【AI100 导读】首款拥有 GPU 原生编程功能的 Julia 编程语言公测版终于发布了!本文介绍了如何编写像 GPU 一样的并行加速程序。 经过两年缓慢但却稳定的发展,我们最终发布了首款拥有 GPU 原生编程功能的 Julia 编程语言的公测版。虽然仍然存在某些方面的限制,但是现在运用 Julia 编写 CUDA 核心程序已经得以实现。相应地,使用 Julia 高级语言特性编写高性能的 GPU 代码也成为可能。 本篇文章中演示的编程支持是由低级构块组成的,而这些构块与 CUDA C 语言处于相同的抽
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。
在刚刚过去的 2021 年,Julia 编程语言社区依然保持了高速发展。据统计,目前 Julia 的全球总用户量已超过一百万,有一万多家公司和一千五百多所高校下载和使用了 Julia。此外,一些世界名校,如北京大学,MIT、Stanford 和 Berkeley 等,已经在教学中使用 Julia 语言。
https://github.com/SciML/DifferentialEquations.jl
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。
选自知乎用户:https://www.zhihu.com/question/284549387/answer/451018336
去年,我们在那篇《编程语言的 IDE 支持》详细讨论了在不同 IDE、编辑器里,它们是如何提供对于编程语言的支持。在这一篇文章里,我们将不那么详细地讨论一下:不同的编程语言如何提供文档支持?如此一来,也能在未来为 Datum Lang 提供相关的理论体系支持。这里所指的编程语言的文档体系,主要是指语言标准库中的文档。
人工智能已成为我们日常生活不可或缺的一部分,它被广泛地应用到几百种实际场景中,极大地便利人们的工作和生活。
「WeOpen Insight」是腾源会全新推出的“开源趋势与开源洞见”内容专栏,不定期为读者呈现开源圈内的第一手快讯、优质工具盘点等,洞察开源技术发展的风向标,预见未来趋势。 近年来,AI 工具和框架的发展让 AI 技术在 IT 领域能够被更加友好地应用。 AI 虽然已经发展很长时间了,但目前它的大规模广泛应用依旧充满了许多挑战。然而,近年来, AI 工具和框架对 IT 部门更加友好了。AI 技术正在迅速改变几乎我们每个生活领域。从沟通方式到使用的交通工具;我们似乎越来越沉迷于它们。这里,我们
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。
IntelliJ IDEA 2023是一款由JetBrAIns开发的集成开发环境(IDE),主要用于Java和其他编程语言的开发。它支持多种编程语言和技术,包括Java、Kotlin、Scala、Groovy、Android、Spring等等。
对强大的数学或算法思想的有效软件实现的开放访问通常会导致各种实际领域的急剧增长的进步
Sublime Text 4 Dev for Mac是一款面向开发者的文本编辑器,它提供了丰富的功能和插件支持,可以帮助开发者更高效地编写代码。
Rust 是一种作为开源项目实现的编程语言。它结合了 C 等系统编程语言的性能和资源效率与 Java 等语言的内存安全性。Rust 于 2010 年作为 Mozilla 的一个研究项目开始,Rust 1.0 于 2015 年推出。2020 年,对 Rust 的支持从 Mozilla 转移到 Rust 基金会,这是一个由 Amazon Web Services, Inc (AWS) 、谷歌、华为、微软和 Mozilla 合作创建的非营利组织。基金会的使命是支持 Rust 的成长和创新,成员公司从创始的 5 家公司发展到第一年的 27 家公司。
鉴于机器学习(ML)对编程语言、编译器和生态系统的众多需求,现在已经有很多有趣的发展。不仅 TensorFlow 和 PyTorch 等现有系统间的权衡得不到解决,而且这两个框架都包含不同的「静态图」和「eager execution」接口,但它们的形式已经比以前更加清晰。与此同时,机器学习模型基本上是可微分算法的思想(通常称为可微分编程)已经流行起来。
Julia是一门为科学计算而生的编程语言,其着重强调了开源、生态与性能。从开源角度来说,相比于Matlab就要友好很多,用户可以免费使用,而且MIT协议应该是最宽松的开源协议之一(截图来自于参考链接3):
IntelliJ IDEA 2023 for Mac 是一款由 JetBrains 开发的集成开发环境(IDE),主要用于 Java 和其他编程语言的开发。它提供了许多智能功能,如代码分析、重构、调试、测试、版本控制等,可以帮助开发者提高编程水平和工作效率。IntelliJ IDEA 2023 for Mac 是最新的版本,包含了一些新功能和改进,如新的 UI 设计、更快的 Maven 导入、后台提交检查、Spring Security 匹配器和请求映射的导航等。
IntelliJ IDEA 2023是JetBrains最新带来的版本,IntelliJ IDEA 是一款功能强大的java开发工具,IntelliJ IDEA 强大的静态代码分析和人体工程学设计,让你的开发设计简单轻松,IntelliJ IDEA将您的源代码编入索引之后,通过在各个环境中提供相关建议,提供快速和智能的体验:即时和智能的代码完成,即时代码分析和可靠的重构工具。
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。
前几年就流传着这样一种说法:Julia 会替代 Python,成为新的最受欢迎的编程语言之一。我们暂且对这种说法持观望态度,但作为科学计算方面的强大工具,Julia 优势已然显现,这意味着程序员的选择又多了一种。
但如果和一些计算机科学家、数据科学家和人工智能专家深入交流过的话,你就会知道他们是多么痛恨Python 的缺点。
Julia是一门为科学计算而生的编程语言,其着重强调了开源、生态与性能。从开源角度来说,相比于Matlab就要友好很多,用户可以免费使用,而且MIT协议应该是最宽松的开源协议之一:
Jot Pronto 是适用于 Mac OS 的轻量级文本和代码编辑器,允许用户快速记下笔记、编写代码和编辑文本文件。 它具有简洁的用户界面,易于使用和导航。
来源:AI前线(ID:ai-front) 作者: UCI Data Science Initiative
IntelliJ IDEA 是一个智能的、上下文感知的IDE,用于在各种应用程序上使用Java和其他JVM语言,如Kotlin、Scala和Groovy。此外,IntelliJ IDEA Ultimate可以帮助您开发全栈Web应用程序,这得益于其强大的集成工具、对JavaScript和相关技术的支持,以及对流行框架(如Spring、Spring Boot、Jakarta EE、Micronaut、Quarkus、Helidon)的高级支持。此外,您还可以使用JetBrains开发的免费插件扩展IntelliJ IDEA,允许您使用其他编程语言,包括Go、Python、SQL、Ruby和PHP。
文章地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/41802723
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。
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?
Xcode for Mac 的代码编辑器具有代码补全、语法高亮、代码导航和错误提示等功能,可以帮助开发者更加高效地编写代码。同时,该软件还提供了各种调试工具,包括断点、单步调试和调试控制台,可以帮助开发者快速定位和解决程序中的问题。
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。
选自Julia Blog 作者:Mike Innes等人 机器之心编译 任何机器学习系统复杂到一定程度,都会包含一个临时开发的、不合规范的、充满错误的、运行速度很慢的、只有一半功能的编程语言实现。(格林斯潘第十定律) 我们很高兴看到机器学习大爆发,以及机器学习模型的复杂度和用来构建模型的框架。越来越多的顶尖模型更多地涉及到编程问题,通常它们需要支持循环和递归等编程结构,这给创建它们的工具(编程语言)带来了一些有趣的问题。 尽管机器学习没有专用的语言,但有的机器学习框架(如 TensorFlow)在 Pyth
代码01行定义了_ab变量,这个名称可以使用。代码03行定义了@ab,04行报错,虽然提示的是“=”错误,但可以推测出其实是变量名称错误。代码05行直接输入了值1000,06行得到了一个输出结果。请注意,“!”(感叹号)不应该在变量名称中使用,因为以感叹号结尾的函数用于修改其参数。
为什么是Python 人生苦短,我用Python... 'Life is short, you need Python!' 进入大学之后,我们逐渐“被教授”了C、C++、Java等编程语言,但为什么我
进入大学之后,我们逐渐“被教授”了C、C++、Java等编程语言,但为什么我会选择python作为最喜欢的编程语言呢?
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……
在前面的文章中我们多次提到,计算机CPU能直接解释运行的只有「本地代码」(机器语言)程序。用C语言等编写的源代码,需要通过各自的「编译器」编译后,转换成本地代码。
Qt API是基于C++实现的,并且提供了额外的特性来简化跨平台开发。整理了一些第三方语言绑定库有Python, Go, Node.js等语言。但是只有Python语言绑定库是由Qt官方维护。快来看看有没有你熟悉的语言吧。 1.Qt官方语言绑定库 序号 语言绑定库 1 PySide2(官方维护) 介绍:使用Qt为Python创建用户界面。Qt for Python是一个项目,它提供了一组官方的Python绑定(PySide2),这些绑定将增强您的Python应用程序。PySide2模块的第一个官方版本现在
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:
这是一本简明的 TensorFlow 2.0 入门指导手册,基于 Keras 和 Eager Execution(即时运行)模式,力图让具备一定机器学习及 Python 基础的开发者们快速上手 TensorFlow 2.0。
当前,PyTorch、TensorFlow 等机器学习框架已经成为了人们开发的重要工具。计算反向传播、贝叶斯推理、不确定性量化和概率编程等算法的梯度时,我们需要把所有的代码以微分型写入框架内。这对于将机器学习引入新领域带来了问题:在物理模拟、游戏引擎、气候模型中,原领域组件不是由机器学习框架的特定领域语言(DSL)编写的。因此在将机器学习引入科学计算时,重写需求成为了一个挑战。
编译 | 核子可乐 褚杏娟 2022 年 Stack Overflow 开发者调查结果已经正式公布。每当这个时候,开发者们都有一肚子的话要吐槽或表扬,开发者 Adam Gordon Bell 也不外如是。Bell 最关注的是最受欢迎和最不招人待见的编程语言。我们先简单看下调查结果: 最受欢迎的高人气编程语言(2022): Rust,Typescript,Python,Go,C#,Kotlin,JavaScript 最不受待见的高人气编程语言(2022): Ruby,C++,Java,PHP,C 为什么有
Benchmarking principal component analysis for large-scale single-cell RNA-sequencing大规模单细胞RNA测序的基准主成分分析
由于 AlphaZero 非常耗费资源,因此成功的开源实现(例如Leela Zero)是用低级语言(例如 C++)编写的,并针对高度分布式计算环境进行了优化。这使得学生、研究人员和黑客很难访问它们。
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
MLJ是一个用纯Julia编写的开源机器学习工具箱,它提供了一个统一的界面,用于与目前分散在不同Julia软件包中的有监督和无监督学习模型进行交互。
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