机器之心报道 机器之心编辑部 从概率学的角度实现 CO 层,有助于构建近似微分和结构化损失函数。 机器学习 (ML) 和组合优化 (CO) 是现代工业流程的两个重要组成部分。ML 方法能从嘈杂的数据中提取有意义的信息,而 CO 可以在高维受限环境中做出决策。在许多情况下,我们希望将这两种工具结合使用,例如从数据中生成预测,然后使用这些预测做出优化决策。因此,混合 ML-CO pipeline 成为一个新兴的研究方向。 然而这里存在两个问题。首先,CO 问题的解通常表现为其目标参数的分段常函数,而 ML p
而如此一门小众的语言,居然能盖过著名女影星,登上搜索结果第一条,可见它的火爆程度。
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。
给定一个输入和输出值之间的转换,描述一个数学函数f,优化处理生成和选择一个最佳解决方案从一些组可用的替代方案,通过系统地选择输入值在一个允许集,计算的输出功能,录音过程中发现的最好的输出值。许多实际问题都可以用这种方法建模。例如,输入可以是电机的设计参数,输出可以是功耗,或者输入可以是业务选择,输出可以是获得的利润。
---- 点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源:公众号 新智元 授权 【导读】世上没有免费的午餐,享受了通用框架的便利,在特定任务上就要牺牲性能。最近Julia开源了一个新框架SimpleChain,在小型神经网络的运行速度上比PyTorch至少快5倍! Julia从一出生开始,就瞄准了科学计算领域,并且一直在与Python暗中较量。 在神经网络的框架上,Python有PyTorch和TensorFlow,几乎是深度学习开发的首选框架,并且获得了Meta和Google在技术和资金上的支持,蓬勃发
---- 新智元报道 编辑:LRS 【新智元导读】世上没有免费的午餐,享受了通用框架的便利,在特定任务上就要牺牲性能。最近Julia开源了一个新框架SimpleChain,在小型神经网络的运行速度上比PyTorch至少快5倍! Julia从一出生开始,就瞄准了科学计算领域,并且一直在与Python暗中较量。 在神经网络的框架上,Python有PyTorch和TensorFlow,几乎是深度学习开发的首选框架,并且获得了Meta和Google在技术和资金上的支持,蓬勃发展。 虽然Julia也有Flu
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。
对强大的数学或算法思想的有效软件实现的开放访问通常会导致各种实际领域的急剧增长的进步
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。
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:
近两年,凭借动态特性和易于扩展性,Python 在企业级应用程序、机器学习/人工智能模型、数据科学等工作中,备受开发者青睐,其火热程度早已超越了编程语言界的老牌兵 Java。而 Python 有朝一日会成为今朝的 Java 吗?对此,本文作者发文表示,30 岁的 Python 正面临着来自编程语言世界的新参与者——Julia 的威胁,而这究竟是怎么一回事?
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。
人工智能已成为我们日常生活不可或缺的一部分,它被广泛地应用到几百种实际场景中,极大地便利人们的工作和生活。
呜啦啦啦啦啦啦啦大家好,本周的AI Scholar Weekly栏目又和大家见面啦!
WAIC 世界人工智能大会已于近日在上海开幕。在昨天由机器之心承办的开发者日主单元上,阿里技术副总裁贾扬清、亚马逊机器学习副总裁 Alex Smola、百度 AI 技术平台体系执行总监吴甜、Julia 创始人 Viral、Skymind 联合创始人 Adam Gibson 做了精彩演讲。
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。
选自知乎用户:https://www.zhihu.com/question/284549387/answer/451018336
---- 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
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。
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。
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。
开销:Matlab是商业软件,需要付费购买许可证。对于个人用户或者预算有限的项目来说,这可能增加了不必要的成本负担。而开源科学计算软件是免费提供的,可以节省开支。
这个东西如果你要是去搜素juila,用百度搜素的话,大概率是一个这种东西:
在世界的某个角落里,有四个年轻人。他们正在合租房中,默默无语的埋头摆弄着手里的Matlab。屋里的气氛有些安静,有些单调,有些无聊。
关键时刻,第一时间送达! 【CSDN 编者按】在数据科学领域,你最常用的编程语言是哪种?对此,不同职业背景下的开发者答案各尽不同,一般来说,Python 和 R 语言是需要重点掌握的,但是如今有一枝独秀悄然而至,其创作理念是像 Python 一样通用、像 R 语言一样适用于统计、像 Perl 一样适用于字符串处理、像线性代数 Matlab 一样强大、像 Shell 一样擅长粘合程序,且可以像 C 语言一样高效,它的名字叫做——Julia。如今,在面对 Python 俨然已成为数据科学和机器学习领域的中流砥柱
作者:Aceyclee 简评:原始的数据科学是劳动密集型活动,但当你会用适合的语言进行工作时,数据科学应该是非常智能有趣的工作,会让你得到一些不容易看到的结论。 一般来说,数据科学中常常会涉及大量数据的处理,此时优化代码的性能非常重要。考虑到这些基本原则,来看看哪些语言是数据科学中应该掌握的: R R 发布于 1995 年,是 S 语言的一个分支,开源。目前由 R Foundation for Statistical Computing 提供技术支持。 优点: 免费、开源,
简评:原始的数据科学是劳动密集型活动,但当你会用适合的语言进行工作时,数据科学应该是非常智能有趣的工作,会让你得到一些不容易看到的结论。 一般来说,数据科学中常常会涉及大量数据的处理,此时优化代码的性
来源:AI前线(ID:ai-front) 作者: UCI Data Science Initiative
近日,由北京大学崔斌教授数据与智能实验室( Data and Intelligence Research LAB, DAIR)开发的通用黑盒优化系统 OpenBox 开源发布!
前几年就流传着这样一种说法:Julia 会替代 Python,成为新的最受欢迎的编程语言之一。我们暂且对这种说法持观望态度,但作为科学计算方面的强大工具,Julia 优势已然显现,这意味着程序员的选择又多了一种。
https://github.com/SciML/DifferentialEquations.jl
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。
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:
【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。
作者:Julia Kho翻译:王闯(Chuck)校对:zrx本文约4400字,建议阅读10分钟本文介绍了什么是优化问题,常见的优化问题分类,优化问题的核心要素以及如何构建简单的优化模型。本文不涉及复杂的数学公式,堪称入门优化问题的保姆级教程。 标签:优化、约束条件、Optimization 什么是优化问题,它的背后的原理是什么? 图片来源Unsplash,由 Ricardo Gomez Angel上传 通过本文,您将了解一些优化问题的基础知识,以及优化是如何在幕后真正发挥作用的。我会通过两个例子来说明如何
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 。
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
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。
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
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。
站点 简介 www.julialang.org Julia 官方网站,提供了大量非常好的资源,包括 Julia 最新版本、教程、新闻以及其他相关信息 https://en.wikibooks.org/wiki/Introducing_Julia Julia 的一本非常棒的参考书 http://learnjulia.blogspot.com 一个关于 Julia 最近更新的非常好的博客 http://media.readthedocs.org/pdf/julia/latest/julia.pd
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?
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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。
前五个控制流机制是高级编程语言的标准。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。日常编程不需要直接使用任务,但是使用任务可以更轻松地解决某些问题。
全局优化与局部优化的理念完全不同(全局优化求解器通常被称为随机求解器,试图避免局部最优点)。
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