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
Julia是一种免费的现代高级编程语言,于2012年正式发布。作为编程语言大家族中的年轻一员,Julia提供了许多令人眼前一亮的功能和特性。
Python 仍然非常流行。但是,如果你现在开始学习 Julia,它将来可能就是你的头等舱船票。
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。
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。
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。
来源:AI前线(ID:ai-front) 作者: UCI Data Science Initiative
早在 2009 年,Jeff Bezanson、Alan Edelman、Stefan Karpinski 和 Viral Shah 四个人聚到一起决心创造一种全新的编程语言。新语言要快速、有表达力,结合 C 语言、Matlab、Java、Ruby、Python、Perl 和 R 各自的优势,并能直接与 R、Matlab、Python 等最受欢迎的机器学习语言,以及其他动态工具展开竞争。听起来这思路很直接、很简单,是吧?这想法的背后有着几名创始人对开发者“痛点”的长期切身体会:工程师们为了在数据分析中获
一群拥有各种语言丰富编程经验的Matlab高级用户,对现有的科学计算编程工具感到不满——这些软件对自己专长的领域表现得非常棒,但在其它领域却非常糟糕。他们想要的是一个开源的软件,它要像C语言一般快速而有拥有如同Ruby的动态性;要具有Lisp般真正的同像性而又有Matlab般熟悉的数学记号;要像Python般通用、像R般在统计分析上得心应手、像Perl般自然地处理字符串、像Matlab般具有强大的线性代数运算能力、像shell般胶水语言的能力,易于学习而又不让真正的黑客感到无聊;还有,它应该是交互式的,同时又是编译型的……
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。
7 月 19 日,由 Julia 高性能编程语言初创团队建立的 Julia Computing 公司,宣布完成由 Dorilton Ventures 领投的 2400 万美元 A 轮融资(折合人民币约 1.6 亿)。参与此次融资的还包括 Menlo Ventures、General Catalyst 以及 HighSage Ventures 等。此外,前 Snowflake CEO 兼前微软服务器及工具业务总裁 Bob Muglia,也将正式加入 Julia Computing 董事会。
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。
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。
---- 新智元报道 编辑:LRS 【新智元导读】常做科学计算的研究人员对Julia肯定不陌生,它从发布至今已经走过了整整十个年头,如今也是终于实现了最初的「全能语言梦」,一起看看Julia背后的故事! 2012年, Julia语言横空出世,从此科学计算领域又多了一个强大的工具。如今,Julia已经走过了十个年头,拥有数十万用户,在数百所大学和公司内开始建立Julia软件技术栈,从个性化药物、气候建模、新材料研发,甚至太空任务规划都有Julia的身影。 最近,Julia的开发者们又发布了一篇博客
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。
PyTorch社区最近有一种声音:下个版本应该抛弃Python改用Julia语言。
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。
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。
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……
早在 2009 年,Jeff Bezanson、Alan Edelman、Stefan Karpinski 和 Viral Shah 四个人聚到一起决心创造一种全新的编程语言。新语言要快速、有表达力,结合 C 语言、Matlab、Java、Ruby、Python、Perl 和 R 各自的优势,并能直接与 R、Matlab、Python 等最受欢迎的机器学习语言,以及其他动态工具展开竞争。听起来这思路很直接、很简单,是吧?这想法的背后有着几名创始人对开发者“痛点”的长期切身体会:工程师们为了在数据分析中获得速
编译 | 核子可乐、Tina Julia 编程语言掀起了一股新的热潮。 7 月 19 日,由 Julia 高性能编程语言初创团队建立的 Julia Computing 公司,宣布完成由 Dorilton Ventures 领投的 2400 万美元 A 轮融资(折合人民币约 1.6 亿)。参与此次融资的还包括 Menlo Ventures、General Catalyst 以及 HighSage Ventures 等。此外,前 Snowflake CEO 兼前微软服务器及工具业务总裁 Bob Muglia,也
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。
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。
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
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。
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。
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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。
这个东西如果你要是去搜素juila,用百度搜素的话,大概率是一个这种东西:
整理 | 梦依丹 出品 | CSDN(ID:CSDNnews) 2021 年 7 月 19 日,由 Julia 高性能编程语言创始人成立的 Julia Computing 公司完成了 2400 万美元的 A 轮融资,这笔融资由 Dorilton Ventures 领投,Menlo Ventures、General Catalyst 和 HighSage Ventures 加入。作为本轮融资的一部分,数据仓库巨头 Snowflake Inc. 的前首席执行官 Bob Muglia 将加入 Julia Comp
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。
备受期待的Julia语言的1.0版本积累了富有野心的程序员们的十年心血。 在 JuliaCon2018 发布会上,Julia 社区正式将该版本设置为1.0.0。
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。
机器之心报道 机器之心编辑部 「我们已经从 Julia 中获得了很多灵感,但我们还是想要 Python。」 「人生苦短,我用 Python。」这是 Python 开发领域广泛流传的一句话。在过去的几年中,Python 也的确凭借其在易用性、生态等方面的优势一路高歌猛进,在很多编程语言排行榜中稳居前三。 但伴随着 Julia 等新势力的崛起,这种局面正在发生变化。在前段时间出炉的「Stack Overflow 2021 全球开发者调查报告」中,Python 受开发者喜爱程度仅排第六,而 Julia 则排在了
【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 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:
Python 目前是开发人员中最流行的编程语言之一,可能很快就会超过c++。但IT分析师雷德蒙克(RedMonk)表示,作为Python的一种可能替代品--Julia(茱莉娅)这种更为年轻的语言正在迅速流行起来。
上接语言基础,就release-1.1来看,个人感觉这门语言和自己心中的理想国相距较远。这门语言因为受众不仅仅是程序员有很多让人迷惑的设计,但是奇怪的是它的语法等表象设计虽然暗示这不是专门为程序员准备的,内在的却提供了大量非程序员不可用的高级特性,库。
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
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):
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。
在boss @jmao 的安利下,以及Python慢的要死的速度的逼迫下,我开始玩起了新语言Julia。这是一门号称和Python一样好学,和C一样快的语言。果然,第一次学习的感觉是,Julia果然是一个对科学计算支持的非常好的语言。本系列就记录记录Julia的学习历程吧。
我刚接触Jupyter Notebook的时候曾经在别处看到一个说法,大意是Jupyter是Julia、Python、R三种语言缩写的合并,当时对Python比较熟悉,R略微了解,Julia则是一窍不通。虽然偶尔也会好奇为什么Jupyter以Julia为首,但是关于Julia的消息实在不多,也就没去深入了解,大概单纯就是为了靠近Jupiter这个单词吧。
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。
前三门语言很类似,是可以一起学的,julia像是处于动态语言向静态语言过度的语言,既可以指定类型又可以不指定,优点就是速度极快,缺点就是造好的轮子不多。
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。
近两年,凭借动态特性和易于扩展性,Python 在企业级应用程序、机器学习/人工智能模型、数据科学等工作中,备受开发者青睐,其火热程度早已超越了编程语言界的老牌兵 Java。而 Python 有朝一日会成为今朝的 Java 吗?对此,本文作者发文表示,30 岁的 Python 正面临着来自编程语言世界的新参与者——Julia 的威胁,而这究竟是怎么一回事?
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