/ 来自乌得勒支大学的 JordiBolibar 认为，「 Julia 确实在机器学习方面拥有巨大的潜力，但它目前的状态有点喜忧参半。...Christopher Rackauckas 问题包括： 今天 Julia 中的 ML 在哪些地方真正大放异彩？...在不久的将来该生态系统在哪些方面优于其他流行的 ML 框架（例如 PyTorch、Flax 等），为什么？ 目前 Julia 的 ML 生态系统在功能或性能方面存在哪些缺点？...Julia 在这些领域变得具有竞争力的时间节点在哪？ Julia 的标准 ML 包（例如深度学习） 在性能方面与流行的替代方案相比如何（更快、更慢、相同数量级）？...一个足够大的矩阵乘法会解决分配问题或其他 O(n) 问题；Julia 不融合内核，因此在大多数基准测试中，如果用户查看它，就会发现它没有融合 conv 或 RNN cudnn 调用。
深受广大用户喜爱的 Lighthouse 当然是第一选择了。Lighthouse 是新一代开箱即用、面向轻量应用场景的云服务器产品，助力个人开发者便捷高效的在云端构建网站。...，图文音视频一网打尽，是你的作品集，更是你过往履历的尽情展示；云上博客：选择或上传博客模板，让你的灵感在博客中喷涌，它值得被看到；云上毕设：毕设代码云端托管，随用随看，你在哪里，毕设就在哪里。.../developer/article/2203203求职应用搭建教程云上作品集图片主题选择：Julia LiteJulia Lite：Julia Lite 是一个博客主题，专为想要轻松展示故事的创作者而设计...专注于为您的读者塑造愉快的体验，Julia Lite 能够让您的内容通过更大胆的方法来呈现在观众面前。...尾声本次「轻云之上，无尽想象」系列活动的第一期，也专门为大家搭建了一个交流群，在群内可以和我们的产品同学 0 距离接触，有产品使用或活动方面的问题，都可以在群里得到答案，还在等什么？
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。...Julia编译器的工作原理 为了理解如何将Julia代码编译为XLA代码，了解常规Julia编译器的工作原理是有益的。Julia在语义上是一种非常动态的语言。...为了理解这个过程，我们将研究Julia系统的四个方面：动态语义、静态编译器内部函数的嵌入、过程间类型推断，以及静态子图的提取。...Julia的标准库数组是可变的，并且在类型和维度上进行参数化。此外，StaticArrays.jl（Ferris＆Contributors，2018）包提供了在元素类型和形状上进行参数化的不可变数组。...因此，成形的N维不可变张量的概念对Julia代码来说并不陌生，并且大多数现有的通用代码能够毫无问题地处理它。 因此，我们通过定义一个runtime结构来嵌入XLA values。 ?
一方面PyTorch的底层代码后期用C++重写以获得更好的性能，另一方面functorch、fx等新功能又让用户可以直接使用Python做以前必须借助C++完成的工作。...那为什么不直接改用Julia呢？ 害，其实是舍不得Python那无可替代的生态。 当初从原版Torch使用的Lua改用Python就是看中了生态这一点。...那么，Julia这种语言到底好在哪，让PyTorch开发团队都向它学习？...相比之下，Julia的包管理方案就很统一，虽然有可能是还在起步阶段没来得及混乱。 也有人认为Python这些所谓的缺点其实正是它流行的原因。...最后，有人很不理解PyTorch开发团队不选择迁移到Julia的做法，既然Julia语言有所有他们需要的特性，还要花时间在Python里重新造轮子是自找麻烦。
当我们讨论函数时，一个非常重要的方面就是参数。毫无疑问，在其他语言中几乎都使用过参数，并且参数可以通过值或者引用传递。 但是Julia却不同，在Julia中参数是通过分享传递的。...如果没有return，Julia会计算并返回最后一个表达式的值。例如，下面的代码返回的值是相同的。 ? 没区别 ---- 函数参数是以输入的形式传递给函数的变量，以便让函数返回一个特定的输出值。 ?...我们甚至不需要对字符串和参数进行连接操作，而是直接在字符串中使用传入的变量就可以了。 需要记住的是，尽管Julia中的类型是动态类型，但它支持使用静态类型的变量。...在Julia中，我们可以通过“…”来声明一个函数的参数是可变参数。下面通过一个例子来进一步解释。 一个带有可变参数的函数 ?...这里我们为一些参数指定了默认值，这就意味着有默认值参数的函数，即使在传入参数时不传递该参数，函数也能够根据默认值来正常运行。
朱莉娅类型系统的其他高级方面应在前面提到： 对象值和非对象值之间没有划分：Julia中的所有值都是真正的对象，其类型属于单个完全连接的类型图，其所有节点均属于类型。...之间的所有其他方面的差异Bool，Int8并且，UInt8是行为的问题-函数的定义给出这些类型作为参数的对象时的行为方式。...因此，函数仅“属于”它们的第一个参数是不合适的。将方法组织到功能对象中，而不是在每个对象内部“命名”方法包，最终成为语言设计的一个非常有益的方面。...许多语言的编译器都有一个内部的并集构造来推理类型。...元组类型 元组是函数参数的抽象，而没有函数本身。函数参数的主要方面是它们的顺序和类型。因此，元组类型类似于参数化的不可变类型，其中每个参数都是一个字段的类型。
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。...这只是一种特殊的32位原始类型，其数字值表示Unicode代码点。 与Java中一样，字符串是不可变的：AbstractString对象的值无法更改。...要构造一个不同的字符串值，请从其他字符串的一部分构造一个新的字符串。 从概念上讲，字符串是从索引到字符的部分函数：对于某些索引值，不返回任何字符值，而是引发异常。...UTF-8是宽度可变的编码，这意味着并非所有字符都以相同的字节数进行编码。...由于采用可变长度编码，字符串（由给出length(s)）中的字符数并不总是与最后一个索引相同。如果遍历索引1至endof(s)索引到s，则不会引发错误的返回字符序列是组成字符串的字符序列s。
函数是任何编程语言都不可缺少的一部分，因为函数对功能进行模块化封装，提高了程序的可读性和可重用性。Julia也不例外，它不仅提供了一些内置的库函数，同时也允许用户自定义函数。...这种结束方式在其他语言中不是很常见，但是如果你之前接触过Visual Basic语言，那么可能会对这种结构有一定的了解。 函数名后面必须跟随一个小括号“()”，如果不这样做将会产生错误。...在官方文档中对函数的定义是，函数是一个将参数值元组映射到返回值的对象。 ?...Julia中的函数也可以使用紧凑形式来定义，下面是一个简单的例子。 ?...所有类型，包括String、Tuples、Int64、Float64等都是不可变的；同样，使用immutable关键词定义的类型也是不可变的。
类型 Julia中没有class，也没有子类型的继承关系，所有具体类型都是最终的，并且只有抽象类型可以作为其超类型。Julia中的继承是继承行为，而不是继承结构。...抽象类型的定义方法如下： Julia abstract type «name» end abstract type «name» <: «supertype» end 第二行中的<:表示新声明的抽象类型是后面类型的子类型...Float64 end foo2 = Foo("Hello World", 10, 12.1) foo2.x2 = 20 可变的复合类型是建立在堆上的，并具有稳定的内存地址。...类似于C++中的template，但Julia是一种动态语言，在使用参数类型方面优势更加明显。...这就引入了UnionAll类型，Pointy是一种UnionAll类型，是这种类型某些参数的所有值的类型的迭代并集。
借助 @atomic 宏，现在可以更高效地以原子的方式去访问和更新可变结构体内的成员变量。在今年的 JuliaCon 上，Jameson Nash 给大家展示了如何使用该特性。...更好的类型推断、代码分析和检查 Julia 1.7 引入了大量与编译器有关的类型推断方面的优化，其主要作者是 Shuhei Kadowaki，这包括全新的 SORA（Scalar Replacement...除去这些 AD 框架之外， ChainRules 提出了一套可复用和可扩展的自动微分规则集和测试框架，让整个社区生态全面接入自动微分这件事情变得更加容易和可靠。...虽然短期内 Julia 的深度学习不会像 MindSpore、PyTorch 和 TensorFlow 这些成熟的深度学习框架那样易于使用和部署，但是在可定制性和扩展性方面， Julia 却始终可以在不丧失性能的前提下满足那些最前沿研究者的探索欲...根据其最新的文章（https://arxiv.org/pdf/2101.10072.pdf），无论是在性能、特性还是易用性等方面， Agents.jl 都已经超过了其他同类工具箱（如 Mesa、NetLogo
其选用来3个不同的CSV解析器： R的fread、Pandas的read_csv、Julia的CSV.jl 这三者分别在R，Python和Julia中被认为是同类CSV解析器中“最佳” 。...苹果股价数据集 该数据集包含50000k行和5列，大小为2.5GB。这些是AAPL股票的开盘价、最高价、最低价和收盘价。价格的四个列是浮点值，并且有一个列是日期。 ?...按揭贷款风险数据集 从Kaggle取得的按揭贷款风险数据集是一种混合型的数据集，具有356k行和2190列。这些列是异构的，其数据值类型有：String、Int、Float、Missing。 ?...可见，在CSV读取方面，Julia完全有能力与Python或和R竞争甚至做得更好。 此外，Julia的CSV.jl是独特的。...从Python2过渡到3已经是一场噩梦。 我知道Julia和Python之间存在一些互操作性，但是很多东西是无法互操作的，并且数组索引等方面存在令人讨厌的差异。
函数参数本身充当新的变量绑定（可以引用值的新位置），但是它们引用的值与传递的值相同。Array在函数内对可变值（例如s）进行的修改对调用者是可见的。...Varargs函数 能够编写带有任意数量参数的函数通常很方便。此类函数在传统上称为“可变参数”函数，是“可变数量的参数”的缩写。...可以限制作为变量参数传递的值的数量。稍后将在参数约束Varargs方法中对此进行讨论。 另一方面，将可迭代集合中包含的值作为单独的参数“拼接”到函数调用中通常很方便。...varargs调用中，该变量位于可变参数数目所在的位置。...默认值的评估范围 可选参数和关键字参数在评估其默认值方面略有不同。评估可选参数默认表达式时，只有先前的参数在范围内。相反，当评估关键字参数默认表达式时，所有参数都在范围内。
该语言中的某些构造引入了作用域块，它们是有资格成为某些变量集范围的代码区域。变量的范围不能是源代码行的任意集合；相反，它将始终与这些块之一对齐。...z = i end julia> z 10 两者的位置local和global关键字的范围块内是无关紧要的。...因此写类似的东西是有道理的，let x = x因为两个x变量是不同的并且具有独立的存储。...构造不会引入新的作用域，因此使用零参数let仅引入一个新的作用域块而不创建任何新的绑定可能会很有用： julia> let local x = 1 let...默认情况下，特殊的顶级分配（例如，function和struct关键字执行的顶级分配）是恒定的。 注意，这const仅影响变量绑定；变量可以绑定到可变对象（例如数组），并且该对象仍可以被修改。
这仅证实了最初的假设，即Dask主要在您的数据集太大而无法加载到内存中是有用的。 PySpark 它是用于Spark（分析型大数据引擎）的python API。...在这种情况下，与将整个数据集加载到Pandas相比花费了更多的时间。 Spark是利用大型集群的强大功能进行海量计算的绝佳平台，可以对庞大的数据集进行快速的。...这通常会带来更好的性能。这两种语言都可以在jupiter notebook上运行，这就是为什么Julia在数据科学证明方面很受欢迎。 Julia语法 Julia是专门为数学家和数据科学家开发的。...尽管Julia是一种不同的语言，但它以python的方式做很多事情，它还会在合适的时候使用自己的技巧。 另一方面，在python中，有许多种类库完成相同的功能，这对初学者非常不友好。...从1.5开始，您可以通过julia -t n或julia --threads n启动julia，其中n是所需的内核数。 使用更多核的处理通常会更快，并且julia对开箱即用的并行化有很好的支持。
在Julia中本身就存在数组这个概念。 在大多数编程语言中，数组的下标都是从0开始的。但是在Julia中，数组的下标是从1开始的。...假设有一个带有浮点数的数据集： julia> x = [1.1, 2.2, 3.3, 4.4, 5.5, 6.6] 这将创建一个具有6个元素的数组{Float64,1}。...现在，假设此数据集在位置x[1]处有缺失值。这意味着该数据没有意义，而不是1.1。我们不能用Julia中的数组类型来表示。当尝试分配NA值时，将发生错误，我们无法将NA值添加到数组中。...NA并不总是影响应用于特定数据集的函数。因此，不涉及NA值或不受其影响的方法可以应用于数据集；如果涉及NA值，那么DataArray将给出NA作为结果。...代码07行不涉及NA值，因此返回正常的数值。
选自medium 作者：Emmett Boudreau 机器之心编译 参与：杜伟、张倩、肖清 本文作者从速度、通用性、多重派发、适用于 ML 的程度和包管理器 5 个方面阐述了 Julia 语言相较于...下文将从五个方面介绍 Julia 的优势所在。 速度 首先是速度，这是 Julia 语言引以为傲的一个重要方面。与 Python 需要解释器来执行代码不同，Julia 主要是依托自身实现编译。...另一方面，与 C 语言等其他编译语言也不同的是，Julia 在运行时进行编译，而传统语言则是在执行前进行编译。如果 Julia 语言编写地非常好，它的速度与 C 语言相当、有时甚至可以超过 C 语言。...PyCall 在 Julia 语言中得到了很好地实现，并且也非常有用。 多重派发 ? Julia 是一种非常独特的类型化语言，具有自己的执行模式和特征，但其中一个非常酷的特征是它的多重派发。...但是对于拥有数百万个观察结果的数据集，用 Python 读取数据都会变成一件难事。 总之，我对 Julia 的未来满怀期待。Julia 写起来很有趣，而且在未来的数据科学领域可能会变得更加实用。
虽然Julia也有Flux.jl框架，但Julia社区一直依赖于语言本身的高性能产生的生产力，所以Flux.jl的代码量相比Python框架来说，可以称得上是特别「苗条」了，例如PyTorch和TensorFlow...如果不成立的话，能不能把重点放在这些方面的改进，从而提升更高的运算性能？ 小型神经网络的瓶颈在哪？...但同时也可以看到，在lower end有可能出现一些相当显著的性能提升，这些收益是通过使用纯Julia LoopVectorization.jl实现的，因为标准的BLAS工具在这个区域往往有额外的线程开销...研究人员用一个2×2的矩阵做了一个实验，在带有AVX512指令集的Intel i9-10980XE跑了一下，1万个epoch花了0.41秒，相比之下pyTorch花了15秒，也就是说在这种微型神经网络上...99.9%的用户提供一流的性能方面做得非常好，但在另外0.1%的小模型用户手里，框架却不好用。
当单个字符串的数量接近数字字符串时，Julia 是最快的，用了 Numpy 排序的 Python 第二，R 最慢。...R 使用的是一种字符串驻留形式，理论上讲，这种方法需要更多的安装时间。Julia 默认没有字符串驻留，因此无法执行 R 使用开箱即用的优化。...六、MSD 和 LSD 算法的实现 我已经实现了 MSD 和 LSD 变量。 根据我的研究，通常情况是 MSD 算法对于可变长度字符串支持更好，并且 LSD 算法对固定长度算法最有效。...有些人甚至声称 LSD 不适用于可变长度字符串向量。 我认为这不正确，因为你可以用 0 表示一个空字节(即使技术上是 null)。...从基准测试来看，即使对于可变长度字符串，我的 MSD 实现也不像 LSD 算法那样高效，这就有点奇怪了。因为我的大多数研究都认为 MSD 比 LSD 更具性能。
而除了这种元组还有一种称为命名元组（NamedTuple）的东西，这是 1.0 的新特性 info = (name="Roger", age="0", wechat="不告诉你") 你可以直接通过...是纯 Julia 实现的数值类型。...类型系统 Julia 的类型主要分为抽象类型（Abstract Type）和实体类型（Concrete Type），实体类型主要分为可变类型（Mutable Type）和不可变类型（Immutable...默认的合成类型都是不可变类型，使用 struct 搭配 end 声明。而可变类型在 struct 前面增加 mutable 关键字即可。...中文论坛的访问问题 中文论坛目前由于域名备案还没有完成（将会暂时挂靠在集智俱乐部名下）也还没有配置 CDN，将会从中国香港跳转，可能第一次访问速度较慢，之后就好了，这是正常的我们也在慢慢解决这个问题
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