根据 2019 年 8 月 TIOBE 编程语言指数，Julia 从 7 月的第 50 名升至第 39 名，在众多语言中上升幅度显著。...在此次会议上，开发者还宣布将发布一个全新的 Julia 线程接口—— 受到 Cilk 、 Intel Threading Building Blocks (TBB) 以及 Go 等启发的通用任务并行机制...看起来，Julia 的进化正在稳步有序地进行着。 Julia 会是编程语言中的“黑马”吗？你是否已经准备好学习这门崛起中的新语言了呢？ Julia 是什么？...，像 MATLAB 那样给力地处理矩阵运算，它还要能像 Shell 一样作为胶水将各种程序粘合在一起；我们想要一个简单易学的语言，同时还能让最苛刻的黑客们开心。...为了在循环数组时获得最佳性能，循环顺序应该在 Julia 中相对于 NumPy 反转（请参阅 Performance Tips 中的对应章节）。
emmmm，有点迷 ---- 首先，这是一门所谓有主流语言的优点的一门“贪心”的语言： Julia语[插图]是一种为高性能数值计算设计的高层次动态编程语言，在分布式并行化、精确数值计算等方面提供了独具特色的支持...❑ 原生设计的并行与分布式计算机制。 ❑ 轻量级的“绿色”线程——协程机制。 ❑ 优秀的性能，可以与静态编译的C语言媲美。...比如在并行化计算方面，Julia并没有专门设计特殊的语法结构，而是提供了足够灵活的机制，并可自动进行分布式的部署，能够实现云端操作，使得并行化编程极为便捷。...自己看吧 然后随便打开一个cmd： ? 就可以了 ? versioninfo( ) ---- Ctrl+d是退出环境 在Julia的语法中，英文分号表示语句或表达式的结束，但不是必需的。...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。
这是一个begin块的示例： julia> z = begin x = 1 y = 2 x + y end 3 由于这些都是很小的简单表达式...它是大多数语言中唯一采用三个操作数的运算符而得名的： a ? b : c 表达a，以前?，是一个条件表达式，和三元操作计算表达式b，前:，如果条件a是true或表达c，之后:，如果是false。...理解这种行为的最简单方法是看一个例子。在上一个示例中，println所有三个分支共享该调用：唯一的实际选择是打印哪个文字字符串。使用三元运算符可以更简洁地编写该代码。...一个例子是生产者－消费者问题，其中一个复杂的过程正在产生值，而另一个复杂的过程正在消耗它们。消费者不能简单地调用生产者函数来获取值，因为生产者可能要生成更多的值，因此可能还没有准备好返回。...这可以通过调用schedule()或使用@schedule或@async宏来完成（有关更多详细信息，请参见并行计算）。 任务状态 任务有一个state描述其执行状态的字段。
人民群众都喜欢的Python为何在未来一定会被淘汰？ 近日，关于一篇关于Python的讨论又重出江湖。 ? 哦，不是这个。 ? 这篇「为什么Python不是未来的编程语言」的文章又出现在了互联网上。...原因一：动态类型的应用。 Python不需要像在其他语言中那样指定数据类型，因此这会需要使用大量的内存，因为程序需要为每个变量保留足够的空间，那么大量的内存使用就会转化为大量的计算时间。...原因二：一次只能执行一个任务。 Python需要确保每个变量只有一种数据类型，如果使用并行进程就可能会让这个机制出现问题。相比之下，普通的浏览器可以同时运行十几个不同的线程。...然而其他的编程语言，如 C++，就会更多地依赖大括号和分号。虽然对初学者相对不那么友好，但是这样可以增加代码的可维护性，尤其是对于那些大型项目来说。...而且它非常简单，代码维护起来更容易。同时，Go语言的开发者是收入最高的程序员之一。 Julia虽然是一种非常新的语言，但也可以与Python进行正面较量。
Julia 语言(https://julialang.org/) 专门针对科学计算、机器学习、数据挖掘、大规模线性代数、分布式和并行计算，在 Julia 的使用者眼里，Python 不够快也不够方便。...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”。...Python 和 Julia 都支持并行运算。但是，在并行计算方面，Julia 的语法比 Python 更简单，这样就降低了并行运算的使用门槛，使其能够得到更广泛的应用。...在大多数语言中，包括 Python 和 C 语言，数组的第一个元素通常用 0 来访问，例如，string[0] 表示 Python 字符串中的第一个字符。...如果编程语言没有一个强大、活跃的社区支持，那么它的根基是不扎实的。Python 现在正拥有着一个强大的社区。虽然 Julia 的社区发展迅猛，但是和 Python 社区的规模相比依然不值一提。
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。...Julia 拥有垃圾回收机制，使用及早求值，包含了用于浮点计算、线性代数、随机数生成和正则表达式匹配的高效库。有许多库可以使用，其中一些（如用于快速傅里叶变换的库）已经预先捆绑在 Julia 里。...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。...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）
选自Julia Blog 作者：Mike Innes等人 机器之心编译 任何机器学习系统复杂到一定程度，都会包含一个临时开发的、不合规范的、充满错误的、运行速度很慢的、只有一半功能的编程语言实现。...越来越多的顶尖模型更多地涉及到编程问题，通常它们需要支持循环和递归等编程结构，这给创建它们的工具（编程语言）带来了一些有趣的问题。...创建新语言的核心原因非常简单：ML 研究需要极高的算力，简化建模语言可以使添加特定的优化和特征变得简单。训练模型要求极高的硬件支持、合适的数值、低解释器开销和多种并行化。...通用语言如 Python 勉强可以提供这些特征，但 TensorFlow 可以无缝处理它们。 不过有一个障碍。...不幸的是，对于工程师来说，模型复杂度目前出现直线上升的趋势，而研究者享受破坏这些假设的过程。现在模型要求条件分支（比较简单）、重复循环（没有那么简单但也不是不可能）、递归树（几乎不可能）。
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。...> 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...，如varargs函数中所示： function f(x; y=0, kwargs...) ### end 在中f，kwargs将是一个(key,value)元组集合，其中每个元组key都是一个符号...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。...[相反，sin(cos(X))在典型的“向量化”语言中，首先会为分配一个临时数组tmp=cos(X)，然后sin(tmp)在单独的循环中进行计算，再分配第二个数组。]
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”。...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。...也就是说，如果重复调用相同的函数，后续调用运行速度会更快。 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。 比如如果键入反斜杠，就可以接着键入一个字符串（相当于LATEX字符串）来插入相应的字符。
Julia结合了流行语言中所有最理想的特性，他们希望创造出的Julia要像C语言一般快速而又拥有如同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...此外，这些功能还包括对Mozilla的RR工具的记录和重放调试支持，结构布局和分配优化，多线程API的稳定和改进，延迟改进，以及对一些流行情况的算法改进，如生成正常分布的双精度浮点数。...同年发布的Julia 1.6通过并行预编译和更快的软件包加载改善了性能，v1.7引入了更快的随机数生成器，并使用Xoshiro256系列RNG中更小的状态，在每个任务中都放一个状态，并在每个任务创建时分叉它...这使得随机数只依赖于任务的生成结构，而不依赖于并行执行计划。2022年2月，Julia走过十年，版本号也将发布1.8版本。...两周后，我提交了第一个PR。在增加了一个新的数值类型后，Julia向我证明了简单和高性能的数值计算是肯定可行的。
将需要新的软件来适应该领域中出现的独特的数值困难，并促进科学模拟器和科学机器学习训练循环之间的连接。 SciML 是一个开源软件组织，用于开发和维护用于科学机器学习的功能丰富的高性能工具集。...我们为所有常见科学编程语言的用户提供使用我们工具的能力 虽然我们工具的主要来源集中在Julia 编程语言中，但我们将 Julia 视为一种“库语言”，如 C++ 或 Fortran，用于开发可在整个社区中广泛使用的科学库...虽然总会有一些优化只能在从 Julia 编程语言中使用时才会发生，但像ModelingToolkit.jl这样的 DSL 构建器将用于进一步扩展我们包装器的功能和性能。...我们软件包的许多维护者，如 Yingbo Ma、Vaibhav Dixit、Kanav Gupta、Kirill Zubov 等，都是从过去的 Google Summer of Code和其他Julia...为了实现这一目标，我们作为一个组织致力于以下原则： 我们构建的一切都与自动微分兼容 将 SciML 组中的任意一段代码放入某个机器学习库（如Flux ）的训练循环中自然会起作用。
引言 我们使用简单的测试用例来对各种高级编程语言进行比较。我们是从新手程序员的角度来实现测试用例，假设这个新手程序员不熟悉语言中可用的优化技术。...测试用例分为四类： 循环和向量化 字符串操作 数值计算 输入 / 输出 每个测试都足够“简单”，可以用任何一种语言快速编写，旨在解决以下问题： 非连续内存位置的访问 递归函数的使用 循环或向量化的利用...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”。...通过仅在必要时创建变量以及“清空”不再使用的变量来减少内存占用非常重要。 对于相同的任务，使用内置函数会比内联代码带来更高的性能。 Julia 和 R 提供了简单的基准测试工具。...我们编写了一个简单的 Python 工具，允许我们随心所欲地多次运行 Python 测试用例。
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 Julia 是否比 C++ 还快，是否能碾压 Python 很多（虽然这不是一个专业性的对比实验，但仍然可以作为一个有趣的参考指标...i64 @julia_count_868() #0 {top:; @ REPL[7]:6 within `count` ret i64 1000000000} 如您所见，编译器完全移除了循环，并选择立即返回...如果想了解 Julia 的真实速度性能，Mosè有一个不错的帖子，它对 Julia 的速度神话提出了挑战，我强烈建议你去看看： 1 Julia 如何做基准测试 在 Julia 社区，基准测试是个热门话题...你可以在这里阅读全文： 我们来看几个其他的例子： 图片来自 julialang.org 上图标识了几种基本操作及其在每种语言中的速度。...Julia 提高速度性能的另一个地方是读取 CSV（大多数数据科学家应该都不愿意承认他们要频繁做这个操作）。
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。...幸运的是，Julia 使用了多重派发，使得根据 HLO 操作来表达标准库的抽象变得容易。下面展示了几个简单的例子： ?...导致计算流分化的条件变成了函数式控制流的条件，二者之间的任意计算都可作为函数调用。循环控制流类似条件控制流的构建，我们识别控制流图的强连接区域，将其作为循环的主体。...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）。...可获取高达 20 个内核，且 CPU 基准不限于单个内核（即使在实践中，也不是所有 CPU 基准都使用并行化）。TPU 基准仅限单个 TPU 内核。
/wiki/Introducing_Julia Julia 的一本非常棒的参考书 http://learnjulia.blogspot.com 一个关于 Julia 最近更新的非常好的博客 http...Julia 主要命令简介，并有一些简单的示例 https://www.linkedin.com/grp/home?...Juno 主页，Juno 是一个专门用于开发、运行和调试 Julia 脚本的 IDE bogumilkaminski.pl/files/julia_express.pdf 一个基于示例程序的 Julia...第一个是英语小组，第二个是西班牙语小组 https://www.youtube.com/user/JuliaLanguage....Julia 官方 YouTube 频道 http://www.juliabloggers.com 一个专门收集与 Julia 相关的文章的博客，是 Julia 相关新闻的最好资源 http:/
动态：Julia是动态类型的，与脚本语言类似 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。...") hello\nworld 还可以通过下标运算取到对应字符,最后一个字符用end指代，这但是下标居然不是从0开始的！...，感兴趣的请参见Complex and Rational Numbers 函数和方法 Julia认为函数是一个关联实参tuple和一个返回值的对象。...其实在其他很多语言中，方法是面向对象领域的函数的别称。...println(res) end 5050 for循环 julia> for i=1:10 print(i," ") end 1
通过一个真实的例子, 如何为两个不同的闪存设备芯片来抽象一个统一读写的接口, 来介绍如何在嵌入式中使用泛型. https://www.ecorax.net/as-above-so-below-1/ IOTA...IOTA identity 是一个他的一个具体实现....的 Rust 绑定库 jlrs 的目标是对 Julia C API 提供一个简单安全的接口....目前该 crate 只在 Linux和Windows上测试通过, 且只支持 Julia 1.5.0, 不兼容之前版本的 Julia....=PL85XCvVPmGQgL3lqQD5ivLNLfdAdxbE_u -- From 日报小组 BobQ, FBI小白 社区学习交流平台订阅： Rustcc论坛: 支持rss 微信公众号：Rust语言中文社区
新一代编程语言的文档体系 作为一个程序员，和诸多人一样，我并不热衷于在代码中写文档/注释。只是呢，诸多的情况下，我们依旧不得不写文档，如编程语言的标准库、API、SDK 等。...在各个语言中，它们有各自不同的实践，有各自不同的特点。 起先，我只分析过 Rust 语言中的 rustdoc，分析它是如何自动化处理相关文档的。后来，联想到了其它语言的文档形式是不是也会类似。...而像 Julia 里的 DocumenterTools 则做了更多的定制，如可以为文档添加 setup 方法，还能进行一系列相关的断言等。...后续，可能会在文档体验设计相关的文章中，进行详细的介绍。 Rust 的文档测试示例 说了那么多，让我们先简单看个示例。...如 Julia 的 Documenter.jl 便定义了一系列的如可执行的 eval 、REPL 环境输出的 repl、文档测试 jldoctest 等。
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。...因此，大多数算法都需要数组来管理所有数据，这就需要一个好的 GPU 数组库作为关键的基础。 GPUArrays.jl 是 Julia 为此提供的基础。它实现了一个专门用于高度并行硬件的抽象数组。...性能 用一个简单的交互式代码示例来快速说明：为了计算 julia 集合（曼德勃罗集合），我们必须要将计算转移到 GPU 上。...发生「融合」是因为 Julia 编译器会重写该表达式为一个传递调用树的 lazy broadcast 调用，然后可以在循环遍历数组之前将整个调用树融合到一个函数中。...让我们使用 gpu_call 来实现一个简单的映射内核： using GPUArrays, CuArrays # Overloading the Julia Base map!
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