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。...多重分派对于数学代码特别有用，在数学代码中，人为地认为操作“属于”一个参数比其他任何参数都没有多大意义：加法运算中的加法运算是否比它x + y属于的x更多y？...它们不必是同一类型，只要它们都是数字值即可。处理完全不同的数字类型的问题委托给表达式中的算术运算2x - y。 要使用多种方法定义一个函数，只需简单地多次定义该函数，并使用不同数量和类型的参数即可。...永远不会执行函数参数的自动转换或转换：Julia中的所有转换都是非魔术的，并且是完全明确的。但是，转换和推广表明，如何充分运用先进技术才能与魔术区分开。...这是一个示例，其中方法类型参数T用作Vector{T}方法签名中参数类型的类型参数： julia> myappend(v::Vector{T}, x::T) where {T} = [v..., x]
朱莉娅类型系统的其他高级方面应在前面提到： 对象值和非对象值之间没有划分：Julia中的所有值都是真正的对象，其类型属于单个完全连接的类型图，其所有节点均属于类型。...因此，函数仅“属于”它们的第一个参数是不合适的。将方法组织到功能对象中，而不是在每个对象内部“命名”方法包，最终成为语言设计的一个非常有益的方面。...: Pointy{T} x::T y::T end 为了举例说明所有这些参数类型机制如何有用，下面是Julia Rational不可变类型的实际定义（除了为简单起见，这里省略了构造函数）...编写Vector{Float64}与编写等效Array{Float64,1}，并且伞形类型Vector具有所有Array对象的实例，其中第二个参数（数组维数）为1，无论元素类型是什么。...在必须始终完整指定参数类型的语言中，这并不是特别有帮助，但是在Julia中，这允许人们只Vector为抽象类型编写代码，包括任何元素类型的所有一维密集数组。
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： ?...例如，sin可以将其应用于vector中的所有元素A，如下所示： julia> A = [1.0, 2.0, 3.0] 3-element Array{Float64,1}: 1.0 2.0 3.0...(vector1,vector2)将返回由一个新的向量f(vector1[i],vector2[i])为每个索引i（抛出异常，如果载体具有不同的长度）。...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。
一个 Vector{Float64} 中的内存排列等同于 C 语言双精度浮点数数组，这都使得它与 C 语言的交互操作变得简单（确实，某种意义上 Julia 是构建在 C 语言顶层的），且能带来高性能（对...，这意味着它实现了相同的性能（即使它是在 Julia 中定义的）。...因此如果沿着不同的运算传播类型信息，那么 Julia 将知道整个过程的类型，同时也允许实现完全的优化。多重分派允许每一次使用 * 时都表示正确的类型，也神奇地允许所有优化。...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。...一般在抽象类型上调用函数并不能知道任何元素的具体类型，例如在以上案例中每一个元素可能是浮点型或整型。因此通过多重分派实现优化，编译器并不能知道每一步的类型。
，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。..., _3::Int64)::Int64 │ └── return %1 请注意，它将函数中所有变量都显示为严格类型。...在这种情况下，知道给定元素的类型将带来性能的大幅提升，但由于类型位于 Vector {Union {Float64,Int}} 中，因此无法在下面这样的函数中识别出类型： function foo(array
因此，大多数算法都需要数组来管理所有数据，这需要一个好的GPU数组库（array library）作为关键基础。 GPUArrays.jl是Julia的基础。...无论你做什么，任何Julia对象都必须先转移到GPU才能使用。并非Julia中的所有类型都可以在GPU上工作。..."Array{Test2,1}" 所有这些Julia类型在转移到GPU或在GPU上创建时表现都不同。...，可以看看这个指南： julia.guide/broadcasting 这意味着在不分配堆内存（仅创建isbits类型）的情况下运行的任何Julia函数都可以应用于GPUArray的每个元素，并且多个dot...这有助于帮助Flux以最少的开发人员在GPU上工作，并使Flux GPU能够有效地支持用户定义的函数。
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。...无论做什么，运行前都要先将 Julia 对象转移到 GPU。并非 Julia 中的所有类型都可以在 GPU 上运行。...这意味着在不分配堆内存（仅创建 isbits 类型）的情况下运行的任何 Julia 函数，都可以应用于 GPUArray 的每个元素，并且多点调用会融合到一个内核调用中。...这样即可利用最少的开发人员就能在 GPU 上实现 Flux，并使 Flux GPU 能够高效实现用户定义的功能。...很多关于 CUDA 和 OpenCL 的 GPU 教程都非常详细地解释了这一点，在 Julia 中编程 GPU 时这些原理是相通的。 结论 Julia 为高性能的世界带来了可组合的高级编程。
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。...Matched::T<:Real) where T<:Real at none:1 有关使所有此类调用合理运行的更一般的方法，请参见转化和升级。...而且，由于构造函数可以利用类型系统，方法和多重调度的所有功能，因此定义复杂的行为通常非常简单。 案例研究：理性 将所有这些部分联系在一起的最好方法可能是提供一个真实的参数复合类型及其构造方法的示例。...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。...例如，假设我们定义了一种类型，该类型存储矢量以及其和的精确表示： julia> struct SummedArray{T<:Number,S<:Number} data::Vector
Julia虽然属于动态语言，但函数定义时可指定其参数类型 function f7(x::Int8) x + 3 end f7(Int8(10)) 函数的其他使用方法 map function...方法 函数和方法的区别 同样的函数，可以有不同的方法，比如加法函数，可以实现整数加法，浮点数加法和复数加法等，他们都是实现加法功能，即他们是同一个函数，但他们的实现方法不一样，可以理解位C++中的重载。...下面我们举一个Python中的例子，Python因为在函数定义时是不知道参数类型的，所以一般没有单分派；但Python中提供了单分派的修饰符，可以实现单分派的功能。...多重分派对于数学代码来说特别有用，人工地将运算视为对于其中一个参数的属于程度比其他所有的参数都强的这个概念对于数学代码是几乎没有意义的：x + y 中的加法运算对 x 的属于程度比对 y 更强？...一个数学运算符的实现普遍基于它所有的参数的类型。即使跳出数学运算，多重分派是对于结构和组织程序来说也是一个强大而方便的范式。
开发团队表示，围绕这一语言，一个充满活力的社区已蓬勃发展起来，为实现同一目标，来自世界各地的开发者们不断地重塑并精炼 Julia 。...采用典型的 Julian 方式，新的解决方案具有通用性、可组合性和高性能。任何泛型集合类型都可以通过允许元素包含预定义值来有效地支持缺失值 missing 。...在之前的 Julia 版本中，这种“统一类型化”集合的性能会太慢，但随着编译器的改进允许 Julia 匹配其他系统中自定义 C 或 C ++ 缺失数据表示的速度，同时也更加通用和灵活。...保留所有字符串数据，同时指示哪些字符有效或无效，使你的应用程序可以安全方便地处理具有所有不可避免的瑕疵的真实数据。...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。
4．在一个函数中，精确定义每个输入参数的数据类型有意义吗？会产生不良后果吗？...在定义一个使用通用类型或抽象类型输入的函数时，你必须事先定义好输入类型（一般在函数的输入参数之前）。...文本数据：大小写标准化（使所有字符都大写或者都小写）和向量化（将文本转换为二值数组）。 特征评价对理解数据集是非常必要的。根据你随后想建立的模型的类型，有多种策略可以完成特征评价，其中最重要的如下。...3．哪种抽样方法产生的样本偏离最小？ 4．能够给出一个总成本（基于误判成本）的标准定义，使它的值位于0和1之间吗？如何实现？ 5．可以在三分类问题上应用 ROC 曲线吗？...节点 x 的邻居——Graphs.out_neighbors(x,g)。 图的度——图中所有节点的度的最大值。 环检测需要找出是否有一条路径，从一个点开始并在同一个点结束。
它简单易学，却能让严苛的黑客们为之倾心。我们希望它兼具交互性和可编译性。 围绕这一语言，一个欣欣向荣的社区已经蓬勃发展起来，为了同一目标，世界各地的人们不断地重塑并改进着 Julia。...Julia 的多分派天生适合定义数字和类数组的数据类型。 多样：Julia 拥有丰富的描述性数据类型，类型声明使程序条理清晰且稳定。 可组合：Julia 的包可以很好地组合在一起。...任何泛用群集类型可以高效地支持缺失值，仅需要允许元素包含预定义值 missing。...这种「统一类型化」的群集的性能在过去版本中可能会非常慢，但如今的编译器改进已经允许 Julia 在其它系统中匹配自定义 C 或 C++的缺失值表示的速度，同时在通用性和灵活性上也远远超越过去的版本。...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。
transcode() 所有字符串类型都是抽象类型的子类型AbstractString，外部包定义了其他AbstractString子类型（例如，用于其他编码）。...如果定义的函数需要字符串参数，则应将类型声明为AbstractString，以便接受任何字符串类型。 像C和Java一样，但与大多数动态语言不同，Julia具有代表一个字符的一流类型，称为Char。..., control) Julia中的所有索引都是基于1的：任何整数索引对象的第一个元素都位于索引1处。...（如下所示，这不一定意味着最后一个元素位于index处n，其中n的长度是字符串。） 在任何索引表达式中，关键字end都可以用作最后一个索引的缩写（由计算endof(str)）。...更确切地说，所有有限长度的字符串S的集合与字符串串联运算符一起*形成一个自由的单面体（S，*）。此集合的标识元素是空字符串""。
或的一元运算符√，也有一个相应.√的元素将其按元素应用。...(A)（或等效@. 2A^2 + sin(A)，使用@.宏）用于阵列A，它执行一个单一的过循环A，计算2a^2 + sin(a)对中的每个元素A。特别是，嵌套点调用（例如）f.(g.....⊗ [C,D][A⊗C, B⊗D] 数值比较 为所有原始数字类型定义了标准比较操作： 平等 以下是一些简单的示例： julia> 1 == 1 true julia> 1 == 2 false julia...为了确保Julia正确地执行操作，已经采取了很多注意措施。 对于其他类型，isequal()默认为call ==()，因此，如果要为自己的类型定义相等性，则只需添加一个==()方法。.../float.jl:337 见推广转化为如何定义自己的转换和促销活动。
抽象和具体类型 当我们定义一个函数时，如果函数参数的类型是固定的，比如是一个Int64的Array[1,2,3,4],那他们在内存中会连续存放； ?...对于有abstract类型的地方，会用红色的标出。 再举一个Julia自带函数的例子。 ?...隐藏的类型转换 在C++中，对每个定义的变量都有其固定的类型，但Julia中由于变量定义时可以缺省参数，经常会注意不到参数类型的转换。...，第一个函数中r是个Int64类型的，程序运行时需要把Int64转成Float64再进行加法计算。...简言之，要先获取变量类型再计算 参数类型优化 当我们的类型是函数参数时，也要用上面的方式先获取 # 定义一个N维矩阵 function array3(fillval, N) fill
此外，我们还将研究这些特征与宏和生成的函数的交互，这些函数将与XLA编译器相关。 如何将XLA嵌入到Julia IR XLA嵌入 要编译为XLA而不是LLVM，我们应用了上一节中概述的策略。...实际上，我们可以重用大多数编译器本身（特别是所有类型推断和所有mid-level优化传递）。 让我们先定义动态语义和静态嵌入。...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。...因此，成形的N维不可变张量的概念对Julia代码来说并不陌生，并且大多数现有的通用代码能够毫无问题地处理它。 因此，我们通过定义一个runtime结构来嵌入XLA values。 ?...在本节中，我们证明了Julia编译器确实足够精确，使该方法适用于实际的程序。 VGG19 forward pass ?
但是有一个叫Julia的新成员承诺在不影响数据科学家编写代码和与数据交互的情况下拥有c一样的性能。 我将R与Julia进行了比较，展示了Julia是如何为数据科学社区带来全新的编程思维方式的。...为了评估R，Python和Julia中的不同实现，我生成了一个数据集，该数据集包含1.000.000范围从1到2.000.000的唯一整数，并执行了1.000个从1到1.000的所有整数的搜索。...简而言之，Julia 的推断： 匿名函数的返回类型（map的第一个参数）（总是）是整数，因此，映射的输出是一个整数数组。...由于Julia知道正在存储整数数组，因此它会分配一个连续的内存块，其中每个项都包含一个整数。这允许有效的读取操作。...修改此代码非常简单：a = Int []（而不是a = []）将完成此工作，因为它指定了元素的类型。 最后 从本文涵盖的所有语言来看，Julia显然是编写高效代码的最简单方法。
，但是别忘记了所有的代码块都最后要写一个 end。...比如可以产生一个随机数组 这将得到一个向量，里面有 10 个元素，每个元素的类型是默认的 Float64 类型。...产生一个随机矩阵（跟随你的直觉就好） 产生一个三维的张量 那么如果要声明 Int 类型的数组呢？ 那么如何声明初始化为 0 的数组呢？...但是仅仅声明了类型还远远不够，我们还需要对复数定义复数运算，方便起见我们这里仅重载 * 算符： 首先我们需要将要重载的东西从 Base 模块中拿出来（而不是自己声明一个新的，为什么？...一个抽象类型的所有子类型会构成一颗树，其中实体类型一定在树的叶子结点。
往同一个channel中并发地写入 不同的task也可以通过take!...从同一个 channel 并发地取数据 Channel的定义方式 # Channel(func::Function, ctype=Any, csize=0, taskref=nothing) c1 =...isready 可以用来检查一个 channel 中是否有已经准备好的元素，而等待一个元素准备好 则用 wait 一个 Channel 一开始处于开启状态，也就是说可以被 take!...例如，多个进程可以通过引用同一个远程 Channel 来协调相互之间的操作。 每个进程都有一个对应的 id，提供 Julia 交互环境的进程的 id 永远是1。...f1()在进程1中定义的，因为其他进程并不可见，但rand是在Base中，其他进程都可见 为了让f1在所有进程中都可见，可以使用@everywhere宏来定义f1 @everywhere f2(a,b)
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