https://nteract.io/ 首先官网在这里 https://github-releases.githubusercontent.com/37496521/61a31700-5f51-11
字符串是字符的有限序列。当然，真正的麻烦来自于人们问一个角色是什么。英语演讲熟悉的字符是字母A，B，C等，用数字和常用标点符号在一起。这些字符通过ASCII标准进行了标准化，并映射到0到127之间的整数值。当然，还有许多其他非英语语言使用的字符，包括带有重音和其他修饰的ASCII字符变体，相关的脚本（例如西里尔字母和希腊语）以及与ASCII和英语完全无关的脚本，包括阿拉伯语，中文，希伯来语，北印度语，日语和韩语。该统一标准解决了一个字符的复杂性，通常被认为是解决该问题的权威标准。根据您的需要，您可以完全忽略这些复杂性，而假装仅存在ASCII字符，或者可以编写可以处理任何字符或处理非ASCII文本时可能遇到的编码的代码。Julia使处理普通ASCII文本简单而有效，而处理Unicode则尽可能简单而高效。特别是，您可以编写C样式的字符串代码来处理ASCII字符串，并且它们在性能和语义方面都将按预期工作。如果此类代码遇到非ASCII文本，它将以明确的错误消息正常地失败，而不是默默地引入损坏的结果。当这个情况发生时，
经常有对比R，Python和Julia之间的讨论，似乎R语言在这三者之中是最为逊色的，实则不可一概而论。
上一篇推文给大家介绍了Julia语言中的主要可视化工具Makie,没想到受到很多同学的喜欢，今天这篇推文继续介绍Julia语言中，小编认为比较适合科研绘图的统计可视化工具-「AlgebraOfGraphics」，当然，你可以看作其为Julia语言版的ggplot2~~
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
本列表选编了一些机器学习领域牛B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 自然语言处理
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。
JuliaCon 2020 刚刚结束，华沙经济学院的教授和 DataFrames.jl 项目的维护者 Bogumił Kamiński总结了 Julia 语言的状态和生态系统，并宣称 Julia 终于已经达到生产环境就绪。
作者：PRANAV DAR 机器之心编译 参与：Panda Jupyter Notebooks 是数据科学/机器学习社区内一款非常流行的工具。Analytics Vidhya 的 Pranav Dar 近日发表了一篇上手使用 Jupyter Notebooks 的指南，从安装到基本功能进行了简洁清晰的介绍。 引言 应该使用哪个 IDE/环境/工具？这是人们在做数据科学项目时最常问的问题之一。可以想到，我们不乏可用的选择——从 R Studio 或 PyCharm 等语言特定的 IDE 到 Sublime
看一下Julia官网上的Benchmark，Julia综合速度，是R语言的42倍，是Python的15倍，是Java的3倍，是Fortran的1倍，和C语言速度不相上下。
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。
行早 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 同学们来看新教材啦~ 这本被网友称为“体验最好”的贝叶斯数据分析的教科书《统计反思》刚刚推出了第二版： 要知道，这本书的第一版是在豆瓣拿到9分的“贝叶斯神书”！ 这下子让很多学统计的同学激动起来了，消息一经发布，没到半天就在Hacker News上冲到了340+的热度： 热评网友也毫不吝啬地夸奖这本书和作者： 我已经读过这本书，课也上了两次了，这是我有过的最好的学习体验之一。统计学是一门迷人的学科，而理查德讲得尤为生动。我学过很多经典统计学的课本
matplotlib算是python比较底层的可视化库，可定制性强、图表资源丰富、简单易用、并且达到出版质量级别。
大数据文摘作品 作者：Peter Gleeson 编译：白丁，吴双，ether，魏子敏 如果让你选择一种语言，你觉得Python和中文，哪个对于未来更重要？ 最近，一直以高素质实习生项目闻名的高盛集团发布了一份《2017高盛调查报告》，针对全球2500名在高盛的夏季实习生调查， 当问到你认为“哪个语言在未来会更重要”时，在被调查的全球2500名80、90后优秀年轻人中，72%选了Python。 Python所代表的数据科学分析能力和编程能力正成为年轻人乃至整个世界最看好的热门或者说必备技能。而除了Pytho
翻译 | AI科技大本营（rgznai100） 参与 | 波波 有个数据科学家常常调侃自己：既不如统计学家懂统计，又不如软件工程师懂软件…… 可他一旦出手，却总能手到擒来、毫不含糊，比如分析川普竞选期间使用Twitter的规律： （话说读完川普的1390条推文，你能看出点啥？） 数据科学家看出来的是，老川普在用安卓机（真土豪应该不用卖肾来买苹果），同时还不爱发图片（到底是老年人），较为和善的推文都是下属用iPhone发的（终究是担心被炒鱿鱼）。 因为在川普这1390条推文中，有762条来自安卓机
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。
WAIC 世界人工智能大会云端峰会已于近日在上海落幕。在机器之心承办的 2020 WAIC· 开发者日上，图灵奖得主 David Patterson 和 Joseph Sifakis、明略科技首席科学家吴信东、悉尼大学教授陶大程、中国建设银行总行金融科技部总工程师胡宪忠、百度集团副总裁吴甜、Kaldi 之父 Daniel Povey、多伦多大学助理教授 David Duvenaud，以及 Julia 语言创始人 Viral Shah 做了精彩演讲。
以前听说过Julia，不过那时候官网还处于时不时宕机状态，最近Julia发布了1.0 released版本到处都是它的资讯，官网良心自带简体中文，趁着热度我也来试试，顺便聊记一二。
中国的公司感觉风水不好，就换一下大门。而国外的公司觉得风水不好，就改名称。算是各有特色吧。
作为专业人员，要不断的学习新事物，多多读书思考，克服浮躁情绪，才可以让自己的内心清澈如池水。不断的注入活水（新知识），才能滋润心灵焕发神采，才能达到比较高的境界！
来源：AI前线(ID:ai-front) 作者: UCI Data Science Initiative
Julia成为2018年发展最快的编程语言之一，因为它结合了几种主要语言的优势而备受推崇。
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：
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
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。
文章地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/41802723
来源 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 翻译 | 张建军 【磐创AI导读】：本文详细介绍了Jupyter Notebook的各种用法。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。 【介绍】Jupyter Notebook 是一个 Web 应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码、数学方程、可视化和 Markdown，其用途包括数据清理和转换、数值模拟、统计建模、机器学习等等。目前，数据挖掘领域中最热门的比赛 Kaggle 里的资料都是 Jupyter 格式。对于机器学习新
1. 我认为 R，Python 和 Julia 是机器学习和数据科学中三个最重要的语言。任何人如果想在这个领域有所发展，长远来说这三种语言都需要掌握。 2. 我自己学习数据科学的主要语言当然是 Python，不光是因为用 Python 的人多，也因为我自己比较熟悉这种语言。早在2001年的时候，我就在一家小书店里买到了一本叫做 Learning Python 的书，当时应该是第二版，讲的还是 1.x 的 Python。从那时候起，我断断续续对语言本身下过一些功夫，也在好几件事情里用了 Python，现在回
【导读】Jupyter Notebook 是一个 Web 应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码、数学方程、可视化和 Markdown，其用途包括数据清理和转换、数值模拟、统计建模、机器学习等等。目前，数据挖掘领域中最热门的比赛 Kaggle 里的资料都是 Jupyter 格式。对于机器学习新手来说，学会使用 Jupyter Notebook 非常重要。
翻译 | 张建军 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 【人工智能头条导读】Jupyter Notebook 是一个 Web 应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码、数学方程、可视化和 Markdown，其用途包括数据清理和转换、数值模拟、统计建模、机器学习等等。目前，数据挖掘领域中最热门的比赛 Kaggle 里的资料都是 Jupyter 格式。对于机器学习新手来说，学会使用 Jupyter Notebook 非常重要。 下面这篇 Jupyter Notebook 入门指
【新智元导读】要想获得机器学习或数据科学的工作机会，什么编程语言是最应该学习的呢？ 要想获得机器学习或数据科学的工作机会，什么编程语言是最应该学习的呢？这是一个一针见血的问题。许多论坛都有讨论过这个问题，我会在这篇文章提出我自己的答案，并解释原因，但让我们先看一些数据。毕竟，机器学习专家和数据科学家应该做的是：关注数据，而非观点。 那么，让我们来看一些数据。我将使用 indeed.com 上的趋势搜索，它能搜索招聘信息中特定词汇随着时间变化的出现频率。这能反映雇主正在寻找拥有什么技能的人才。需要注意的是，这
本文的写作由来是知识星球一个朋友对如何在 tidyverse 系列包中使用公式函数（单侧公式）不太熟悉，所以通过本文分享一下我的心得。
参考：https://www.math.pku.edu.cn/teachers/lidf/docs/Rbook/html/_Rbook/prog-prof.html
3．假设你想创建一个列表，保存在一段文本中遇到的不同的（唯一的）词以及词的数量，你应该使用哪种数据结构来保存它们，可以最容易地进行随后的数据存取？
不要误解。Python 的受欢迎程度，仍然得到计算机科学家、数据科学家和人工智能专家的坚实支持。但是，如果你曾经和这些人一起共进晚餐，你也会知道他们对 Python 的弱点有多不满。从运行缓慢，到要求过多的测试，到不顾之前的测试而产生运行时错误——这些都足以让你恼火。这就是越来越多的程序员采用其他语言的原因——顶尖的程序员是 Julia，Go 和 Rust。Julia 擅长数学和技术性的任务，而 Go 擅长模块化程序，Rust 是系统编程的首选。由于数据科学家和人工智能专家要处理许多数学问题，Julia 是他们之中的赢家。即使经过严格的审查，Julia 也有 Python 无法超越的优点。
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
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……
实习生问：我咋看见你经常用Anaconda的jupyter notebook写python代码，为啥不用PyCharm呢？ … 对于我个人而言现在主要的工作是数据分析，挖掘，直接下载Anaconda安装后，就可以启动jupyter notebook，写代码也感觉比较方便，尤其是PyCharm的启动和运行很笨重 但是之前用Django以及爬虫项目的时候，PyCharm优势就非常明显了
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。
随着大数据的热潮不断升温，几乎各个领域都有洪水倾泻般的信息涌来，面对用户成千上万的浏览记录、记录行为数据，如果就单纯的Excel来进行数据处理是远远不能满足的。但如果只用一些操作软件来分析，而不怎么如何用逻辑数据来分析的话，那也只是简单的数据处理。 替代性很高的工作，而无法深入规划策略的核心。 当然，基本功是最不可忽略的环节，想要成为数据科学家，对于这几个程序你应该要有一定的认识： R 若要列出所有程序语言，你能忘记其他的没关系，但最不能忘的就是R。从1997年悄悄地出现，最大的优势就是它免费，为昂贵的统计
随着大数据的热潮不断升温，几乎各个领域都有洪水倾泻般的信息涌来，面对用户成千上万的浏览记录、记录行为数据，如果就单纯的Excel来进行数据处理是远远不能满足的。但如果只用一些操作软件来分析，而不怎么如
本文介绍了数据科学领域的一些流行编程语言和工具。首先是Python，它是最受欢迎的语言之一，用于快速构建原型和易于维护的代码。其次是R语言，在统计建模中占据重要地位。其他编程语言包括Julia、Java、Hadoop、Kafka和Storm。最后，鼓励奖部分提到了MatLab、Octave和Go。
英文原文：The 9 Best Languages For Crunching Data
随着大数据的热潮不断升温，几乎各个领域都有洪水倾泻般的信息涌来，面对用户成千上万的浏览记录、记录行为数据，如果就单纯的Excel来进行数据处理是远远不能满足的。但如果只用一些操作软件来分析，而不怎么如何用逻辑数据来分析的话，那也只是简单的数据处理。替代性很高的工作，而无法深入规划策略的核心。 当然，基本功是最不可忽略的环节，想要成为数据科学家，对于这几个程序你应该要有一定的认识： R 若要列出所有程序语言，你能忘记其他的没关系，但最不能忘的就是R。从1997年悄悄地出现，最大的优势就是它免费，为昂贵的统
【编者按】面对成千上万条数据记录，你是否在焦虑没有找到一种快捷而又精准的方式进行处理呢？本文从编程语言着手，悉数大数据领域的哪些事儿。 以下为原文： 随着大数据的热潮不断升温，几乎各个领域都有洪水倾泻般的信息涌来，面对用户成千上万的浏览记录、记录行为数据，如果就单纯的Excel来进行数据处理是远远不能满足的。但如果只用一些操作软件来分析，而不怎么如何用逻辑数据来分析的话，那也只是简单的数据处理。 替代性很高的工作，而无法深入规划策略的核心。 当然，基本功是最不可忽略的环节，想要成为数据科学家，对于这几个程
随着大数据热潮持续延烧，几乎每个产业都有如洪水般倾泻的信息，面对上万笔的顾客浏览纪录、购买行为数据，如果要用 Excel 来进行数据处理真是太不切实际了，Excel 相较于其他统计软件的功能已相去甚远;但如果只会操作统计软件而不会用逻辑分析数据背后的涵义与事实现况相应证的话，那也不过只能做数据处理，替代性很高的工作，而无法深入规划策略的核心。
在巨大的数据集中进行筛选的最好工具是什么?通过和数据骇客的交流，我们知道了他们用于硬核数据分析最喜欢的语言和工具包。 R语言 在这些语言名单中，如果R语言排第二，那就没其他能排第一。自1997年以
前 言 / 2022.9.5 9月来了，每月的 TIOBE 编程语言排行榜也进行了更新，标榜着各门编程语言受欢迎程度的榜单又发生了什么变化呢？我们一起来看看吧！ 01 9月重点关注 9 月头条：Julia 接近 TIOBE 指数前 20 名 据排行榜显示，Julia 编程语言距离前 20 名目前仅差 0.05%。说到他大家可能觉得有点陌生，Julia 是一门专为数值分析和计算科学而设计的语言。 在该领域有许多相互竞争的语言，那么是什么让 Julia 脱颖而出呢？ 首先是 Matlab，Julia 凭借着
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。
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。
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