是否将Julia `download`的结果传递给内存而不是文件？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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Julia机器核心编程.函数(完)

值传递和引用传递当我们说传值的时候，则意味着无论给函数传递什么参数，函数都会将这个参数复制一份，即相同变量的拷贝会被传递给函数。...为了证明这一点，我们将x初始化为数组并重新编写代码，结果在我们意料之中。 ? 代码01行声明了一个列数组，作为要传递给函数的参数。代码02~07行是x的值的输出结果。...代码09行调用了typeof()函数来查看x的类型，结果如10行所示，类型是一个数组。在代码12行，我们将x作为参数传递给numbers，13行正确地输出了结果。...通过这种方法，你只需要一个函数将base设置成2或16，即convert_to_base（base=2）或convert_to_base（base=16）即可，而不是使用convert_to_binary...从11行的运行结果可以看出，这里仅有z使用了默认值进行计算，而y的默认值20被传入的值40替换了。

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有比Pandas 更好的替代吗?对比Vaex, Dask, PySpark, Modin 和Julia

比如，如果数据集超过了内存的大小，就必须选择一种替代方法。但是，如果在内存合适的情况下放弃Pandas使用其他工具是否有意义呢？...Dask主要用于数据大于内存的情况下，初始操作的结果（例如，巨大内存的负载）无法实现，因为您没有足够的内存来存储。这就是为什么要准备计算步骤，然后让集群计算，然后返回一个更小的集，只包含结果。...甚至官方的指导都说要运行并行计算，然后将计算出的结果（以及更小的结果）传递给Pandas。即使我尝试计算read_csv结果，Dask在我的测试数据集上也要慢30％左右。...Julia性能要衡量Julia的速度并不是那么简单。首次运行任何Julia代码时，即时编译器都需要将其翻译为计算机语言，这需要一些时间。...例如在编译CSV.read(joinpath(folder,file), DataFrame)之后，即使您更改了源文件的路径，也将处理以下调用而不进行编译。

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Julia(函数）

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： ?...“传递共享”的约定，这意味着将值传递给函数时不会复制它们。...请注意，结果是一个通用函数，但具有基于连续编号的编译器生成的名称。匿名函数的主要用途是将其传递给以其他函数为参数的函数。...例如，给定以下定义： function f(x, a=b, b=1) ### end 将b在a=b指的是b在一个外部范围，而不是随后的参数b。...try f(io) finally close(io) end end 在这里，open()首先打开要写入的文件，然后将结果输出流传递给您在do ...

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Julia

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。...通过对这个简单问题的结果进行对比，我们发现: 在执行方面，Julia的性能几乎与C相当； Julia的例外是在编写类似R的矢量化代码时，性能下降了大约3倍。...性能方面）并不明显，也没有明显的赢家尤其是如果包括了动态添加元素的情况（此处未介绍）； R不是最快的，但是跟Python差不多：R中最慢的实现比最快的实现慢约24倍，而Python的实现是343x（Julia...在内部，Julia在内存中存储了一个指针数组，以配合Any提供的灵活性。结果，Julia在处理数组时无法再处理连续的连续内存块。对性能有什么影响？慢大约50到100倍！...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。

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为什么我不再推荐你用Julia？

位整数产生不正确的结果；将直方图拟合到 Float64 数组会出现错误；基本函数 sum!...方法不检查别名而产生错误的结果； if-else 控制流程存在 bug。我经常会遇到这样严重的错误，足以让我质疑 Julia 中复杂计算的正确性，在尝试新的包或者函数的组合时尤其如此。...这可能会导致内存访问越界，如果你很幸运，将导致 segfault；如果不幸运，则会导致错误的结果。...我在尝试完成 JSON 编码、发出 HTTP 请求、将 Arrow 文件与 DataFrames 一起使用，以及使用 Pluto 编辑 Julia 代码等日常任务时，发现一些库中也存在 bug。...积极的一面是，这迫使我深入研究代码，并了解到很多关于我正在使用的库的信息。但是我发现自己需要花费大量时间调试代码，而不是进行本职研究。可见，Julia 的问题是如此普遍。

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Julia(面向对象）

这与传统的面向对象的语言不同，传统的面向对象的语言仅基于第一个参数进行分配，而第一个参数通常具有特殊的参数语法，并且有时是隐式的，而不是显式地编写为参数。...[1]使用函数的所有参数来选择应该调用哪个方法而不是仅调用第一个方法，称为多重调度。...例如，在C ++或Java中，在类似的方法调用中obj.meth(arg1,arg2)，对象obj“接收”该方法调用，并通过this关键字隐式传递给该方法，而不是作为显式方法参数传递给该方法。...在这种情况下，朱莉娅提出了一个MethodError而不是任意选择一种方法的方法。...如果您定义第四个更专门用于整数的方法： f(a::Int,b::Int) = a-2b 然后两者的结果f()和f(1,2)是-3。换句话说，可选参数绑定到一个函数，而不是该函数的任何特定方法。

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13 如何写出高性能的Julia

在图中，我们不仅可以知道代码运行时间，还可以看出代码占用的内存大小。从内存大小上，我们也可以大概看出程序是不是存在问题。...，可以用convert()来完成 x = convert(Int32, a[1])::Int32 从上面我们讲的这些内容也可以知道优化代码的一个策略：程序越简单越好，让编译器明确知道自己想干什么，而不是让编译器去猜我们的目的...中，多维矩阵是以列优先原则排列，这跟MATLAB中是一样的 x = [1 2; 3 4] # 把x转换为1维矩阵 x[:] 也就是说，Julia中矩阵的每一列的数据在内存上的地址是连续的，每一行的地址不是连续的...，存在内存拷贝的操作，而view只是映射关系，不存在内存拷贝先举个view的例子 A = zeros(3, 3); @views for row in 1:3 b = A[row, :]...而下面这种方式直接把值写入到文件中 println(file, a, " ", b) 其他性能优化小技巧避免不必要的Array，比如计算x,y,z的和时，使用x+y+z，不要用sum([x,y,z]

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Julia(类型系统）

用类型系统的术语描述Julia ，它是：动态的，主格的和参数化的。可以对泛型类型进行参数化，并且显式声明类型之间的层次关系，而不是由兼容结构隐含。...与大多数语言不同，Julia使您可以声明自己的原始类型，而不是仅提供一组固定的内置类型。...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。...换句话说，用类型论的话来说，Julia的类型参数是不变的，而不是协变的（甚至是协变的）。...访问Nullable对象的值，并保证T如果缺少该对象的值，将返回默认类型的值。对对象的值（如果存在）执行操作Nullable，得到Nullable结果。如果缺少原始值，则结果将丢失。

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Julia机器核心编程.高阶函数

我们将两个不同的参数传递给两个函数，然后利用它们返回两个字符串连接后的值（在Julia中“*”用于连接字符串）或者两个整数相乘后的值，这取决于所传入的参数的数据类型。...代码01行首先调用outer函数，传入第一个外层参数100，然后将函数的返回结果赋值给result，那么外层函数返回了什么给result呢？...实际上，外层函数将内层函数作为一个整体返回给了result，从02行的结果可以看出，result实际上对应的就是inner函数。...代码01~08行与上一个例子基本一样，只不过在传入参数变成两个字符串的情况下，Julia会自动将两个字符串连接在一起。...在上述两种情况下，我们都是先将outer函数的值赋给result变量，然后将第二个参数传递给result对象所代表的函数，完成后才得到预期的结果。

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Julia机器学习核心编程.4

在win上加e参数,执行这个代码.不可以.类unix可以试试,我有空操作我超级喜欢这种循环写法我这个传参写法没有错,不知道这么久没有出来与其他编程语言一样，Julia可以更改存储在变量中的值或改变其状态...代码03行定义了@ab，04行报错，虽然提示的是“=”错误，但可以推测出其实是变量名称错误。代码05行直接输入了值1000，06行得到了一个输出结果。请注意，“!”...• 修改或写入任何参数的函数以“!”符号结尾。 Julia是一种强类型语言，因此有必要对变量的类型进行定义。如果没有明确定义变量的类型，那么Julia将尝试通过分配给变量的值来进行推断。...应用嘛,比较多.比如0太多的时候可看最大的存放量,可看平台位数在处理无法用32位整数（Int32）表示的大数字的情况下，即使在32位计算机上，Julia也会创建64位整数（Int64），而不是32位.../loading.jl:515 意思就是代码01行中的0不是布尔值，而是Int64类型的值。其实我觉得把0放在一个大的数集中,很正确!

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Python 在这点上竟被 Julia 和 R 碾压？！

这可能是通过 R 将 Julia 与 C 进行比较，但从用户的角度来看，直言不讳地说，他们可能并不关心。对 Julia 来说，虽然有 radixsort 的 3 倍性能加持，但毕竟还是比不过 R。...但是我觉得，这只是明确地证实 Julia 生态系统目前还不完善，而并不能因此认为 Julia 一定就慢，一定就比不过 R。四、还能不能更快？...五、基数排序测试结果以下是我在开发基数字符串排序算法时遇到的几个问题。问题 1：访问底层字节要执行基数排序，需要访问基础字节。...目前解决它的方法是测试长度是否短于 8 个字节，然后使用较慢的加载器。而一般出现崩溃的情况，都是发生在跨页面边界加载数据的时候。要搞清楚到底什么时候程序会崩溃，需要了解内存的加载方式。...，而不是存储相同字符串的两个副本。

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Python 再牛，在字符串排序上还是被 Julia 和 R 碾压

这可能是通过 R 将 Julia 与 C 进行比较，但从用户的角度来看，直言不讳地说，他们可能并不关心。对 Julia 来说，虽然有 radixsort 的3倍性能加持，但毕竟还是比不过 R。...基数排序测试结果以下是我在开发基数字符串排序算法时遇到的几个问题。问题1：访问底层字节要执行基数排序，需要访问基础字节。...目前解决它的方法是测试长度是否短于8个字节，然后使用较慢的加载器。而一般出现崩溃的情况，都是发生在跨页面边界加载数据的时候。要搞清楚到底什么时候程序会崩溃，需要了解内存的加载方式。...，而不是存储相同字符串的两个副本。...我们向着星辰大海，不断的前进。这篇文章更准确的说，是作者做基准测试时候的一些随笔，而不是一个教程，所以中间省去了很多解释的环节，直接上来就是思路和结论。

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Julia机器核心编程.作用域

Julia还提供了对局部范围的进一步分类，分为软局部范围和硬局部范围，刚才的函数介绍的是硬局部范围,我继续将注意力放在函数的范围上。...假设有一个alpha()函数，它的作用是将参数传递给一个名为“x”的局部变量并返回x。同时，我们定义了另一个全局变量x，并将它的值设置为100。 ? 代码01行定义了一个变量x。...如果仔细观察，就会发现x的值自始至终都是100，但是当我们调用alpha(50)函数时，函数返回的是50而不是100。...如果想要在函数内部使用全局声明的x，该怎么办呢？我们可以使用global关键字。在函数内部使用全局变量我们将函数中的x变量替换为全局的x，然后观察调用函数后结果发生了怎样的改变。 ?...结果很明显，和我们所期望的一样，全局变量x的值已经被改变为50，而不是原始值100了。因为在函数体中我们操作的不再是局部变量x，而是全局变量x。

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如何优化一个传统分析方法还发了14分

而主成分分析(PCA)是分析单细胞RNA序列的基本方法(scRNA-seq)数据集，但是对于大规模的scRNA-seq数据集，计算时间长且消耗大量内存，而一些快速PCA算法可能会忽略一些重要的差异基因表达模式...为了分析PBMC和Pancreas数据集，作者将prcomp的结果设置为黄金标准，将其他实现与该结果进行比较(1b和图2)。...作者进行了PCA优化，为所有比较计算了叉积的绝对值，范围为0到1，并评估了是否准确计算出了对应于较低特征值的较高PC。...如果两个PCA结果相等但不考虑符号差异，则该图中的矩阵将变为单位矩阵。图5b计算了金标准方法的前500个最大绝对值元素与其他PCA实现的相交元素数量。...所有命令都在快速且高效内存的Julia包中实现；最后，作者为最终用户和软件开发人员提出准则作者的基准测试表明，以选择合适的PCA实施方案，一些基于Krylov子空间和随机奇异值分解的PCA算法比其他算法更快

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全方位对比：Python、Julia、MATLAB、IDL 和 Java （2019 版）

我们的目的是突出每一种语言的优缺点，而不是宣称一种语言比其他语言更优越。计时结果以秒为单位，精确到四位数，任何小于 0.0001 的值将被视为 0 秒。...我们考虑这些语言使用如下版本：语言版本号是否开源 Python 3.7 是 Julia 0.6.2 是 Java 10.0.2 是 Scala 2.13.0 是 IDL 8.5 否 R 3.6.1...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。...研究结果概述：没有任何一种语言在所有测试中都优于其他语言。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。...输入 / 输出：虽然有些语言运行测试的速度比其他语言快，但在本地 Mac 上而不是处理器节点上运行测试的话，可以获得最大的性能提升。因为处理器节点使用机械硬盘，而 Mac 用的是固态硬盘。

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Julia焦虑？这有份Facebook软件工程师的测试差评

更让人担忧的是，这一问题的解决上似乎没有太大进展。一年前使用时，REPL就是个大痛点，现在仍然如此。除此之外，Julia程序的内存消耗过多。...Julia上面hello world示例使用的内存比Python高18倍，比C高92倍。可能的原因是Julia使用LLVM进行JIT编译。...发展我对大型代码库并不陌生，但在考虑是否为Julia项目做开源贡献时，我发现代码库简直就是C，C++，Julia和Lisp的混搭，不得不望而却步，尽管我对LLVM在后端的使用有一些经验。...正如Dan Luu所说： Julia开发组是一个由才华横溢的人员构成的小团队。他们基本上可以将所有代码保存在各自大脑中，也可以取得很大的进步，然而代价是其他开发者更难以做出贡献。这值得吗？很难说。...我不确定这种方法是否可取，其他人报告Julia开发速度放缓： Julia的发展的确越来越慢。在过去的9个月里，我都没怎么见过它。

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Julia机器核心编程.多重分配

当调用add_numbers(1,2)函数时，我们将会得到以下结果： ? int64 就和我们预期的结果一样，1+2=3。另外，我们注意到ans的类型，也和所预期的一样是Int64。...Julia将抛出一个错误！为什么？答案很简单，因为在函数体中已经明确定义了会传递给add_numbers()函数两个Int64类型的参数。...这似乎与Python中的函数用法非常相似，在Python中我们只是定义函数，并没有指定参数的类型，而是将推理参数类型的工作留给了Python解释器来做，Julia在这里所做的工作和Python解释器是一样的...但是，这是否意味着我们之前对参数进行明确的类型定义是错误的呢？答案是否定的！给函数指定所期望的参数类型会使它们运行得更快，因为编译器不用再推断提供给函数的参数的类型了。...> add_numbers(4,6) 09 10.0 结果是正确的，但不是我们想要的。

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Jeff Dean推荐：用TPU跑Julia程序，只需不到1000行代码

这一方法能够将表示为Julia程序的VGG19模型的前向传递（forward pass）完全融合到单个TPU可执行文件中，以便卸载到设备。...以下主要从分别从回顾TPU硬件架构、Julia编译器的workflow、将XLA嵌入到Julia IR的细节，以及结果与讨论几个部分进行介绍。 ?...特别是，我们的方法允许用户在编写模型时充分利用Julia语言的完整表现力，能够编译使用Flux机器学习框架编写的完整机器学习模型，将前向和后向模型传递以及训练loop融合到单个可执行文件，并将其卸载到TPU...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。...这种分离并不是绝对必要的，但确实有嵌入到Julia IR的有用特性，易于理解：在Listing 2的示例中，我们将HLO操作数（包括静态操作数）拼接到AST中。

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手把手教你如何用Julia做GPU编程（附代码）

唯一的区别出现在分配数组时，这会强制你决定数组是否位于CUDA或OpenCL设备上。关于这一点的更多信息，请参阅内存部分。...对于本文，我将选择CuArrays，因为本文是为Julia 0.7 / 1.0而写的，CLArrays仍然不支持。...下表概述了预期结果：创建位置描述了对象是否在CPU上创建然后传输到GPU内核，或者是否在内核的GPU上创建。...在~1000 GPU线程中的每一个线程创建和跟踪大量堆内存将很快破坏性能增益，因此这实际上是不值得的。作为内核中堆分配数组的替代方法，你可以使用GPUArrays。...内核的每个并行调用都有一个线程索引，我们可以使用它来安全地索引到数组A和B。如果我们计算自己的索引，而不是使用linear_index，我们需要确保没有多个线程读写同一个数组位置。

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Flutter 下载篇 - 叁 | 网络库切换实践与思考

中已下载但未下载完整的文件大小传递给后端，以便告知后端从哪里继续下载文件。...如果不传，会浪费带宽和时间。在处理大文件时，内存压力会增大，中断的可能性也会增加。此外，用户界面可能会出现进度条跳跃的问题。第27-45行：将下载流写入传入的 savepath 文件中。...问题原因在暂停时，暂停前未将下载流写入已下载的文件中。解决办法如果用户点击了暂停，会抛出取消异常，此时捕获该异常并判断当前下载任务状态是暂停态，将已下载的数据流写入未下载完全的文件中。...因为flutter_download_manager一开始网络库就是绑定的dio，而dio中对取消操作的结果反馈就是取消异常。如果用户取消了任何一个请求，就会抛出该异常。...网络将结果返回给 Downloader，由 Downloader 来决定内部状态和断点续传逻辑。总结本文介绍了Flutter下载功能的实践和探索，包括网络库的切换和优化。

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