VMware CEO Pat Gelsinger曾说： 数据科学是未来，大数据分析则是打开未来之门的钥匙 企业正在迅速用新技术武装自己以便从大数据项目中获益。各行业对大数据分析人才的需求也迫使我们升级自己的技能以便寻找更好的职业发展。 跳槽之前最好先搞清楚一个岗位会接触到的项目类型，这样你才能掌握所有需要的技能，工作的效率也会更高。 下面我们尽量列出了一些流行的开源大数据项目。根据它们各自的授权协议，你或许可以在个人或者商业项目中使用这些项目的源代码。写作本文的目的也就是为大家介绍一些解决大数据相关问题
VMware CEO Pat Gelsinger曾说： 引用 数据科学是未来，大数据分析则是打开未来之门的钥匙 企业正在迅速用新技术武装自己以便从大数据项目中获益。各行业对大数据分析人才的需求也迫使我们升级自己的技能以便寻找更好的职业发展。 跳槽之前最好先搞清楚一个岗位会接触到的项目类型，这样你才能掌握所有需要的技能，工作的效率也会更高。 下面我们尽量列出了一些流行的开源大数据项目。根据它们各自的授权协议，你或许可以在个人或者商业项目中使用这些项目的源代码。写作本文的目的也就是为大家介绍一些解决大数
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：
今天来介绍一个小项目：在 TensorFlow 中生成分形图案。分形本身只是一个数学概念，与机器学习并无太大关系，但是通过分形的生成，我们可以了解怎么在 TensorFlow 中进行数学计算，以及如何进行基本的流程控制，是学习 TensorFlow 的一个非常好的练手项目。 在开始之前，需要说明的是，TensorFlow 官方也提供了一个生成分形图案的教程 (地址： www.tensorflow.org/tutorials/mandelbrot)，然而官方教程中生成的图像实在是太丑了，而且只能生成一种图案，
Julia 可以看作是一门集众家之所长的编程语言，在首次公开时开发团队就已明确其需求：
今天来介绍一个小项目：在TensorFlow中生成分形图案。分形本身只是一个数学概念，与机器学习并无太大关系，但是通过分形的生成，我们可以了解怎么在TensorFlow中进行数学计算，以及如何进行基本的流程控制，是学习TensorFlow的一个非常好的练手项目。 在开始之前，需要说明的是，TensorFlow官方也提供了一个生成分形图案的教程(地址： www.tensorflow.org/tutorials/mandelbrot )，然而官方教程中生成的图像实在是太丑了，而且只能生成一种图案，我对官方的代码
PowerShell是一个面向对象的语言，在申明变量的时候不强制要求申明数据类型，使用$开头来申明变量即可。
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。
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。
传统上，类型系统分为两个截然不同的阵营：静态类型系统和动态类型系统，在静态类型系统中，每个程序表达式必须在执行程序之前具有可计算的类型；在动态类型系统中，直到运行时对类型的任何了解，直到实际值该程序可以操纵。面向对象通过允许编写代码而无需在编译时知道精确的值类型，从而在静态类型的语言中提供了一定的灵活性。编写可以在不同类型上运行的代码的能力称为多态性。经典动态类型语言中的所有代码都是多态的：只有通过显式检查类型或对象在运行时无法支持操作时，才可以限制任何值的类型。
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在Quora上“Julia做数据统计有多好”的问题下，威斯康星大学麦迪逊分校的Yibo Liu同学评价说，用Julia做线性编程，不仅运行快，还能在Jupyter里实时修改查看运行结果。
在过去一年中，研究者利用 Julia 在一台超级计算机上分析天文图像，速度提升了 1000 倍，在 15 分钟内将接近 2 亿个天体进行分类。从技术上来看，这种语言还会长期发展下去。然而，现在是一个里程碑的时刻：在本周于伦敦举办的 Julia 语言年会上，Julia 1.0 正式发布！一起发布的还有 JuliaCon。
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表格是存储数据的最典型方式，在Python环境中没有比Pandas更好的工具来操作数据表了。尽管Pandas具有广泛的能力，但它还是有局限性的。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？
本文是“2021 InfoQ 年度技术盘点与展望”系列文章之一，由 InfoQ 编辑部制作呈现，重点聚焦编程语言领域在 2021 年的重要进展、动态，希望能帮助你准确把握 2021 年编程语言领域的核心发展脉络，在行业内始终保持足够的技术敏锐度。 “InfoQ 年度技术盘点与展望”是 InfoQ 全年最重要的内容选题之一，将涵盖架构、AI、大数据、大前端、云计算、数据库、中间件、操作系统、开源、编程语言十大领域，后续将聚合延展成专题、迷你书、直播周、合集页面，在 InfoQ 媒体矩阵陆续放出，欢迎大家持续关注。 特此感谢 · 阿里云程序语言与编译器团队负责人 李三红 · Go 语言编程专家 郝林 · Julia 社区核心成员 田俊、陈久宁 · 独立咨询顾问 /《Rust 编程之道》作者 张汉东 · JetBrains 技术专家 / 布道师 范圣佑 · 英特尔高级技术经理 王鑫 对本文的贡献。 他们都以直接或间接的形式，参与建设该篇文章，部分内容还以特别策划的形式独立成文，出现在盘点合集中。可以说，他们的真知灼见，是该盘点能与大家见面的关键。
数组是对象的可索引集合，例如整数、浮点数和布尔值，它们被存储在多维网格中。Julia中的数组可以包含任意类型的值。在Julia中本身就存在数组这个概念。
字符串是字符的有限序列。当然，真正的麻烦来自于人们问一个角色是什么。英语演讲熟悉的字符是字母A，B，C等，用数字和常用标点符号在一起。这些字符通过ASCII标准进行了标准化，并映射到0到127之间的整数值。当然，还有许多其他非英语语言使用的字符，包括带有重音和其他修饰的ASCII字符变体，相关的脚本（例如西里尔字母和希腊语）以及与ASCII和英语完全无关的脚本，包括阿拉伯语，中文，希伯来语，北印度语，日语和韩语。该统一标准解决了一个字符的复杂性，通常被认为是解决该问题的权威标准。根据您的需要，您可以完全忽略这些复杂性，而假装仅存在ASCII字符，或者可以编写可以处理任何字符或处理非ASCII文本时可能遇到的编码的代码。Julia使处理普通ASCII文本简单而有效，而处理Unicode则尽可能简单而高效。特别是，您可以编写C样式的字符串代码来处理ASCII字符串，并且它们在性能和语义方面都将按预期工作。如果此类代码遇到非ASCII文本，它将以明确的错误消息正常地失败，而不是默默地引入损坏的结果。当这个情况发生时，
变量的范围是在其中可见变量的代码区域。变量作用域有助于避免变量命名冲突。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。相同变量名称何时引用或不引用相同事物的规则称为作用域规则。本节详细说明了它们。
Julia的入门非常简单，尤其是当您熟悉Python时。在本篇文章中，我们将使用约翰霍普金斯大学系统科学与工程中心在其GitHub存储库中提供的Covid-19数据（https://github.com/CSSEGISandData/）。
Julia这门语言，因为集合了C语言的速度、Ruby的灵活、Python的通用于一身，获得了万千程序员的喜爱。
Julia有一个用于将数学运算符的参数提升为通用类型的系统，在其他各个部分中都提到了该系统，包括整数和浮点数，数学运算和基本函数，类型和方法。在本节中，我们将说明此提升系统如何工作，以及如何将其扩展为新类型并将其应用于除内置数学运算符之外的函数。传统上，就促进算术参数而言，编程语言分为两个阵营：
从去年就开始窥东大的C++教学群，当时就被李骏扬老师讲的分形图案给吸引了，简直美赞了。他们的期末作业就是制作一个分形图案的视频，我们这种学校显然不会有这种东西。于是就想着能不能自己研究着画下，然而并不知道这种图案怎么画，度娘上找来的基本没用。搁置了一年，偶然间翻到了一篇论文，终于找到了画图的方法了，加上之前正好有用python绘图的工具，总算把这个东西搞通了一点。其实这个玩意的水还是非常深的，牵涉到了复分析，分形，甚至是混沌理论，据说从上古贝壳的图案，到如今麦田怪圈的图案，都和Julia集有关，说来也是玄乎。
编辑手记：年底大家最关注数据安全，之前我们说过，数据库的风险分为外部风险和内部风险。外部风险无法预估但概率较小，平时发生最多的还是内部操作的风险，因此合理控制权限就非常重要。本文节选自《循序渐进Oracle》 正文 当一个员工被一个公司录用，要想进入公司通常你还需要得到授权，授权可能是一张ID卡或是一个工作证，当然在没有得到充分的信任之前，你能得到的权限可能还非常有限，在不断的工作和努力之后，你的权限可能会逐步提高，你可能可以翻阅公司的机密档案，还可能被授权打开公司的保险柜，然后你就可以……Ok，到这里打
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？
函数是任何编程语言都不可缺少的一部分，因为函数对功能进行模块化封装，提高了程序的可读性和可重用性。Julia也不例外，它不仅提供了一些内置的库函数，同时也允许用户自定义函数。
本文汇编了一些机器学习领域的框架、库以及软件（按编程语言排序）。 C++ 计算机视觉 CCV —基于C语言/提供缓存/核心的机器视觉库，新颖的机器视觉库 OpenCV—它提供C++， C， Python， Java 以及 MATLAB 接口，并支持 Windows， Linux， Android and Mac OS 操作系统。 通用机器学习 MLPack DLib ecogg shark Closure 通用机器学习 Closure Toolbox—Clojure 语言库与工具的分类目录 Go 自然语言处
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。
今天推荐的是一个 github 项目，项目地址如下，主要是类别不平衡学习的论文、代码、框架、库等资源
本列表选编了一些机器学习领域牛B的框架、库以及软件（按编程语言排序）。 C++ 计算机视觉 CCV —基于C语言/提供缓存/核心的机器视觉库，新颖的机器视觉库 OpenCV—它提供C++, C, Python, Java 以及 MATLAB接口，并支持Windows, Linux, Android and Mac OS操作系统。 通用机器学习 MLPack DLib ecogg shark Closure 通用机器学习 Closure Toolbox—Clojure语言库与工具的分类目录 Go 自然语言处理
在 Julia REPL 和其他几个 Julia 编辑环境中，您可以通过输入反斜杠符号名称后再输入标签来键入很多 Unicode 数学符号类似于Latex语法。例如，变量名 δ 可以通过键入 \delta 键入，甚至可以通过输入 \alpha - tab - \hat - tab - _2 - tab 输入 α̂₂ 。
在boss @jmao 的安利下，以及Python慢的要死的速度的逼迫下，我开始玩起了新语言Julia。这是一门号称和Python一样好学，和C一样快的语言。果然，第一次学习的感觉是，Julia果然是一个对科学计算支持的非常好的语言。本系列就记录记录Julia的学习历程吧。
注意：本文讨论了最前沿的密码学技术，旨在提供一种利用「Julia Computing」进行研究的视角。请不要将文中的任何示例用于生产应用程序。在使用密码学之前一定要咨询专业的密码学专家。
来源：AI前线(ID:ai-front) 作者: UCI Data Science Initiative
其实像以前 C 或其它主流语言在使用变量前先要声明变量的具体类型，而 Python 并不需要，赋值什么数据，变量就是什么类型。然而没想到正是这种类型稳定性，让 Julia 相比 Python 有更好的性能。
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
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。
BioStructures提供了读取，写入和操纵大分子结构（蛋白质）的功能。可以将Protein Data Bank（PDB），mmCIF和MMTF格式的文件读入。还提供了访问PDB的功能。
LLVM本来是伊利诺伊大学的一个研究项目，其目的是创建基于静态单一任务（SSA）的现代的、类型安全的编译方法。它拥有底层操作，具有灵活性，并且具有可以清晰地表示所有高级语言的能力。它实际上是模块化、可重用编译器和工具链技术的集合。LLVM不用对传统虚拟机做太多修改，下面列举LLVM的一些特性。
Python 目前是开发人员中最流行的编程语言之一，可能很快就会超过c++。但IT分析师雷德蒙克(RedMonk)表示，作为Python的一种可能替代品--Julia（茱莉娅）这种更为年轻的语言正在迅速流行起来。
以前听说过Julia，不过那时候官网还处于时不时宕机状态，最近Julia发布了1.0 released版本到处都是它的资讯，官网良心自带简体中文，趁着热度我也来试试，顺便聊记一二。
构造函数[1]是创建新对象的函数，特别是Composite Types的实例。在Julia中，类型对象还充当构造函数：它们在作为参数应用于元组时会创建自己的新实例。引入复合类型时，已经简要提到了这一点。例如：
前几日分享了juila的一些特性和安装，今天让我们来学一下这个基本的语法。我的主要的参考文档来自于：
Julia是一门为科学计算而生的编程语言，其着重强调了开源、生态与性能。从开源角度来说，相比于Matlab就要友好很多，用户可以免费使用，而且MIT协议应该是最宽松的开源协议之一：
代码01~05行定义的函数是外层函数，而02~04行定义的函数是内层函数，并且很明显，由于内层函数在外层函数内，所以内层函数可以使用外层函数中定义的各种变量。
从Function回忆起，函数是一个将参数元组映射到返回值的对象，或者，如果无法返回适当的值，则抛出异常。对于不同类型的参数，相同的概念函数或操作的实现方式通常非常不同：添加两个整数与添加两个浮点数有很大不同，这两个区别都不同于将整数添加到浮点数。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。
Julia是一门为科学计算而生的编程语言，其着重强调了开源、生态与性能。从开源角度来说，相比于Matlab就要友好很多，用户可以免费使用，而且MIT协议应该是最宽松的开源协议之一（截图来自于参考链接3）：
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】常做科学计算的研究人员对Julia肯定不陌生，它从发布至今已经走过了整整十个年头，如今也是终于实现了最初的「全能语言梦」，一起看看Julia背后的故事！ 2012年， Julia语言横空出世，从此科学计算领域又多了一个强大的工具。如今，Julia已经走过了十个年头，拥有数十万用户，在数百所大学和公司内开始建立Julia软件技术栈，从个性化药物、气候建模、新材料研发，甚至太空任务规划都有Julia的身影。 最近，Julia的开发者们又发布了一篇博客
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