另外，Julia的开发者社区已经非常强大，贡献了大量的第三方库，我们可通过内置的包管理器方便地安装使用。...Julia语言更多的特点还有： ❑ 多态分发（Multiple Dispatch）机制，通过不同类型的参数组合，可以定义同名函数不同的行为。...计算机的语言怎么说呢？2^2,怎么说？是不是很奇怪，是的。因为计算机里面的这个x就是x而已。你说怎么办呢？没什么办法，我就是不喜欢它。但是julia不一样 ?...为了方便地调试各种表达式，REPL中每段语句的执行结果都会临时存储在一个名为ans的全局变量中。...3) # 打印的内容，第二行 两个函数的区别仅在于：前者需显式地在参数中给出换行符
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， ?...\n" 虽然*可能看起来像一个奇怪的选择，其提供语言的用户+字符串连接，这使用*在数学的先例，特别是在抽象代数。 在数学中，+通常表示可交换运算，其中操作数的顺序无关紧要。...要在字符串中包含CR，请使用显式转义\r; 例如，您可以输入文字字符串"a CRLF line ending\r\n"。...正则表达式通过两种方式与字符串相关：明显的联系是，正则表达式用于查找字符串中的正则模式。另一个联系是，正则表达式本身是作为字符串输入的，它们被解析为状态机，可用于有效地搜索字符串中的模式。...这些规则一起使人们可以轻松地使用ASCII字符，任意字节值和UTF-8序列来生成字节数组。
julia> foo.baz 23 julia> foo.qux 1.5 用声明的复合对象struct是不可变的；它们在构造后无法修改。乍一看这很奇怪，但是它有几个优点： 它可以更有效。...某些结构可以有效地打包到数组中，并且在某些情况下，编译器能够避免完全分配不可变对象。 不可能违反类型的构造函数提供的不变式。 使用不可变对象的代码可能更容易推理。...例如，假设x是抽象类型的函数参数，并且假设函数更改了字段：x.isprocessed = true。根据x是通过复制传递还是通过引用传递，此语句可能会或可能不会更改调用例程中的实际参数。...type Ptr{T} 64 end 与典型的参数组合类型相比，这些声明的稍微奇怪的特征是，类型参数T未用于类型本身的定义中，它只是一个抽象标记，本质上定义了具有相同结构，仅按其类型参数。...特别地，有时人们既想要用于在REPL和其他交互环境中显示单个对象的冗长的多行打印格式，又想要一种更紧凑的用于print()或作为另一对象的一部分显示对象的单行格式。（例如，在数组中）。
由于可以在交互式会话中输入函数定义，因此比较这些定义很容易： julia> f(x,y) = x + y f (generic function with 1 method) julia> function...> f(2,3) 5 julia> g(2,3) 6 当然，在像这样的纯线性函数体中g，的使用return是没有意义的，因为x + y永远不会对表达式进行求值，我们可以简单地x * y在函数中创建最后一个表达式并忽略...没有参数的函数的概念可能看起来很奇怪，但对于“延迟”计算很有用。在这种用法中，代码块包装在零参数函数中，该函数随后通过将其调用为来调用f()。...因此，任何 Julia函数f可以使用语法逐元素地应用于任何数组（或其他集合）f.(A)。...最后，当向量化操作的输出数组被预先分配时，通常可以实现最大效率，因此重复调用不会为结果一遍又一遍地分配新数组（预分配输出：）。方便的语法是X .= ...，它等效于，broadcast!
04 Julia的包 以下是一些最受开发者欢迎的软件包: interact.jl:交互式小部件，例如下拉、滑块和复选框，可以轻松地实现julia代码。...UnicodePlots.jl:基于unicode的科学绘图在终端中工作。 Nemo:计算机代数软件包。...Revise:在运行的Julia会话中自动更新函数定义 BenchmarkTools:基准测试框架。 OhMyREPL.jl:方括号突出显示，语法突出显示和彩虹方括号。...StaticArrays:提供静态大小数组的框架。 05 比较Julia和Python Python是大多数开发人员广泛使用的最流行的语言。而julia是在2012年推出的比python要年轻得多。...毫不奇怪，Julia有许多这样的用途: 默认情况下更快。JIT编译和JIT类型声明意味着它可以经常击败“纯”Python。
有时我习惯不严谨地混用以上几个词，其实都是指的目前最新版本的Jupyter Notebook，希望不会误导大家。 OK，下面来安装Julia并在Notebook中配置使用IJulia吧！...在Julia命令行中执行； ENV["JUPYTER"]="~/jupyter.exe" 比如我的就是 ?...Step3：安装IJulia 网络上都会告诉你这一步应该键入Pkg.add("IJulia") 然而在1.0中已经改了，正确做法是在英文模式下按]键入pkg模式（中文模式会输入】）然后直接输入命令add...这里如果失败的话，尝试用管理员权限运行 Step4：运行Jupyter Notebook 这里有三种做法： 1、cmd中输入jupyter notebook启动 ?...3、Julia中运行using IJlia，然后运行notebook() ? 结果如下： ? ? ? 熟练掌握多门语言的Hello World！
看起来，Julia 的进化正在稳步有序地进行着。 Julia 会是编程语言中的“黑马”吗？你是否已经准备好学习这门崛起中的新语言了呢？ Julia 是什么？...特别地，列表或数组的最后一个元素在 Julia 中使用 end 索引，而不像在 Python 中使用 -1。 Julia 的 for、if、while 等代码块由 end 关键字终止。...缩进级别并不像在 Python 中那么重要。 Julia 没有用来续行的语法：如果在行的末尾，到目前为止的输入是一个完整的表达式，则认为已经结束；否则，认为输入继续。...强制表达式继续的一种方式是将其包含在括号中。 默认情况下，Julia 数组是列优先的（Fortran 顺序），而 NumPy 数组是行优先（C 顺序）。...为了在循环数组时获得最佳性能，循环顺序应该在 Julia 中相对于 NumPy 反转（请参阅 Performance Tips 中的对应章节）。
该方法也很好地与Julia代码上现有的基于编译器的自动微分技术相结合，因此我们也能够自动获得VGG19的反向传递并类似地将其卸载到TPU。...XLA的输入IR（称为HLO高级优化IR）在基本数据类型或其元组（但没有元组数组）的任意维数组上运行。HLO操作包括基本算术运算、特殊函数、广义线性代数运算、高级数组运算以及用于分布式计算的原语。...XLA可以执行输入程序的语义简化，以及执行整个程序的内存调度，以便有效地使用和重用可用内存（这是大型机器学习模型的一个非常重要的考虑因素）。...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。...这种分离并不是绝对必要的，但确实有嵌入到Julia IR的有用特性，易于理解： 在Listing 2的示例中，我们将HLO操作数（包括静态操作数）拼接到AST中。
Julia 中的数学运算 一般来说，Julia 中的数学运算与其他脚本语言中的数学运算看起来是一样的。...Vector {Float64} 与 C 语言 double 数组的内存布局是一样的，都可以很容易地与 C 语言进行互操作（实际上，在某种意义上，“Julia 是构建在 C 语言之上的一个层”），从而带来更高的性能...多重分派在这里可以起到作用，它意味着 “*” 可以是一个类型稳定的函数：对于不同的输入，它有不同的含义。...在大多数脚本语言中，如果你试图访问超出数组边界的元素就会出错，Julia 默认情况下也会这么做。...在 Python 中，你可以将任何东西放入数组中。而在 Julia 中，你只能将类型 T 放入 Vector {T} 中。Julia 提供了各种非严格的类型，例如 Any。
，还可以利用 LaTeX 来输入特别的数学符号，在 notebook 或者 REPL 里输入 `\` + `epsilon` 按 `tab` 键 Julia 还利用了 LLVM 的一些常数（...这表现为 Julia 拥有大量的针对不同情况设计的数组类型，例如：可共享数组，供并行计算使用；静态数组，适合给小的数组加速；稀疏数组，实现上目前只有稀疏矩阵；分布式数组，用于分布式计算；CUDA 数组...算符来访问 广播（broadcast） 多维数组的广播是一个很重要的特性，也是 Julia 多维数组的标准接口（Interface）任何 Julia 的数组都可以使用广播。...，也就是一种对象 a = MyComplex(1.0, 2.0) 而实际上和 C/C++ 一样，Julia 的复数类型也是纯 Julia 实现的，我们这里会简单地实现一个复数类型 MyComplex...总结一下 Julia 有这样的特点：廉价的类型和多重派发 + 类型树的结构，我们可以继承类型的行为（behavior）而不能继承类型的成员，而多重派发让所有 Julia 类型很自然地变成了鸭子类型（
主要的结论是，有了Julia，您不再需要向量化来提高性能，良好地使用循环可能会提供最好的性能。 在这篇文章中，我将添加Python对比。...该算法遍历输入向量的元素，直到找到要搜索的值（成功搜索）或到达向量的末尾（不成功搜索）为止。目的是判断向量中是否有给定的整数。...实现 在Julia中，我添加了另外两种风格，以展示本地可用功能的多样性和性能。...每当您无法避免在Python或R中循环时，基于元素的循环比基于索引的循环更有效。 细节很重要 我可以在这里停止本文，并写出在Julia中编写高效代码的无缝性。...在内部，Julia在内存中存储了一个指针数组，以配合Any提供的灵活性。结果，Julia在处理数组时无法再处理连续的连续内存块。对性能有什么影响？慢大约50到100倍！
根据我的经验，在我使用过的所有编程系统中，Julia 及其包的错误率最高，我来举例说明一下： 对概率密度进行采样会出现错误； 对数组进行采样会产生有偏差的结果； 乘积函数可能对 8 位、16 位和 32...这些问题背后的根本原因不单单是索引，还有当与 Julia 中的 @inbounds 一起使用时，就允许 Julia 从数组访问中删除边界检查。...如果将一个具有异常索引范围的数组传给它，就会导致内存访问越界，并且错误地使用 @inbounds 导致程序中删除了边界检查。 然而，这段代码正是多年来如何使用 @inbounds 的官方示例。...最终我发现了错误：Julia/Flux/Zygote 返回了不正确的梯度。在花了这么多精力之后，我放弃了。经过两个小时的开发工作，我成功地在 PyTorch 中训练了模型。...在 Julia 中，使用者可以有效地联合使用由一个人编写的通用算法和由其他人编写的自定义类型。
Julia 专为数学和数值计算而设计，非常适合表达机器学习算法。同时，它在编译器中融合了现代设计和新思想，可以更轻松地满足尖端 ML 的高性能需求。...从控制流、数据结构到宏，Flux 支持语言的所有特征。用户可以在 Jupyter 笔记本中交互式地写代码，并将高性能数值计算与方便的绘图、可视化相结合。...相比之下，Julia 中的 GPU 编程一直是一流的 CUDA 内核（可以很好地编写并从脚本或 notebook 中运行）。...例如，上面的代码不限于浮点数的密集数组，而是可以给出复数的稀疏数组；Julia 的常规特化机制将动态地生成一组新的 PTX 指令。...项目地址：https://github.com/JuliaTPU/XLA.jl 自动批处理（Automatic Batching） 为了从这些加速器中获得最大收益（每个内核启动可能会产生大量开销，但是在输入大小上可以很好地扩展
我们希望它像 Python 一样可以用于一般编程，又像 R 语言一样适用于统计学，能够像 Perl 那样自然地用于字符串处理，就可以像 Matlab 那样强力支持线性代数，此外还能像 shell 一样做程序的粘合剂...但是，你也可以创建类型的层次结构以允许处理特定类型变量，例如编写一个接受整数的函数，通常不指定整数长度。最后如果在特定的上下文中不需要，你可以不用完全输入。...Python 之所以能够在数据科学领域占据重要地位，得益于它的下列优势： Julia 数组索引从 1 开始。Julia 的这个特性表面上看问题不大，但是我们不能排除它潜在的风险。...在大多数语言中，包括 Python 和 C 语言，数组的第一个元素通常用 0 来访问，例如，string[0] 表示 Python 字符串中的第一个字符。...但是 Julia 则使用 1 作为数组中的第一个元素，它这样做的原因是为了迎合一些数学和科学应用（比如Mathematica）的用户。
一些常规语言都有的东西 提一嘴类型转换,指更改变量的类型,但是维持值不变的操作 数组是对象的可索引集合，例如整数、浮点数和布尔值，它们被存储在多维网格中。Julia中的数组可以包含任意类型的值。...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。...代码在数组中输入了Int和字符串类型的元素，我们知道这两个元素是不能提升类型的，所以该数组为Any类型。...• NA：Julia中的缺失值由特定数据类型NA表示。 • DataArray：标准Julia库中定义的数组类型。虽然它具有很多功能，但并未提供任何特定的数据分析功能。...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。
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。 ?...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 ?...你看到这里有没有感觉写起来很舒服的感觉呢,省略号在日常语义里面就是还有,未完待续的意思.这时Julia可以将这些参数解释为位置并相应地映射水果和位置之间的关系。...代码09行调用了typeof()函数来查看x的类型，结果如10行所示，类型是一个数组。在代码12行，我们将x作为参数传递给numbers，13行正确地输出了结果。
在整个过程中，假设批处理大小（batch size）为 64（你可能注意到了，我们有策略地选择模型参数和批处理大小，从而充分利用 4096 元素向量的优势，这是我们从实际的参数选择中得到的）。...卷积 让我们回顾一下卷积是如何工作的。首先，取原始输入数组中的一些窗口（本例中为 7*7），窗口中的每个元素跟卷积掩模的元素相乘。然后移动窗口（本例中步长为 3，所以将窗口移动 3 个元素）。...重复这个过程（用相同的卷积掩模）。下面的动画说明了以（2，2）的步长进行 3*3 卷积的过程（蓝色数组是输入，绿色数组是输出）。 ?...具体而言，我们将执行以下操作： 预先计算每个卷积窗口（即从原始图像中提取 7*7 的窗口），从每个输入图像中得到 64 个 7*7 的矩阵（注意要在步长为 2 的情况下得到 7*7 的窗口，要评估 28...*28 的输入图像的话，要计算 8*8 的卷积窗口） 将每个窗口中的相同位置收集到一个向量中，即对每张图来说，都会有包含 64 个元素的向量，或当批处理大小为 64 时，会得到 64*64 的元素向量
Julia在数据科学家和数学家中很受欢迎。它可以与像Mathematica一样的数学和数据软件来共享功能（例如以1为基址的数组索引和功能设计），其语法更接近于数学家用于编写公式的方式。...您可以在Julia中运行Python库（通过调用PyCall包），也可以在Julia代码中调用和运行C/Fortran的库，这使得Julia用户可以访问比其他方式更多的外部库，但Python与Julia...Julia中的变量不仅可以用这种方式声明， 其还可以为声明为指定类型或一系列可能的类型的变量。指定函数的预期类型有助于编译器优化以获得更好的性能，还可以防止因意外或不正确的输入而导致的错误。...多重分配 多重分配是指声明相同功能函数的不同版本以更好地处理不同类型的输入。例如，您可以编写两个不同的reverse函数，一个接受数组作为参数，另一个则接受字符串。...数组索引 Julia和Python（以及大多数其他现代编程语言）之间的一个很小但又重要的区别就是Julia中的数组是以1为基础索引的，这意味着您访问数组的第一个元素是this_array[1]而不是this_array
理解这种设计决策如何影响你的编程方式，对你生成 Julia 代码而言非常重要。 为了看见其中的不同，我们可以先简单地看看数学运算案例。...Julia 中的数学运算 总而言之，Julia 中的数学运算看起来和其他脚本语言是一样的。...一个 Vector{Float64} 中的内存排列等同于 C 语言双精度浮点数数组，这都使得它与 C 语言的交互操作变得简单（确实，某种意义上 Julia 是构建在 C 语言顶层的），且能带来高性能（对...因此如果沿着不同的运算传播类型信息，那么 Julia 将知道整个过程的类型，同时也允许实现完全的优化。多重分派允许每一次使用 * 时都表示正确的类型，也神奇地允许所有优化。...在 Python 中，我们可以将任何类型数据放入数组，但是在 Julia，我们只能将类型 T 放入到 Vector{T} 中。为了提供一般性，Julia 语言提供了各种非严格形式的类型。
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