它的语法等表象设计虽然暗示这不是专门为程序员准备的,内在的却提供了大量非程序员不可用的高级特性,库。
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。
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。
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。
一群拥有各种语言丰富编程经验的Matlab高级用户,对现有的科学计算编程工具感到不满——这些软件对自己专长的领域表现得非常棒,但在其它领域却非常糟糕。他们想要的是一个开源的软件,它要像C语言一般快速而有拥有如同Ruby的动态性;要具有Lisp般真正的同像性而又有Matlab般熟悉的数学记号;要像Python般通用、像R般在统计分析上得心应手、像Perl般自然地处理字符串、像Matlab般具有强大的线性代数运算能力、像shell般胶水语言的能力,易于学习而又不让真正的黑客感到无聊;还有,它应该是交互式的,同时又是编译型的……
在开始深入探讨多重分派这个主题之前,我们先问自己一个简单的问题:分派到底是什么意思?用最简单的术语来解释,分派的意思就是发送!
模块是一些互相隔离的工作空间,用法上类似于Python中的库,在Python中导入库时,使用import * as *的方式,在Julia中,采用using或import导入要使用的模块
Julia是一门为科学计算而生的编程语言,其着重强调了开源、生态与性能。从开源角度来说,相比于Matlab就要友好很多,用户可以免费使用,而且MIT协议应该是最宽松的开源协议之一(截图来自于参考链接3):
来源:AI前线(ID:ai-front) 作者: UCI Data Science Initiative
Julia是一门为科学计算而生的编程语言,其着重强调了开源、生态与性能。从开源角度来说,相比于Matlab就要友好很多,用户可以免费使用,而且MIT协议应该是最宽松的开源协议之一:
但可以读出,fetch只能读第一个数据,但不会把该数据从Channel中删除,但take!会读出后删除。
从Function回忆起,函数是一个将参数元组映射到返回值的对象,或者,如果无法返回适当的值,则抛出异常。对于不同类型的参数,相同的概念函数或操作的实现方式通常非常不同:添加两个整数与添加两个浮点数有很大不同,这两个区别都不同于将整数添加到浮点数。尽管它们的实现存在差异,但这些操作都属于“加法”的一般概念。因此,在Julia中,这些行为都属于一个对象:+函数。
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。
在 Julia REPL 和其他几个 Julia 编辑环境中,您可以通过输入反斜杠符号名称后再输入标签来键入很多 Unicode 数学符号类似于Latex语法。例如,变量名 δ 可以通过键入 \delta 键入,甚至可以通过输入 \alpha - tab - \hat - tab - _2 - tab 输入 α̂₂ 。
函数的最后一行是不需要加return的,return一般用于在函数中间返回时使用。因为Julia的代码都是表达式(在后面的元编程一节中会讲到),表达式是有返回值的,要么是nothing,要么是别的,因此函数最后一行默认就是返回值,无需再加return;如果一个函数不想有返回值,那再最后一行写个nothing即可。
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。
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。
Current stable release: v1.8.5 (January 8, 2023)
【AI100 导读】首款拥有 GPU 原生编程功能的 Julia 编程语言公测版终于发布了!本文介绍了如何编写像 GPU 一样的并行加速程序。 经过两年缓慢但却稳定的发展,我们最终发布了首款拥有 GPU 原生编程功能的 Julia 编程语言的公测版。虽然仍然存在某些方面的限制,但是现在运用 Julia 编写 CUDA 核心程序已经得以实现。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
在package模式下,可以增加、删除各种库,相当于用Pkg这个模块来操作; package模式下的add GR相当于Pkg.add("GR") package模式下的rm GR相当于Pkg.rm("GR")
代码01~05行定义的函数是外层函数,而02~04行定义的函数是内层函数,并且很明显,由于内层函数在外层函数内,所以内层函数可以使用外层函数中定义的各种变量。
IDE 提供的丰富特性对软件开发极为有用,大大提高了程序员的生活质量。这一点同样适用于数据科学家。然而,因为数据科学家除了可以选择传统的 IDE,还可以选择 Jupyter notebook 这样在浏览器中运行的新工具。因此,数据科学家——特别是刚入门数据科学的新手——可能会困惑该使用哪个开发环境。
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。
除了txt格式外,Julia还可以对csv等格式,但Julia自带的数据序列化工具JLD2速度速度更快,扩平台,重点推荐。
去年,我们在那篇《编程语言的 IDE 支持》详细讨论了在不同 IDE、编辑器里,它们是如何提供对于编程语言的支持。在这一篇文章里,我们将不那么详细地讨论一下:不同的编程语言如何提供文档支持?如此一来,也能在未来为 Datum Lang 提供相关的理论体系支持。这里所指的编程语言的文档体系,主要是指语言标准库中的文档。
参考了参考链接1中的案例,我们来测试一下julia执行简单的张量网络缩并的功能。关于张量网络计算的背景知识,这里用julia来计算张量网络的话会依赖于Einsum这个第三方包,需要我们来手动安装。首先我们测试一下直接调用这个包的指令,如果这个包已经被安装了,那么调用就不会报错:
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。
很抱歉这么久才来更新这一系列,主要是来新公司还在试用期,我希望在试用期干出点事来,所以摸鱼的时间就少了。加上前面自己阳了休息了一段时间。在想起来更新就过去一个多月了。废话不多说了,让我们开始进入正题。
Jupyter Notebook介绍 Jupyter Notebook是一个交互式笔记本,支持运行 40 多种编程语言。IPython notebook 是一个基于 IPython REPL 的 web 应用,安装 IPython 后在终端输入 ipython notebook 即可启动服务。jupyter 是把 IPython 和 Python 解释器剥离后的产物,将逐渐替代 IPython 独立发行。jupyter 可以和 Python 之外的 程序结合,提供新的、强大的服务。比如 Ruby REPL
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。
Python装饰器本质上是一个Python函数,是一个特殊的闭包,它可以让其他函数在不需要做任何代码变动的前提下增加额外的功能,外层函数的返回值是内层函数,装饰器的返回值也是一个函数对象。
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。
注意:本文讨论了最前沿的密码学技术,旨在提供一种利用「Julia Computing」进行研究的视角。请不要将文中的任何示例用于生产应用程序。在使用密码学之前一定要咨询专业的密码学专家。
这里说一下向量运算,跟MATLAB的操作完全相同,比如向量的点乘,就是说对向量的元素一一操作
而网上有不少的前端的代码高亮库,例如https://github.com/PrismJS/prism-themes 。针对这个样式 我有介绍各种Theme的效果Prism-Themes 代码主题样式效果 (zinyan.com)
前五个控制流机制是高级编程语言的标准。Tasks并不是那么标准:它们提供了非本地控制流,从而可以在临时暂停的计算之间进行切换。这是一个强大的结构:使用任务在Julia中实现异常处理和协作式多任务处理。日常编程不需要直接使用任务,但是使用任务可以更轻松地解决某些问题。
市面上很多Julia的书籍,都是旧版本的,Julia要到1.0以后语法才算稳定,所以最好的资料是官方文档,幸运的是[Julia有中文社区]:(https://docs.juliacn.com/latest/):**https://docs.juliacn.com/latest/**,里面有很多东西可以学习。
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。
让我们看看如何在文本文件中搜索和替换文本。首先,我们创建一个文本文件,我们要在其中搜索和替换文本。将此文件设为 Haiyong.txt,内容如下:
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。
【导读】10 月 29 日,Netflix 公开了他们内部开发的 Polynote。现如今,大型高科技公司公开其内部的工具或服务,然后受到业界欢迎并被采用的情况屡见不鲜。Amazon 的 AWS,Facebook 的 React.js 就是其中两个。这些大型高科技公司拥有业内最好的工程师,而且在开发中往往会面临巨大的挑战,这些挑战将催化优秀工具的诞生,Netflix 的 Polynote 就是其中的一员。数据科学或者机器学习行业需要更好的工具来编写代码,进行实验算法和可视化数据,Polynote 就是这些人的福利。
元编程(英语:Metaprogramming),又译超编程,是指某类计算机程序的编写,这类计算机程序编写或者操纵其它程序(或者自身)作为它们的资料,或者在运行时完成部分本应在编译时完成的工作。多数情况下,与手工编写全部代码相比,程序员可以获得更高的工作效率,或者给与程序更大的灵活度去处理新的情形而无需重新编译。
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