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Julia简易教程——1_julia整数和浮点数

以下是julia 中常见数字类型: 整数类型 类型 位数 最小价值 最大价值 Int8 8 -2 ^ 7 2 ^ 7 - 1 UInt8 8 0 2 ^ 8 - 1 Int16 16 -2 ^ 15...> 1 1 julia > 1234 1234 整数文字默认类型取决于目标系统是32位架构还是64位架构: # 32位操作系统 julia > typeof(1) Int32 # 64位操作系统...# 64位操作系统 julia > Int Int64 julia > UInt UInt64 julia 支持二进制和八进制、16进制输入值 julia > 0x1 0x01 julia > typeof...ans指的是紧邻上一条指令输出结果 同样,既然有最大值以及最小值,即存在溢出问题,从而会导致环绕行为,如例: julia > typemax(Int64) 9223372036854775807...浮点数常见例子 julia > 1.0 1.0 julia > 1. 1.0 julia > 0.5 0.5 julia > .5 0.5 julia > -1.23 -1.23 julia

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Mathematica 并行计算

与此同时,并行计算格局已经稳定并演变为三种架构:多核机器、托管集群和 PC 自组织网络。...如今,您网络上 gridMathematica 安装将自我宣传,就像您打印机、多媒体播放器和其他共享资源一样。 可用机器将显示在控制面板,您只需选择要使用机器即可。...新并行状态窗口使用动态更新来显示每次并行计算基本性能数据。它可以让您一目了然地看到调度对不均匀问题影响。在第一次运行,我们将一系列素性测试单独安排到两个可用内核上。...其中一个不走运,得到了所有困难情况(素性测试时间变化很大),因此,另一个内核基本上处于空闲状态——这在并行计算不是您想要。...您还可以看到,在执行所有调度和通信主内核花费时间在第一种情况下要高一些;这是您为更精细调度付出代价,在这种情况下非常值得(但并非总是如此)。

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使用Dask DataFrames 解决Pandas并行计算问题

如何将20GBCSV文件放入16GBRAM。 如果你对Pandas有一些经验,并且你知道它最大问题——它不容易扩展。有解决办法吗? 是的-Dask DataFrames。...处理单个CSV文件 目标:读取一个单独CSV文件,分组值按月,并计算每个列总和。 用Pandas加载单个CSV文件再简单不过了。...这不是最有效方法。 glob包将帮助您一次处理多个CSV文件。您可以使用data/*. CSV模式来获取data文件夹所有CSV文件。然后,你必须一个一个地循环读它们。...: 15分半钟似乎太多了,但您必须考虑到在此过程中使用了大量交换内存,因为没有办法将20+GB数据放入16GBRAM。...DaskAPI与Pandas是99%相同,所以你应该不会有任何切换困难。 请记住—有些数据格式在Dask是不支持—例如XLS、Zip和GZ。此外,排序操作也不受支持,因为它不方便并行执行。

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并行计算评估指标

举例 假设一个程序串行执行时间为100s,在经过并行化后,在8核处理器上其运行时间下降到20s,那么并行化获得加速比为:100/2=5,而并行效率为:5/8=0.625。...一般而言,如果并行效率低于0.5就说明并行优化是失败(这可能意味着双核性能还比不上单核,当然如果你有几十个核,可能会认为并行效率为0.5以下也是成功。),通常此时应当减少核心数目而非相反。...Amdahl 定律 Amdahl 定律,固定工作量不变,即在固定问题规模前提下,增加处理器数量对加速比影响。 定义 ? 公式 ? 图示 ?...Gustafson 定律 Gustafson 定律,固定时间不变,即在增加处理器数量同时相应增大问题规模对加速比影响。 定义 ? 公式 ? 图示 ? Sun and Ni's 定律 定义 ?...参考 [并行计算——结构·算法·编程].陈国良

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何去何从并行计算

就在大伙儿都认为并行计算必然成为未来大趋势时,2014年年底,在Avoiding ping pong论坛上,伟大Linus Torvalds提出了一个截然不同观点,他说:“忘掉那该死并行吧!”...那么,并行计算究竟应该何去何从呢?...(需要有多么奇葩想象力才能想象出并行计算用武之地? 并行计算只能在图像处理和服务端程序两个领域使用,并且它在这两个领域已经有了大量广泛使用。但是在其他任何地方,并行计算毫无建树!...虽然,现在Intel已经研制出了4GHz芯片,但可以看到,在近10年发展,CPU主频提升已经明显遇到了一些暂时不可逾越瓶颈。...从2005年开始,我们已经不再追求单核计算速度,而是着迷于研究如何将多个独立计算单元整合到单独CPU,也就是我们所说多核CPU。

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Julia中常用

1.统计学库 Statistics 统计学相关库,因为Julia是没有mean和var这种常用函数,需要从Statistics中导入 StatsBase StatsBase,也是统计学库,同样包含了很多常用统计学函数...2.绘图 Plots,官方推荐绘图库,功能非常强大,配合portfoliocomposition能够画出代码量少而且有内容丰富图片 快速绘图工具 GR,绘图速度快,在画一些简单图形时很有优势 科学计算绘图工具...Gadfly,可以方便地绘出DataFrame数据 PyPlot,基于Pythonmatplotlib绘图工具,对于熟悉matplotlib同学来说,上手毫无压力 3.IO操作 DelimitedFiles...,可以直接把矩阵写入到文件,不需要再用for遍历方式读写文件 CSV,读写csv文件,不用多说 JLD2,JLD2是JLD格式改进,也是一种HDF5格式,Julia官方推荐文件读写格式 4.科学计算...DataFrames,科学计算必用库,同PythonDataFrame RDatasets,科学计算数据集,包括很多现成可供我们做算法研究数据集,比如iris Distributions,跟概率分布相关

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4.0并行计算和多线程详解(一)

4.0并行计算和多线程详解(一) 转自:https://www.cnblogs.com/sorex/archive/2010/09/16/1828214.html 并行计算部分 沿用微软写法...原理1:并行计算线程开启是缓步开启,线程数量1,2,4,8缓步提升。...四、返回集合运算结果/含有局部变量并行循环 使用循环时候经常也会用到迭代,那么在并行循环中叫做 含有局部变量循环 。下面的代码详细解释,这里就不啰嗦了。...五、PLinq(Linq并行计算) 上面介绍完了For和ForEach并行计算盛宴,微软也没忘记在Linq中加入并行计算。下面介绍Linq并行计算。...4.0在System.Linq命名空间下加入了下面几个新类: 类 说明 ParallelEnumerable 提供一组用于查询实现 ParallelQuery{TSource} 对象方法。

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教程 | 如何在Julia编程实现GPU加速

无论做什么,运行前都要先将 Julia 对象转移到 GPU。并非 Julia 所有类型都可以在 GPU 上运行。...发生「融合」是因为 Julia 编译器会重写该表达式为一个传递调用树 lazy broadcast 调用,然后可以在循环遍历数组之前将整个调用树融合到一个函数。...这意味着在不分配堆内存(仅创建 isbits 类型)情况下运行任何 Julia 函数,都可以应用于 GPUArray 每个元素,并且多点调用会融合到一个内核调用。...上面的示例启动配置迭代顺序更复杂。确定合适迭代+启动配置对于实现最优 GPU 性能至关重要。...很多关于 CUDA 和 OpenCL GPU 教程都非常详细地解释了这一点,在 Julia 编程 GPU 时这些原理是相通。 结论 Julia 为高性能世界带来了可组合高级编程。

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Julia 威胁,向 Python 宣战!

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,备受开发者青睐,其火热程度早已超越了编程语言界老牌兵 Java。...当Guido Van Rossum开发Python时,他几乎不知道Python会成为世界上最流行语言之一。今天,Python是人类历史上使用最广泛编程语言之一,并且已经应用于很多应用程序。...3、进入Julia世界 这个人人都喜爱Python时代,正面临着来自编程语言世界新参与者——Julia威胁。...4、Julia立足之地 Julia和Python之间一个关键区别是处理特定问题方式。Julia构建是为了减轻高性能计算挑战。...Python相对于Julia一个优势是其丰富库。由于Julia还处于起步阶段,所以它需要很长时间才能构建像Python这样高效、动态库和函数。

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新兴计算机语言——Julia

Julia从2012年才开始使用,到2019年1月Tiobe官网发布了编程语言排行榜Julia已经排在第37位了。 ? Julia到底是何方神圣?...它简单易学,却能让严苛黑客为之倾心。我们希望它是交互式,具备可编译性。”Julia具有以下特性: ●快速:Julia一开始就是为高性能而设计。...●动态:Julia是动态类型,与脚本语言类似,并且对交互式使用具有很好支持。 ●数值计算:Julia擅长于数值计算,它语法适用于数学计算,支持多种数值类型,并且支持并行计算。...Julia多分派自然适合于定义数值和类数组数据类型。 ●可选类型标注:Julia拥有丰富数据类型描述,类型声明可以使得程序更加可读和健壮。 ●可组合:Julia包可以很自然组合运行。...单位数量矩阵或数据表一列货币和颜色可以一起组合使用并且拥有良好性能 Julia除了编写UI,静态编译代码,将其部署在Web服务器等一般用途之外,在科学计算,机器学习,数据科学,并行计算领域也大有可为

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element-uiel-table跨行,合并行计算方式

背景 在最近一个迭代上,有一个功能点是在表格做一个合并单元格效果。大致如下图 [在这里插入图片描述] 只有第一列合并行,跨行。合并规则是纵向相邻连续N行,如果id一致,则合并。...等到真正去做时候,查了一下element文档,发现并没那么简单。需要自己动手去写一个方法设置每个单元格rowspan和 colspan。 眼看要提测了,想偷懒想借他山之石。...何况很久没有遇到有意思题目了。看起来很有趣。在前端群里得到否定答案我,决定加班好好研究一下这个合并规则。为他人铺一个康庄大道。...column表示当前列,rowIndex当前行索引,columnIndex 当前列索引。 在日常开发,常见合并行,或合并列场景是根据后端返回一个数组,依据其中某一个属性来合并行。...思路实现 根据合并规则可以知道,在我需求,只需要确定rowspan值即可。也就是合并多少行,对于被合并单元格,rowspan和colspan都为零。

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element-uiel-table跨行,合并行计算方式

背景 在最近一个迭代上,有一个功能点是在表格做一个合并单元格效果。大致如下图 只有第一列合并行,跨行。合并规则是纵向相邻连续N行,如果id一致,则合并。...等到真正去做时候,查了一下element文档,发现并没那么简单。需要自己动手去写一个方法设置每个单元格rowspan和 colspan。 眼看要提测了,想偷懒想借他山之石。...何况很久没有遇到有意思题目了。看起来很有趣。在前端群里得到否定答案我,决定加班好好研究一下这个合并规则。为他人铺一个康庄大道。...column表示当前列,rowIndex当前行索引,columnIndex 当前列索引。 在日常开发,常见合并行,或合并列场景是根据后端返回一个数组,依据其中某一个属性来合并行。...思路实现 根据合并规则可以知道,在我需求,只需要确定rowspan值即可。也就是合并多少行,对于被合并单元格,rowspan和colspan都为零。

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Julia 又是新语言诞生

最近一门新语言-Julia又刷爆了。...Julia 拥有垃圾回收机制,使用及早求值,包含了用于浮点计算、线性代数、随机数生成和正则表达式匹配高效库。有许多库可以使用,其中一些(如用于快速傅里叶变换库)已经预先捆绑在 Julia 里。...标准库用Julia 语言本身写 调用许多其它成熟高性能基础代码。如线性代数、随机数生成、快速傅里叶变换、字符串处理。...(还在增加……) 丰富用于建立或描述对象类型语法 高性能,接近于静态编译型语言。...包括用户自定义类型等 为并行计算和分布式计算而设计 轻量级“绿色”协程 优雅可扩展类型转换/提升 支持Unicode, 包括但不限于UTF-8 可直接调用 C 函数(不需要包装或是借助特殊API)

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数据科学 R、Python 和 Julia —— 机器学习学习随想 02

当然,老先生现在也已经转到了 R 语言阵营当中。这里关键在于,R 是数据科学母语,R 包含了最丰富、最深刻、最专业数据科学思想,是整个数据科学一个重要原创思想宝库。...比如 Kaggle 竞赛,优胜者往往要提交几百次才能取得满意结果。在这样工作模式,编译型语言就显得太过麻烦了。 ?...吴恩达在他 2011 年录制经典机器学习视频课程说,一般来说人们会用 Matlab 、Python 等高层次语言来找到最佳模型,然后用 C++ 和 Java 等语言把模型产品化,以追求更高执行效率...关键在于,Julia 利用了 LLVM 基础设施,实时将代码翻译和优化为高效机器码,并且执行。因此,Julia 成为了第一种性能全面达到 C 语言级别的高级动态语言。...Julia 在高校和科研单位里获得了热烈欢迎,很多学术大佬现在都在安利 Julia

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13 如何写出高性能Julia

对于有abstract类型地方,会用红色标出。 再举一个Julia自带函数例子。 ?...隐藏类型转换 在C++,对每个定义变量都有其固定类型,但Julia由于变量定义时可以缺省参数,经常会注意不到参数类型转换。...,多维矩阵是以列优先原则排列,这跟MATLAB是一样 x = [1 2; 3 4] # 把x转换为1维矩阵 x[:] 也就是说,Julia矩阵每一列数据在内存上地址是连续,每一行地址不是连续...向量化并不会提高Julia运行速度 很多用过MATLAB和Python同学都会觉得向量操作肯定要比循环操作要快很多,但在Julia并没有这个规则,这一点要由为注意。...向量运算并不会优化速度,这一点在Julia官网也多次说明。

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学习Julia与弯道超车

Julia很快 看一下Julia官网上Benchmark,Julia综合速度,是R语言42倍,是Python15倍,是Java3倍,是Fortran1倍,和C语言速度不相上下。 ? ?...原生态支持并行运算和GPU开发 Julia是为为并行计算和分布式计算而设计,更适合于大数据开发和运算。Python和R这方面先天不足。 2.3....未来我相信,Julia会把R语言在数据科学份额占掉一大半,同时会吞食Python在数据科学位置。 3. Julia应用前景(来源:Julia中文官网) ? 3.1....并行和异构计算 Julia设计上就具有并行性, 提供各个层次内置并行计算能力: 矢量化(SIMD), 多线程 和 超级计算机上运行分布式计算, Julia复杂编译器可以生成各种硬件加速器机器码...Julia学习笔记 为了更好记录“学习Julia”这个Flag,我将公众号菜单列了一个子目录“Julia”,记录自己学习笔记,后期积累一段之后,放到知识星球里面。

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.NET 3.5-4.0 并行计算支持

在以往计算机发展历史,硬件技术发展,特别是CPU频率不断提高,总是给软件带来更强性能提升。...从而将开发者从繁琐而复杂多线程开发解放出来,将更多精力放到业务逻辑上。 Visual Studio IDE对并行计算开发大量支持。...非托管C++库和编译器对并行计算支持 .NET Framework 3.5/4.0 对并行计算大量支持,包括PLINQ、并行语言语句等等 本文讨论是.net 3.5/4.0对并行计算性能差别...在讨论之前先回顾一下.NET 并行组件: 由于并行计算是将一个工作任务进行分解以并发执行,因此,任何一个支持并行计算软件开发与运行平台都必须解决这些并发执行子任务之间相互协作问题,比如: 一个子任务需要等待其它子任务完成....NET 3.5通过DevLabs发布了Reactive扩展包含类库为并行处理提供支持。

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大佬 Python 对阵新秀 Julia,谁能问鼎机器学习和数据科学?

Julia 语言(https://julialang.org/) 专门针对科学计算、机器学习、数据挖掘、大规模线性代数、分布式和并行计算,在 Julia 使用者眼里,Python 不够快也不够方便。...Julia 程序可以生成其他 Julia 程序,甚至可以修改自己代码,就像 Lisp 这样语言一样。 Julia 相比 Python 优势 Julia 从一开始就是为科学和数值计算而设计。...Python 和 Julia 都支持并行运算。但是,在并行计算方面,Julia 语法比 Python 更简单,这样就降低了并行运算使用门槛,使其能够得到更广泛应用。...在大多数语言中,包括 Python 和 C 语言,数组第一个元素通常用 0 来访问,例如,string[0] 表示 Python 字符串第一个字符。...但是 Julia 则使用 1 作为数组第一个元素,它这样做原因是为了迎合一些数学和科学应用(比如Mathematica)用户。

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