♣ 题目部分 在Oracle中，RAC环境下所有数据库实例可以使用同一个Undo表空间吗？ ♣ 答案部分 不能。RAC下的每个节点实例需要有自己单独的Undo表空间。...同Redo一样，Undo表空间也需要部署到共享存储，虽然每个节点上Undo的使用是独立的，但需要保证集群内其它节点实例能对其访问，以完成构造读一致性等要求，配置如下所示： SQL>ALTER SYSTEM
---- 问： 在linux系统里，普通用户目录是在 /home 下，root用户目录在 /root，因此全部用户共享目录的。 那如果我们要装一个东西的话，是不是只用装一遍？...（比如说ohmyzsh之类的） 我之前在自己服务器上，每次都需要安装两遍，一次只有当前那个用户生效，这是为什么呢？...---- 答： 不一定，当我们说我们在 linux 装了一个东西，指的是：「我们装了一个命令，可全局执行」。此时是将该命令放在了全局执行目录（或者将该命令目录放在了 $PATH）。...哦对，PATH 该路径列表可自定义，而每一个用户都可以有独立的 PATH 环境变量。...所以，要看一个命令是所有用户共享还是仅对当前用户有效，具体要看该命令是怎么装的，可以看看 which command 进一步排查。
会失败 Channel 可以在 for 循环中遍历，此时，循环会一直运行直到 Channel 中有数据，遍历过程中会取遍加入到 Channel 中的所有值。...，程序中默认是using Base的，因此Threads可以直接使用 在REPL上查看当前的线程数，默认是启动一个线程 使用export JULIA_NUM_THREADS=4(Linux OSX)或set...JULIA_NUM_THREADS=4(Windows)来设置启动4个线程 当我们要在Jupyter中使用多个线程时，可以在Julia的运行目录中下打开命令行，先设置线程数，再启动Julia，在windows...远程引用是一个对象，任意一个进程可以通过它访问存储在某个特定进程上的对象。远程调用指是某个进程发起的执行函数的请求，该函数会在另一个（也可能是同一个）进程中执行。...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)
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。...这意味着在if子句中定义的新变量可以在if块之后使用，即使之前未定义也可以使用。.../none:2 布尔操作没有短路评价可以在推出的按位布尔运算符来进行数学运算和基本功能：&和|。...由于像上面的while循环一样向上和向下计数非常普遍，因此可以使用for循环更简洁地表示： julia> for i = 1:5 println(i) end 1 2...在实际使用中，在之后需要评估更多的代码continue，并且经常有多个要调用的点continue。
目的是判断向量中是否有给定的整数。...实现 在Julia中，我添加了另外两种风格，以展示本地可用功能的多样性和性能。...并且对于代码的自由度也非常的好，因为你可以在Julia中编写几乎任何算法!...为了在For循环上获得最佳性能，我使用提示告诉编译器不要检查索引是否在数组范围内(inbounds宏)，并告诉编译器它在执行迭代的顺序上有额外的自由度(simd宏)。...每当您无法避免在Python或R中循环时，基于元素的循环比基于索引的循环更有效。 细节很重要 我可以在这里停止本文，并写出在Julia中编写高效代码的无缝性。
开发者在 2012 年 2 月的博客中写道， “我们想要的是一种自由开源的语言，它同时拥有 C 的速度和 Ruby 的动态性；我们想要一个具有同像性（可以将语言的脚本本身当作数据进行处理）的语言， 它有着真正的和...Julia 可以通过 LLVM 而跨平台被编译成高效的本地代码。 通用：Julia 使用多重派发作为编程范式，使其更容易表达面向对象和函数式编程范式。...Julia 的多分派自然适合于定义数值和类数组的数据类型。 可选的类型标注：Julia 拥有丰富的数据类型描述，类型声明可以使得程序更加可读和健壮。 可组合：Julia 的包可以很自然的组合运行。...单位数量的矩阵或数据表一列中的货币和颜色可以一起组合使用并且拥有良好的性能。...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）。
在本文中，我们介绍了使用这个接口编译通用 Julia 代码的初步工作，它们可以进一步访问谷歌云的 TPU。...具体来说，从 mapreduce 的定义中，我们可以自动得到在 base 中所定义运算（如 sum 和 prod）的降维。...我们在 XLA IR 的 Julia 嵌入中保存该结构类型，但很显然 XLA 不了解 julia 类型，因此在最终的转换步骤中这些类型被转换成适当的元组。...为了解决 if/else 控制流模块，我们在 Julia 编译器的 SSA IR 中查看 φ 节点，然后将这些节点作为 XLA 函数式控制流的结果（如果在同一个合并点存在多个 φ 节点，则我们构造这些节点的元组...一般，我们的编译过程解决了 XLA 对映射指令的处理，因为在泛型代码中调用 Julia 映射和 broadcast 函数非常普遍。 7.4 在 TPU 上进行评估 ?
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。...而不是x在使用范围内foo： julia> import .Bar julia> x = -1; julia> Bar.foo() 1 因此，词法作用域意味着可以仅从源代码推断变量的范围。...在局部范围内，可以使用local关键字将变量强制为局部变量： julia> x = 0; julia> for i = 1:10 local x x = i...在以下示例中，x和y始终引用相同的变量，因为软本地作用域继承了读取和写入变量： julia> x, y = 0, 1; julia> for i = 1:10 x = i + y...相反，引入硬本地作用域（功能，类型和宏定义）的块内代码可以在程序中的任何位置执行。远程更改其他模块中全局变量的状态时应格外小心，因此这是一个需要global关键字的选择功能。
包管理的更新 在之前的版本中，如果 using 某个包时，这个包并没有在当前环境中提前安装好，就会直接报错，而新版的包管理工具会自动识别出该包是否已经注册，如果是的话，则会提示你是否要自动安装。...在 Julia 下可以尽情想象使用一门动态高级语言去写性能相当的 BLAS 库是一种什么样的体验。...这能够给 Julia 代码带来近乎免费的性能加速。一些过去已知的性能优化技巧（例如在判断 singleton 是否相等时使用 === 代替 == ）也因此变得多余。...在接下来这部分内容里，我们将尽力列举一些我们认为大部分 Julia 用户都比较感兴趣的领域：自动微分、for 循环优化、异构编程、编程理论、编辑器和绘图工具箱。...虽然短期内 Julia 的深度学习不会像 MindSpore、PyTorch 和 TensorFlow 这些成熟的深度学习框架那样易于使用和部署，但是在可定制性和扩展性方面， Julia 却始终可以在不丧失性能的前提下满足那些最前沿研究者的探索欲
Python的tqdm介绍 在Python编程中，经常需要追踪代码执行进度。可以使用tqdm库，它可以为循环和迭代器添加一个进度条，以便更好地了解代码执行的进度。...以下是几个常用的进度条使用示例： 循环进度条 在循环中使用tqdm库，可以很容易地追踪代码的执行进度。...每次循环迭代时，进度条都会更新，并显示当前进度和估计的剩余时间。在循环完成后，进度条会自动关闭。 迭代器进度条 tqdm库还可以用于迭代器，例如读取文件或数据库中的数据。...使用tqdm函数将数据集包装在进度条中，每次迭代时，进度条会更新并显示当前进度和估计的剩余时间。 进度条选项 tqdm库提供了多种进度条选项，可以根据需要进行配置。...这时候如果没有进度条，我们很难知道代码执行的进度，也无法判断代码是否出现了死循环等问题。 下面我们可以使用tqdm库来为这个NLP项目添加进度条。
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： ?...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。...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return。...由于return最后一行是最后一个表达式，因此可以省略。 运算符就是功能 在Julia中，大多数运算符只是支持特殊语法的函数。（例外是具有特殊评估语义的运算符，例如&&和||。...这也意味着您可以像使用其他函数值一样分配和传递诸如+()和的运算符*()： julia> f = +; julia> f(1,2,3) 6 但是f，该函数不支持名称前缀。
这听起来违背没有免费午餐定律，在其他方面是否有损失？ 许多人认为 Julia 快是因为它使用的是 JIT 编译器，即每一条语句在使用前都先使用编译函数进行编译，不论是预先马上编译或之前先缓存编译。...但是如果编译器在调用 * 之前知道 a 和 b 的类型，那么它就知道哪一个 * 方法可以使用，因此编译器也知道 c=a * b 的输出类型。...但是 Julia 因为一些原因并没有添加，主要是：任何需要使用 Tail-Call Optimization 的案例同时也可以使用循环语句。...但是循环对于优化显得更加鲁棒，因为有很多递归都不能使用 Tail-Call 优化，因此 Julia 还是建议使用循环而不是使用不太稳定的 TCO。...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。
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...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。...该测试用例旨在测量语言访问连续内存位置的速度，并查看每种语言如何处理循环和向量化。 表 CPA-1.0：在 Xeon 节点上使用循环复制矩阵元素所用的时间。...循环和向量化： 与使用循环相比，Python（和 NumPy）、IDL 和 R 在向量化时运行速度更快。 在使用 Numba 时，只要使用 NumPy 数组，Python 就可以更快地处理循环。...对于 Julia，循环比向量化代码运行得更快。 在不涉及计算的情况下，使用循环与向量化相比，MATLAB 在性能上似乎没有显著变化。当进行计算时，向量化 MATLAB 代码要比迭代代码更快。
InnoDB 存储引擎会根据表的使用情况，在内存中基于 B-Tree 索引之上再创建一个哈希索引，这种行为是自动的、内部的行为，不能人为去干预是否在一张表中生成哈希索引。...1.2 适合哈希索引的查询类型 精确匹配所有列 和索引中的所有列进行精确匹配，如查找名字为Julia的客户。...数据库先会计算first_name='Julia’的哈希值5656，然后在索引中查找5656，找到对应的指针为：指向第2行的指针，最后根据指针从原表拿到具体值，并进行比较是否为Julia mysql> ...2.空间数据索引 R-Tree 常见的存储引擎中，MyISAM 存储引擎支持空间索引，主要用作地理数据存储。空间索引会从所有维度来索引数据，查询时，可以使用任意维度来组合查询。...在相同的列上可以同时创建全文索引和 B-Tree 索引，全文索引适用于 match against 操作，不是简单的where 条件操作。
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 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...Valentin 是一个有智慧的人，这里分享下他在 Julia slack 说过的一段话： 基准测试是困难的，你首先需要确保度量的是真实的东西™ 2 使用 Julia 可以带来哪些方面的性能改善呢？...虽然关于 Julia 的性能有很多夸大和错误引导的文章，但使用 Julia，比起 Python 和 Matlab 等语言，在多数情况下我们还是能获得比较大的性能提升。...2022 年 4 月，SciML 团队在 Julia 博客上发表了一篇关于在 Julia 中使用小型网络进行科学机器学习的文章。
以下两个视频可以帮你迅速了解并安装尝试一下这门语言。 第一个视频向python使用者详细介绍了Julia的性能、特征。...演讲来自IBM论坛，演讲者有1.5年Julia使用经验，也是杜克大学技术神经网络实验室研究员，感兴趣的同学可以戳视频观看在官方发布后，也有人制作了一个详细的Julia安装使用手把手教学视频最后，Victor...类似Lisp的宏和其他元编程工具 可以通过使用PyCall包来调用Python函数 不需要包装器或特殊API就能直接调用C函数： 强大的类似shell的功能，用于管理其他进程 专为并行和分布式计算而设计...real 0m0.002s user 0m0.000s sys 0m0.000s 如果忽略启动时间，Julia在简单的数组运算、矩阵运算以及循环上性能尚佳，但我们已经知道怎么用Python或者其他语言来高效执行这些操作了...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。
很多人认为 Julia 运行速度很快，因为它是即时编译（JIT）型的（也就是说，每条语句都使用编译的函数来运行，这些函数要么在使用之前进行即时编译，要么在之前已经编译过并放在缓存中）。...这就引出了一个问题：Julia 是否提供了比 Python 或 R 语言（MATLAB 默认使用 JIT）更好的 JIT 实现？...，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 其实也可以加入这种优化（尾递归优化），只是出于某些原因他们才没有这么做，最主要是因为：可以使用尾递归的地方也可以使用循环，而循环是一种更加健壮的优化，所以他们建议使用循环来代替脆弱的尾递归。...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。
对这个问题，核心开发成员中的Edward Yang在论坛上作出过一些回应。...PyTorch总体的发展方向也和Julia的愿景一致，也就是同时具备拓展性、易用性和执行性能。...一方面PyTorch的底层代码后期用C++重写以获得更好的性能，另一方面functorch、fx等新功能又让用户可以直接使用Python做以前必须借助C++完成的工作。...同一个函数名对不同参数类型的调用分派不同的操作，因为适合处理多种数据类型还被PyTorch给学了去。 具体到机器学习来说，Julia执行各类算法包括矩阵运算的速度都比Python快得多。...最后，有人很不理解PyTorch开发团队不选择迁移到Julia的做法，既然Julia语言有所有他们需要的特性，还要花时间在Python里重新造轮子是自找麻烦。
InfoQ：在文章中，您的主要观点是 Julia 生态环境已经达到了成熟的水平，可以投入生产环境了。您能进一步说明一下这一点吗？是什么阻碍了 Julia 在生产环境采用？...当然，并不是所有的场景都这么简单，比如，Julia 和 Python 中的字典有不同的语法，但这是事物运行的通用规则。我们甚至可以使用 tab 补全和直接访问 docstrings。...在实践中，这意味着什么呢？如果你正在做一个项目的话，那么你不会陷入这样的思考：“我可以使用 Julia 吗，在未来的三个月内，我可能在项目里会使用一些 Julia 还没有提供的东西？”...InfoQ：除了关注 Julia 是否已经生产环境就绪，或者它适用于哪些领域，在您看来，该语言的主要优势是什么？...其次，大多数包都是使用 Julia 编写的，如果你不喜欢某些方面的话，可以自行修改（这比在 R/Python 中要容易得多，在这些语言中通常你需要修改的内容都是使用像 C、C++、Fortran 等语言编写的
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。...不同代码块中的变量可以使用相同的名称，但引用的是不同的实体，这种特性就是由其范围规则所定义的。 Julia有两种主要的范围类型：全局范围和局部范围。其中局部范围可以被嵌套。...除非另有说明，否则模块和REPL中的变量通常在全局范围内；循环、函数、宏、try-catch-finally块中的变量在局部范围内。 ?...因为对于整个程序来说，for结构属于一个局部，所以在for结构中声明的hello仅在for循环的范围内可用，在for循环的范围外不可用。 我们修改上一个函数，使得在循环外部也可以访问到hello。...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。 ?
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