Julia内置的数组求和函数是sum()。该函数用于计算数组中所有元素的总和。
sum()
更多关于sum()函数的详细信息,请参考Julia官方文档。
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
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
我们知道,开发人员已经使用Python近30年了,并且目前正受到机器学习和数据科学家的大力推动。而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中,Julia已经排在第37位了。
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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。
Julia是一种高级编程语言,由麻省理工学院(MIT)的4个人开发。它是一种开源的、高性能的、高级的、用于科学计算的动态编程语言。它主要用于数据分析和统计计算,类似于R编程语言。
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:
Prometheus是一个最初在SoundCloud上构建的开源系统监视和警报工具包 。自2012年成立以来,许多公司和组织都采用Prometheus,该项目拥有一个非常活跃的开发人员和用户社区。它现在是一个独立的开源项目。Prometheus于2016年加入谷歌主导的顶级开源社区云原生计算基金会(CNCF),成为第二个顶级托管项目。第一是大名鼎鼎的k8s。prometheus是属于下一代监控。可用来监控操作系统、应用、容器等。
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。
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除了前面介绍的ndarray数组对象和ufunc函数之外,NumPy还提供了大量对数组进行处理的函数。
近日,Julia Computing 团队发表论文表示他们构建了一种可微编程系统,它能将自动微分内嵌于 Julia 语言,从而将其作为第一级的语言特性。也就是说,我们以后直接用 Julia 语言及可微编程就能写模型了?都不需要再调用 TensorFlow 或 PyTorch 这样的框架了?
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。
由于numpy不是python自带库,需要自己下载安装(如果用的是Anaconda,则不需要再去下载numpy库,因为其自带python环境以及许多第三方python库,比如numpy库,pandas库,matplotlib库,requests库等)。本文基于python3.6版本对numpy做一些基础讲解,以通俗易通,形象直观为主,对概念的阐释以及函数的原理等内容没有进行深入讨论。
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本节主要为那些具备一定计算机基础知识和网络知识的同学,能够快速的了解腾讯云的“私有网络”产品。
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。
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选自arXiv 机器之心编译 参与:吴攀、蒋思源、李亚洲 初学者在学习神经网络的时候往往会有不知道从何处入手的困难,甚至可能不知道选择什么工具入手才合适。近日,来自意大利的四位研究者发布了一篇题为《神经网络初学者:在 MATLAB、Torch 和 TensorFlow 中的快速实现(Neural Networks for Beginners A fast implementation in Matlab, Torch, TensorFlow)》的论文,对 MATLAB、Torch 和 TensorFlow
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