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编程语言 Julia 融资1.6亿!人气10倍速飙升,会是下一个机器学习顶流语言吗?

在实际场景,举例来说,如果用户使用 Python 之类语言来编写一个程序,他能享受这门语言友好语和交互性。这个程序试版可以解决问题,但是如果想把它扩展更实际应用,速度就会很慢。 Julia 语言缔造者们,希望有一门语言能同时计算机科学领域专家,以及在实际应用方面使用过 R、Matlab、SAS 和 Python 之类语言工具人。 在经历了默默十余年耕耘积累之后,开源 Julia 终于走上了大型企业代码现代化舞台心。 他们希望让 Julia 经受更为严苛——不仅作为一门新语言,更成为面向制药、金融、高性能计算及能源等各个领域精简化编码方式。这一切回报终于在过去几年了回报。 咨询和支持业务当然很好,但也社区规模有着比较严格;我们能力以在帮助制药及其他应用领域解决大问题同时,继续保持语言顺利发展。当下,我们工作重点开始转向如何在特定行业运用这项技术。

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编程语言Julia融资1.6亿!气象数据处理与绘图需提前布局Julia了吗?

在实际场景,举例来说,如果用户使用 Python 之类语言来编写一个程序,他能享受这门语言友好语和交互性。这个程序试版可以解决问题,但是如果想把它扩展更实际应用,速度就会很慢。 Julia 语言缔造者们,希望有一门语言能同时计算机科学领域专家,以及在实际应用方面使用过 R、Matlab、SAS 和 Python 之类语言工具人。 在经历了默默十余年耕耘积累之后,开源 Julia 终于走上了大型企业代码现代化舞台心。 他们希望让 Julia 经受更为严苛——不仅作为一门新语言,更成为面向制药、金融、高性能计算及能源等各个领域精简化编码方式。这一切回报终于在过去几年了回报。 咨询和支持业务当然很好,但也社区规模有着比较严格;我们能力以在帮助制药及其他应用领域解决大问题同时,继续保持语言顺利发展。当下,我们工作重点开始转向如何在特定行业运用这项技术。

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    Julia官宣:为机器学习构建一种语言和编译器

    同时,它在编译器融合了现代设计和新思想,更容易最前沿ML高性能需。在典型框架,所有内容需用几十万行C++代码来堆砌,而Flux仅仅是几千行简单Julia代码。 框架在内部提供内核,但是用户只能看有限一组数学运算,不能直接GPU进行编程。 相比之下,JuliaGPU编程一直是一流CUDA内核(可以很好地编写并从脚本或笔记本运行)。 而我们只需从已经编写Julia程序提取“静态图”并将其直接编译XLA,从而允许Julia本身在TPU上运行。 针不同框架(DyNet、TensorFlow Fold)提出了不同解决方案,它们在可能情况下尝试将一些高级操作批处理在一起,但是这些操作通常么有自己可用性问题,实现手工编写代码性能 总结我们认为,机器学习未来取决于语言和编译技术,特别是扩展新或现有语言,以ML研究

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    Python 是前浪,Julia 是后浪?

    但是,如果你曾经和这些人一起共进晚餐,你也会知道他们 Python 弱点有多不。从运行缓慢,过多试,不顾之前试而产生运行时错误——这些都以让你恼火。 由于数据科学家和人工智能专家处理许多数学问题,Julia 是他们之赢家。即使经过严格审查,Julia 也有 Python 超越优点。   虽然这非常适合初学者,但它也引入了一大堆可能错误。这意味着您需在所有可能场景试 Python 代码——这是一个相当愚蠢任务,需花费很多时间。   有了 Julia 技能,你不仅表现出你工作以外兴趣。你也证明了你渴望学习,你成为一名程序员意味着什么有了更广泛理解。换句话说,你适合这项工作。   它已经了我们 90% 不礼貌,现在它需别人不礼貌来进一步塑造它。所以,如果你也是一个贪婪、不讲道理、苛刻程序员,我们希望你试一试。  Python 仍然非常受欢迎。

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    为科学计算而生Julia——基于Manjaro Linux安装与入门

    大多数动态语言都缺乏类型声明,这意味着程序员告诉编译器值类型,也就显式地讨论类型。 另一方面,在静态语言,往往必须标注类型。但类型只在编译期才存在,而在运行时进行操作和表达。 在 Julia 运算符只是函数一个特殊标记——例如,为用户定义新类型添加加运算,你只为 + 函数定义一个新就可以了。 已有代码就可以缝接入这个新类型。 Lisp 一样宏和其他元编程工具在Manjaro Linux上安装Julia如果我们直接搜索Julia在Manjaro Linux下安装方,很有可能搜一个类似于参考链接4所提供方案。 当我们看这个界面时候,就表示julia已经安装成功了。管理与案例试参考了参考链接1案例,我们来试一下julia执行简单张量网络缩并功能。 基本用示例在上面一个案例我们执行了一个简单功能试,并介绍了julia安装,这里我们再介绍一下julia语言一些基本用

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    再见Python,你好Julia

    这就是为什么越来越多程序员开始采用其他语言原因所在——其最优秀替代品Julia、Go 和 Rust。 就算是在最苛刻比条件下,Julia 也具有很多 Python 比拟优势。 尽管这初学者来说非常友好,但它也引入了许多潜在错误。这意味着你需在所有可能场景试 Python 代码——这个过程相当笨拙,需花费大量时间。 但当时就了解它那些人成为了今天大牛——市场大牛如此火热,以至于他们薪水以匹敌 NFL 球员。同样,Julia 现在也还是很小众。但随着它发展,那些早日采用它人们会成为最大赢家。 它还不完整,但是时候发布 1.0 版本了——我们创建语言称为 Julia。它已经了我们 90%苛刻,现在它需其他人苛刻来进一步塑造和完善。

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    有了Julia语言,深度学习框架从此不需计算图

    为什么 Julia机器学习不需计算图呢?因为 Julia 机器学习语就是计算图。鉴于机器学习(ML)编程语言、编译器和生态系统众多需,现在已经有很多有趣发展。 Julia 专为数学和数值计算而设计,非常适合表达机器学习算。同时,它在编译器融合了现代设计和新思想,可以更轻松地尖端 ML 高性能需。 只需一个梯度(Zygote.jl)、一个用于 GPU 支持(CuArrays.jl)、再加上一些轻量函数,我们就能得一个功能齐全机器学习堆栈。 编译 Julia GPU 上GPU 编程是现代机器学习组成部分,但 GPU 通常被视为实现细节。因为框架在内部提供内核,但用户只能使用一组有限数学运算,直接 GPU 进行编程。 这使我们能够编写单个样本进行操作简单代码,同时仍然在现代硬件上获得最佳性能。结论我们相信机器学习未来取决于编程语言和编译器技术,尤其是扩展新或现有语言以机器学习研究

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    有了Julia语言,深度学习框架从此不需计算图

    为什么 Julia机器学习不需计算图呢?因为 Julia 机器学习语就是计算图。鉴于机器学习(ML)编程语言、编译器和生态系统众多需,现在已经有很多有趣发展。 Julia 专为数学和数值计算而设计,非常适合表达机器学习算。同时,它在编译器融合了现代设计和新思想,可以更轻松地尖端 ML 高性能需。 只需一个梯度(Zygote.jl)、一个用于 GPU 支持(CuArrays.jl)、再加上一些轻量函数,我们就能得一个功能齐全机器学习堆栈。 编译 Julia GPU 上GPU 编程是现代机器学习组成部分,但 GPU 通常被视为实现细节。因为框架在内部提供内核,但用户只能使用一组有限数学运算,直接 GPU 进行编程。 这使我们能够编写单个样本进行操作简单代码,同时仍然在现代硬件上获得最佳性能。结论我们相信机器学习未来取决于编程语言和编译器技术,尤其是扩展新或现有语言以机器学习研究

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    图灵奖得主论体系结构创新,自动构建知识图谱,打造新一代Kaldi,尽在2020 WAIC·开发者日

    他表示,新一代自治系统通过智能体逐步代替人工操作员来组织自动化需,并具有以下三个特征:可行性、与人类共生自治,以及压倒性复杂性。 他表示:「每个自治系统含一些在环境充当控制器且追个体目标智能体,所以集群行为能够系统全局目标。」?自治系统可信赖问题这部分涉及自治领域前沿概念和知识真实性两方面内容。 这说明深度网络分层结构滤除分类冗余信息而言至关重。网络每一层特征映射很可能是不可逆,这会因数据处理不平等而导致信息损失。 在疫情期间,百度在疫情防控、复工复产等方面提供了全方位技术支持,括短期内上线疫情问答机器人、口罩人脸系统、AI 多人温系统、肺炎筛查与病情预估 AI 系统等。 在 CV 方面,他们贡献了图像识别和模型;在 NLP 方面,他们有用于翻译 Transformer 模型;在 3D 图形方面,Julia GeometricFlux 和 Flux3D 软件优于

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    Julia 生产环境就绪了吗?我们跟项目维护者聊了聊

    语言和核心会非常频繁地变更其 API,一年前创建教程现在如果不进行更新话就正常运行。于正在开发语言和生态系统来讲,这是一种正常状态。 这并非意味着新没有处于“持续变化”状态,但这是在所有生态系统都能看现象,因为新事物总是变化得很快。除此之外,管理已经相当成熟,我说在该领域它是目前最棒。 我相信如果你想做一个 Julia 非常适用项目,想将其投入生产环境,很可能需一些通用。这些需只是为了能够让你核心特性能够与代码所部署生态系统其他部分能够很好地协作。 这里有一个 这种情况真实故事:人们通常此反应很迅速,缺陷很快就能修复。如果让我指出 Julia 一个主亮点话,那就是在普通开发者社区够熟练掌握该语言人。 如果你有很多遗留 RPython 代码并且此感觉还比较话,那么可以继续坚持下去,并且记住,如果在里面有一些性能关键性内容话,那么它们可以相简单地采用 Julia 进行重写,然后与原有代码库进行集成

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    Julia 决Python:谁能在2019年称霸机器学习编程?

    Julia团队在博客文章写道:我们需一种语言来编写可区分,而Flux将帮助Julia成为这类需语言。 Julia非常适合用于数学和数值计算,并且非常适合表达ML算。 同时,它融合了现代设计和编译器新思想,可以更容易前沿高性能需。 在Julia今年早些时候发布1.0版后,该语言用户于它进展情况总体上是持乐观态度,尽管有些人仍然担心它会发生错误处理状态,或者产生用文档。 新语言层出不穷,支撑机器学习发展Julia团队表示编程语言发展绝不会止步于此,并且语言发展会机器学习起着重作用。 我们相信机器学习未来取决于语言和编译器技术,特别是在扩展新或现有语言以机器学习研究时。 支持差异化、矢量化、不同硬件和文化差异语言将推动科学大幅进步。

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    有比Pandas 更好替代吗?比Vaex, Dask, PySpark, Modin 和Julia

    Dask主用于数据大于内存情况下,初始操作结果(例如,巨大内存负载)实现,因为您没有内存来存储。这就是为什么准备计算步骤,然后让集群计算,然后返回一个更小集,只含结果。 这仅证实了最初假设,即Dask主在您数据集太大而加载内存是有用。PySpark它是用于Spark(分析型大数据引擎)python API。 如果只是为了试,则不必安装spark,因为PySpark软件随附了spark实例(单机模式)。但是必须在PC上安装Java。 考虑它们更复杂、额外安装和缺乏一些数据处理能力,这些工具不能作为pandas理想替代品。Vaex显示了在数据探索过程加速某些任务潜力。在更大数据集,这种好处会变得更明显。 Julia开发考虑了数据科学家。它可能没有Pandas那么受欢迎,可能也没有Pandas所能提供所有技巧。于某些操作,它可以提供性能提升,我必须说,有些代码在julia更优雅。

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    Julia焦虑?这有份Facebook软件工程师试差评

    我将在这篇文章解释为什么。性能 当我看Julia网站上报道微基准试时,我感受了第一个次失望。 LLVM非常适合作为静态编译语言编译器后端,但众所周知,它在动态语言环境同样效果。Unladen Swallow和最近从WebVM迁移WebKit 就是值得注意例子。 标准库提供了@printf和@sprintf,但这些都是扩展。你甚至将它们复数进行格式化。Julia确实有一个基本字符串插值,但目前来看,它似乎只最基本格式有用。 原因并不是因为不喜欢混搭某一种语言,而是该项目开发人员同时精通数种编程语言。这相当于只有拥有独特专业知识或在特定领域内工作开发者才有能力参与项目。 总结总而言之,目前Julia语言有如下问题尚待改进:性能问题,括启动时间长和JIT编译延迟与其他语言互操作性问题,文本格式化工具不,缺乏良好单元试框架,默认情况下不安全本地API接口,不必复杂代码库

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    数据科学、机器学习IDE概览

    和任何现代 IDE 一样,RTVS 括语高亮、代码格式化、签名帮助、跳转定义、查找所有引用、代码片段功能。 变量探索器可供查全局作用域和指定作用域变量,还能查看可排序表格,并导出至 CSV。 Scala 向导简化了类、象、特质(trait)、创建过程。重构功能可以让你修改标识符名,组织引入,提取部分代码为新方,等等。 Juno 同时Julia 和 Atom ,以提供 Julia 特定增强,例如语高亮,绘图面板,集成 Julia 调试器 Gallium,运行代码控制台,等等。 、LaTex 片段、Julia 特定命令、集成 REPL、代码补全、悬浮提示、代码查、代码导航等功能,以及用于运行试、构建、性能评、构建文档 Visual Studio Code 任务。?

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    为什么你应该学习Julia

    Julia是一门相较新语言并且其目前仍在开发状态,所以与你所期望成熟语言相比,其仍会有很多bug并且原生较少。 Julia作为一种较新语言,拥有较小用户群,可用软件数量少得多。 您可以在Julia运行Python库(通过调用PyCall),也可以在Julia代码调用和运行CFortran库,这使得Julia用户可以访问比其他方式更多外部库,但Python与Julia相比仍然具有大量原生和充活力社区优势 安装Julia 在所有平台上,安装Julia推荐方是通过Julialang下载页面上官方软件来进行安装。 虽然我们希望提供是有效信息,但请注意,我们保证外部托管材料准确性或及时性。 Julia Julia 样例 JuliaBox

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    为什么Julia比Python快?因为天生理念就更先进啊

    所以为什么我们会疯狂相信 Julia 语言短时间优化就超过其它脚本语言?这是一种 Julia 语言完全误解。在本文,我们将了解 Julia 快是因为它设计决策。 我们可以在 Python 嵌入 JIT,但如果需嵌入 Julia,我们需把它成设计为 Julia 一部分。 Julia 基准Julia 网站上 Julia 基准能试编程语言不同模块,从而希望获取更快速度。这并不意味着 Julia 基准会试最快实现,这也是我们其主误解。 如果我们将关闭边界代码用于基准试,我们能获得与 C 语言相似速度。 最明显案例就是 Any,任何 T:2 1 ─ %1 = (Base.slt_int)(0, y)::Bool│ └── goto #3 if not %1│ 3 2 ─ %3 = π (x, Int64

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    Julia语言初体验

    如果是单独下载原生环境并手动配置话,需摸索各种难题(还不一定能在网上找解决方案)。 可恶文乱码。最简单就是手动修改编码为UTF-8然后再次导入。? } julia> getindex(my_tuple,2)worldtypeof()函数可以用于查数据类型结构(同Rtypeof,区别于Pythontype())julia索引从1开始 ,juliaDataFramesdataframe都能够很好地。 这里:Species代表列引用,df -> mean(df)这一句df并实际意义,仅仅是julia匿名函数。所以df写成什么并所谓。

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    MLJ:用纯JULIA开发机器学习框架,超越机器学习管道

    MLJ是一个用纯Julia编写开源机器学习工具箱,它提供了一个统一界面,用于与目前分散在不同Julia软件有监督和监督学习模型进行交互。 自动调整:自动调整超参数,括复合模型。作为与其他元算组合模型装器实现调优。模型元数据注册表:模型元数据注册表。需加载模型代码即可获得元数据。任务接口基础,便于模型组合。 学习网络MLJ模型组合界面够灵活,可以实现如数据科学竞赛流行模型堆栈。为了处理这种示例,界面设计必须考虑和训练模式信息流是不同这一事实。 相比之下,MLJ用户交互API基于灵活“学习网络”API,该API允许模型以基本上任意方式连接(括目标变换和逆变换)。在作为一流独立模型导出之前,可以分阶段构建和试网络。 通常,scikit-learn模型通过将数据重新标记为整数来处理此问题。然而,用户在重新标记分类数据上训练模型只是为了发现试集评估,却使代码崩溃,因为分类特征具有在训练未观察值。

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    Julia(复数和有理数)

    由于Julia允许将数字文字与标识符作为系数并置,因此该绑定以为复数提供方便,类似于传统数学符号:julia> 1 + 2im1 + 2im您可以使用复数执行所有标准算术运算:julia> ( angle in radians1.1071487177940904通常,abs()复数值()是它距离。 abs2()给出绝平方,特别适用于避免平方根复数。angle()返回弧度相角(也称为自变量或arg函数)。 > -4-1213这种整数比率标准化形式是唯一,因此可以通过查分子和分母相等性来试有理值相等性。 可以使用numerator()和denominator()函数提取有理值标准分子和分母:julia> numerator(23)2 julia> denominator(23)3通常不需分子和分母进行直接比较

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    Julia底哪好在哪,让数学学霸接触2年就定了终生?还传授读者学数学秘诀

    天下武功,唯快;新秀出世,快2009年一个下午,国还没有完全从北京奥运会亢奋恢复平静。在世界某个角落里,有四个年轻人。他们正在合租房,默默埋头摆弄着手里Matlab。 http:julidiffeq.org他在接触Julia之前,就已经精通括Python、R在内多种编程语言。但是当他开始接触Julia时候,他义反顾、全身心投入Julia怀抱。 而Cython和Numba也就能完成64位浮点数,却上述自我优化。缺点嘛,因为需生成上述通用代码生成,Julia启动时候会慢一点。 C:因为我为一篇论文创建了新随机微分方程解器,这是以前算大规模性能升级。我觉得这需一个优化参考实现,以便人们可以在实践实际使用它,因为算本身非常复杂。做完之后我花了很多时间来优化。 括我之所以能够成为Julia核心成员,被大家广泛认可,非也是将别人吃鸡时间,用研究、重构Julia代码上,用在了解决微分方程、解器上(当然Chris有可能不知道吃鸡这个哏,禅师这么写就是为了大家更容易理解

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