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【AI100 导读】首款拥有 GPU 原生编程功能的 Julia 编程语言公测版终于发布了！本文介绍了如何编写像 GPU 一样的并行加速程序。 经过两年缓慢但却稳定的发展，我们最终发布了首款拥有 GPU 原生编程功能的 Julia 编程语言的公测版。虽然仍然存在某些方面的限制，但是现在运用 Julia 编写 CUDA 核心程序已经得以实现。相应地，使用 Julia 高级语言特性编写高性能的 GPU 代码也成为可能。 本篇文章中演示的编程支持是由低级构块组成的，而这些构块与 CUDA C 语言处于相同的抽
Julia是于2012年发布的一种函数式编程语言。它的创建者希望将Python的可读性和简单性与以C语言为代表的静态编译语言的速度相结合。
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。
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。
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
Julia是一种免费的现代高级编程语言，于2012年正式发布。作为编程语言大家族中的年轻一员，Julia提供了许多令人眼前一亮的功能和特性。
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。
如果你是一名数据科学家，你很有可能使用Python或R编程。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。
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。
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：
来源：AI前线(ID:ai-front) 作者: UCI Data Science Initiative
PrintStream流： PrintStream流是打印流，PrintStream的对象能够调用打印方法，可以将内容打印到文本里。
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）：
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。
作者 | Logan Kilpatrick 译者 | 红泥 策划 | 刘燕 Julia 运行速度很快，但从性能表现上看，也没快的那么离谱。 几周前，当我在 YouTube 上刷编程趣闻时，无意中看到一个视频，它展示了 C++ 和 Python 从 0 加到 10 亿时的性能差异。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 Ju
Jupyter Notebook介绍 Jupyter Notebook是一个交互式笔记本，支持运行 40 多种编程语言。IPython notebook 是一个基于 IPython REPL 的 web 应用，安装 IPython 后在终端输入 ipython notebook 即可启动服务。jupyter 是把 IPython 和 Python 解释器剥离后的产物，将逐渐替代 IPython 独立发行。jupyter 可以和 Python 之外的 程序结合，提供新的、强大的服务。比如 Ruby REPL
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。
去年，我们在那篇《编程语言的 IDE 支持》详细讨论了在不同 IDE、编辑器里，它们是如何提供对于编程语言的支持。在这一篇文章里，我们将不那么详细地讨论一下：不同的编程语言如何提供文档支持？如此一来，也能在未来为 Datum Lang 提供相关的理论体系支持。这里所指的编程语言的文档体系，主要是指语言标准库中的文档。
近日，MIT CSAIL 实验室正式发布了 Julia 1.0，不少人称，该语言结合了C语言的性能和Python 的易上手性，被称为最聪明的一群大脑创造出的现代编程语言。
Julia 是一种多范式的函数式编程语言，用于机器学习和统计编程。尽管 Python 通常被认为是一种面向对象的编程语言，其实它也是用于机器学习的多范式编程语言。需要注意的是，Julia 语言更多地基于函数范式。此外，Julia 语言虽不如 Python 那么流行，但在数据科学中使用 Julia 具有很大的优势，从而使它在很多情况下成为更好的编程语言选择。
Julia是一门集众家所长的编程语言。随着Julia 1.0在8月初正式发布，Julia语言已然成为机器学习编程的新宠。
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。
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：
上接语言基础，就release-1.1来看，个人感觉这门语言和自己心中的理想国相距较远。这门语言因为受众不仅仅是程序员有很多让人迷惑的设计，但是奇怪的是它的语法等表象设计虽然暗示这不是专门为程序员准备的，内在的却提供了大量非程序员不可用的高级特性，库。
自从Julia团队提出“需要一流的语言、编译器和机器学习（ML）生态系统”以来，该领域呈现出一些有趣的发展趋势。
一群拥有各种语言丰富编程经验的Matlab高级用户，对现有的科学计算编程工具感到不满——这些软件对自己专长的领域表现得非常棒，但在其它领域却非常糟糕。他们想要的是一个开源的软件，它要像C语言一般快速而有拥有如同Ruby的动态性；要具有Lisp般真正的同像性而又有Matlab般熟悉的数学记号；要像Python般通用、像R般在统计分析上得心应手、像Perl般自然地处理字符串、像Matlab般具有强大的线性代数运算能力、像shell般胶水语言的能力，易于学习而又不让真正的黑客感到无聊；还有，它应该是交互式的，同时又是编译型的……
JavaI/O流分为两类，字节流和字符流。 字节流是指InputStream/OutputStream及其子类， 字符流是指Reader/Writer及其子类。
在开始深入探讨多重分派这个主题之前，我们先问自己一个简单的问题：分派到底是什么意思？用最简单的术语来解释，分派的意思就是发送！
我们存在的意义是为了向世界宣传开源的一切，从新工具到框架拓展到社区。我们的目标是让想要使用开源或为开源做贡献的人更容易参与其中。
相信很多开发者对于代码调试最难的地方是什么依然云里雾里，而且这不仅仅是初学者需要面临的问题——本文中就来探讨下何为代码调试的最佳指南。
JavaScript是学习前端开发必须要掌握的三大知识点之一，JavaScript是一种直译式的脚本语言，是一种动态类型、弱类型、基于对象和事件驱动的语言，并且JavaScript的安全性比较好，内置支持类型。它的解释器被称为JavaScript引擎，为浏览器的一部分，广泛用于客户端的脚本语言，最早是在HTML（标准通用标记语言下的一个应用）网页上使用，用来给HTML网页增加动态功能，所以JavaScript是可以直接插入HTML中的，JavaScript插入HTML后可由所有的现代浏览器执行。
IDE 提供的丰富特性对软件开发极为有用，大大提高了程序员的生活质量。这一点同样适用于数据科学家。然而，因为数据科学家除了可以选择传统的 IDE，还可以选择 Jupyter notebook 这样在浏览器中运行的新工具。因此，数据科学家——特别是刚入门数据科学的新手——可能会困惑该使用哪个开发环境。
过去的几年里推动机器学习技术稳步发展的根本性改变之一是训练和优化机器学习模型的巨大计算力。许多技术都是很年前就已经提出，唯有近几年提升的计算力可以为现实世界的问题提供足够优质的解决方案。这些计算能力的很大一部分是通过 GPU 获取的，其针对向量的计算能力最初是为图形而设计的，但机器学习模型通常需要执行复杂的矩阵运算，因此 GPU 同样表现出了非常好的性能。
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：
模块是一些互相隔离的工作空间，用法上类似于Python中的库，在Python中导入库时，使用import * as *的方式，在Julia中，采用using或import导入要使用的模块
鉴于机器学习（ML）对编程语言、编译器和生态系统的众多需求，现在已经有很多有趣的发展。不仅 TensorFlow 和 PyTorch 等现有系统间的权衡得不到解决，而且这两个框架都包含不同的「静态图」和「eager execution」接口，但它们的形式已经比以前更加清晰。与此同时，机器学习模型基本上是可微分算法的思想（通常称为可微分编程）已经流行起来。
GPU是一个大规模并行处理器，具有几千个并行处理单元。 例如，本文中使用的Tesla k80提供4992个并行CUDA内核。 GPU在频率，延迟和硬件功能方面与CPU完全不同，但有点类似于拥有4992个内核的慢速CPU！
其次，java中的数组是一种引用类型，也就是a变量存放的是地址，是右边new出来的那片空间的地址
参考了参考链接1中的案例，我们来测试一下julia执行简单的张量网络缩并的功能。关于张量网络计算的背景知识，这里用julia来计算张量网络的话会依赖于Einsum这个第三方包，需要我们来手动安装。首先我们测试一下直接调用这个包的指令，如果这个包已经被安装了，那么调用就不会报错：
在上面的实例中，我们就以整型数组为例，创建了一个 int [ ] 类型的array数组，并且存放了5个整形数据.讲解了数组创建时的用法，Java数组的创建与C语言很是相似，但是还是有区别的.
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……
相信很多开发者对于代码调试最难的地方是什么依然云里雾里，而且这不仅仅是初学者需要面临的问题——本文中就来探讨下何为代码调试的最佳指南。 作者 | Julia Evans 译者 | 苏本如，责编 | 郭芮 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） 以下为译文： 昨天我和一些朋友一起调试代码，他们做程序员这一行都不太久，我向他们展示了一些代码调试技巧。 今天早上我在想，我应该如何教授他们学习代码调试？我在Twitter上发了一条推文说，我从来没有见过任何好的调试代码的指南。像往常一样，我得到了很多
2012年的《哈佛商业评论》(Harvard business review)正确地将数据科学列为“21世纪最性感的工作”。即使在这份报告发表6年后的今天，《商业评论》仍被证明是正确的。随着人工智能和机器学习的出现，“数据科学”一词在精通技术的人中间流行起来。用最简单的话说，数据科学是一种利用科学技术和算法从数据中挖掘知识的方法，无论是结构化的还是非结构化的。因此，要想成为数据科学编程的先驱，就必须至少掌握一种受支持的语言。
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