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。
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。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。
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
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话说Julia是一个神奇的语言,语法简单,速度贼快,是吹牛装X的不二神器。记得一个物理学家说过,那些旧理论之所以消失,不是因为人们改变了看法,而是持那种看法的人死光了。
PyTorch社区最近有一种声音:下个版本应该抛弃Python改用Julia语言。
今天要介绍的是J. L. Sconberger等人于2016年发表在CVPR的文章。本文针对增量式SFM中三角化/BA等步骤进行了改进,能够比较明显地提升SFM的精确率/鲁棒性以及重建完整性。
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:
来源:AI前线(ID:ai-front) 作者: UCI Data Science Initiative
偏导数函数(HLSL中的ddx和ddy,GLSL中的dFdx和dFdy)是片元着色器中的一个用于计算任何变量基于屏幕空间坐标的变化率的指令(函数)。在WebGL中,使用的是dFdx和dFdy,还有另外一个函数fwidth = dFdx + dFdy。
在上一个教程中,我们在应用程序窗口的中心成功渲染了一个三角形。 我们没有太注意我们在顶点缓冲区中拾取的顶点位置。 在本教程中,我们将深入研究3D位置和转换的细节。
如何快速创建强大的可视化探索性数据分析,这对于现在的商业社会来说,变得至关重要。今天我们就来,谈一谈如何使用python来进行数据的可视化!
尽管许多程序员选择使用 IDE(Integrated Development Environment,集成开发环境)工作,但也有一些程序员(包括我)喜欢探索 IDE 中不同的可能性。这种探索并不只是因为酷,还是因为每个流行的 IDE 都有其独特的功能,而我的很多项目都是跟同事合作的,这些同事可能使用不同的 IDE,为了在项目中互相配合,我会尽量用他们的「语言」。
目前大多数游戏使用的都是Unity引擎,所以对游戏Unity性能分析就显得十分重要,而Unity性能主要针对影响内存、CPU和GPU的不同参数进行分析。
Seaborn是一个用于数据可视化的Python库。它在制作静态图时很有用。它建立在matplotlib之上,并与Pandas数据结构紧密集成。它提供了几个图来表示数据。在熊猫的帮助下,我们可以创造有吸引力的情节。在本教程中,我们将说明三个创建三角形热图的示例。最后,我们将学习如何使用 Seaborn 库来创建令人惊叹的信息丰富的热图。
3.假设你想创建一个列表,保存在一段文本中遇到的不同的(唯一的)词以及词的数量,你应该使用哪种数据结构来保存它们,可以最容易地进行随后的数据存取?
在刚刚过去的 2021 年,Julia 编程语言社区依然保持了高速发展。据统计,目前 Julia 的全球总用户量已超过一百万,有一万多家公司和一千五百多所高校下载和使用了 Julia。此外,一些世界名校,如北京大学,MIT、Stanford 和 Berkeley 等,已经在教学中使用 Julia 语言。
图元可以用 glDrawArrays、glDrawElements、glDrawRangeElements、glDrawArraysInstanced、glDrawElementsInstanced 命令绘制的几何形状对象。
自动微分现在已经是深度学习框架的标配,我们写的任何模型都需要靠自动微分机制分配模型损失信息,从而更新模型。在广阔的科学世界中,自动微分也是必不可少的。说到底,大多数算法都是由基本数学运算与基本函数组建的。
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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。
备受期待的Julia语言的1.0版本积累了富有野心的程序员们的十年心血。 在 JuliaCon2018 发布会上,Julia 社区正式将该版本设置为1.0.0。
据 MIT 报道,截至 2018 年底,Julia 的下载量超过 300 万,并在超过 1500 所大学中用于科学和数值计算。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。今年 7 月,在将 Python 解释器移植到 Firefox 之后,Mozilla 出资将 Julia 引入 Firefox 和一般浏览器……
学习五部曲,弄清楚5个W一个H(when(什么时候使用)、where(在哪个地方使用?)、who(对谁使用)、what(是个什么东西)、why(为什么要这么用?).一个H即:how(到底该怎么用?)),基本的概念篇主要围绕这几个方面进行分析
全局变量的值和类型随时都会发生变化。 这使编译器难以优化使用全局变量的代码。 变量应该是局部的,或者尽可能作为参数传递给函数。
OpenGL 是一套规范,不是接口,学习这套规范,就可以在支持 OpenGL 的机器上正常使用这些规范,在显示器上看到绘制的结果。
在上章2.通过QOpenGLWidget绘制三角形,我们学习绘制三角形还是单色的,本章将为三角形每个顶点着色.
本文介绍了线性优化和非线性优化的概述,以及它们在现实生活中的应用。同时,还探讨了如何使用Julia语言解决这些优化问题,包括背包问题和饮食问题。
只要理解了 WebGL 背后的概念,学习 WebGL 并没有那么难。很多 WebGL 入门文章并没有介绍这些重要的概念,直接使用 WebGL 复杂的 API 开始渲染图形,很轻松就把入坑文变成了劝退文。这篇文章将会着重讲解这些概念,并一步步探究 WebGL 是如何渲染图片到屏幕的,理解这些重要的概念,将会大大降低学习曲线。
今天的目标是做一个OpenGL ES学习的开端。就是画一个简单的三角形。暂时不考虑坐标系的矩阵变换和纹理等。只需要用顶点着色器简单的来进行描述。 这一节需要使用和认识的关键类是 GLSurfaceView和GLSurfaceView.Render 一句话来描述就是,我们会在GLSurfaceView.Render上进行描绘,在GLSurfaceView中显示出来。
一 二 三 四 Opengles2.0渲染管线 简单画图步骤 着色器语言简单介绍 镜像技术
尽管这些问题可能微不足道,但它们很重要,因为它们提供了关于你的线索。你现在的心态,态度,观点。
可视化技术在任何投资分析中都是一种关键要素。今天公众号为大家介绍一个基于三角形图的Python项目,用于可视化长期投资指标!
【导读】10月26日,深度学习元老Geoffrey Hinton和他的团队NIPS2017 Capsule论文《Dynamic Routing Between Capsules》在arxiv上发表,介
作 者 陈星百,腾讯移动客户端开发 工程师 商业转载请联系腾讯WeTest获得授权,非商业转载请注明出处。 WeTest 导读 做了大概半年多VR应用了,VR由于双眼double渲染的原因,对性能的优化要求比较高,在项目的进展过程中,总结了一些关于移动平台上Unity3D的性能优化经验,供分享。 一 移动平台硬件架构 移动平台无论是Android 还是 IOS 用的都是统一内存架构,GPU和CPU共享一个物理内存,通常我们有“显存”和“内存”两种叫法,可以认为是这块物理内存的所有者不同,当这段映射到cp
选自TowardsDataScience 作者:William Koehrsen 机器之心编译 参与:Nurhachu Null、路 本文介绍了如何在 Python 中利用散点图矩阵(Pairs Plots)进行数据可视化。 如何快速构建强大的探索性数据分析可视化 当你得到一个很不错的干净数据集时,下一步就是探索性数据分析(Exploratory Data Analysis,EDA)。EDA 可以帮助发现数据想告诉我们什么,可用于寻找模式、关系或者异常来指导我们后续的分析。尽管在 EDA 中有很多种可以
选自yuri.is 作者:Yuri Vishnevsky 机器之心编译 编辑:蛋酱、小舟 从诞生之日起,Julia 已经走过了十多个年头。 作为一个面向科学计算的高性能动态高级程序设计语言,Julia 在许多情况下拥有能与编译型语言相媲美的性能,且足够灵活。 曾有开发者盛言赞美 Julia,从速度、通用性、多重派发等多个维度出发,认为 Julia 甚至比 Python 更胜一筹。 当然,也有人发现了 Julia 尚存在一些不足之处,开发者 Yuri Vishnevsky 就写了一篇博客控诉 Julia,并
初始化对于单目SLAM来说是必须的。本文重点研究了一种基于平面特征的单目SLAM初始化方法。该算法从滑动窗口的单应矩阵估计开始,然后通过全局平面优化(global plane optimization, GPO)获取相机位姿和平面法线。3D点可以通过使用平面约束恢复,无需三角化(or三角测量)。本文提出的方法充分利用了多帧的平面信息,避免了单应矩阵分解中的模糊性。我们在收集来的棋盘数据集上参照基准方法的实现,验证了我们的算法,并进行了广泛的分析。实验结果表明,我们的方法在准确度和实时性两方面都优于调优后的基准方法。
背景:人脑是一个复杂的网络,它无缝地表现出行为和认知。该网络由直接或间接调节大脑区域之间通信的神经元组成。在这里,我们展示了多层/多路网络分析如何提供一个合适的框架来揭示结构连接(SC)的吞吐量,以调节信息传输,从而产生功能连接(FC)。
相信很多朋友刚开始做算法时应该都是用matlab做理论模型的验证,后来Python又大火,很多小伙伴又争相学起来python,可过了没多久,一个更牛逼的语言又进入了我们的视野--Julia,号称是有matlab似的直观数学表达式,有C的运算速度。相信又有不少朋友蠢蠢欲动了,而小编发现在刚开始学习某种语言时或者在多个语言之间来回切换时,很容易把它的语法跟其他语言搞混,所以今天我们就整理了一份Julia/Python/Matlab三种算法工程师常用的编程语言的基本语法的比较,小伙伴们可以收藏起来,在忘记某个语法时拿出来看看。
之前我的笔记都是在OneNote上记录的,苦于OneNote羸弱的跨平台性,我决定抛弃OneNote,今后的笔记都用Markdown记录,方便迁移也方便调整格式。文章一开始编辑后会保存在我的Github仓库中(https://github.com/ZFhuang/Study-Notes),整理完后会发到公众号上,并延时同步到我的腾讯云。
> plot(t1$age,t1$circumference,xlab="Age(days)",ylab="circumference (mm)",main="orange tree 1growth")
文章:STD: Stable Triangle Descriptor for 3D place recognition
这一章介绍了计算机与图形硬件和实际编程相关的内容, 其中主要利用OpenGL简单介绍了实际的图形编程部分, 但是如果想要真正开始OpenGL编程, 查阅其它资料是必不可少的. 注意这一章最新的英文版和中文版由于时代不同所以内容差别非常大, 建议还是阅读英文版本.
玩 3D 游戏的时候,有没有想过这些 3D 物体是怎么渲染出来的?其中的动画是怎么做的?为什么会出现穿模、阴影不对、镜子照不出主角的情况?要想解答这些问题,就要了解实时渲染。其中最基础的,就是渲染管线。
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