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
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。
模块是一些互相隔离的工作空间,用法上类似于Python中的库,在Python中导入库时,使用import * as *的方式,在Julia中,采用using或import导入要使用的模块
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:
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。
在开始深入探讨多重分派这个主题之前,我们先问自己一个简单的问题:分派到底是什么意思?用最简单的术语来解释,分派的意思就是发送!
从Function回忆起,函数是一个将参数元组映射到返回值的对象,或者,如果无法返回适当的值,则抛出异常。对于不同类型的参数,相同的概念函数或操作的实现方式通常非常不同:添加两个整数与添加两个浮点数有很大不同,这两个区别都不同于将整数添加到浮点数。尽管它们的实现存在差异,但这些操作都属于“加法”的一般概念。因此,在Julia中,这些行为都属于一个对象:+函数。
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。
当我们在Julia中定义函数时,也可以在函数体内定义变量。在这种情况下,该变量在该函数的局部范围内有效,因此称为局部变量。而未在函数体内声明的变量在全局范围内有效,因此称为全局变量。
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。
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。
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构造函数[1]是创建新对象的函数,特别是Composite Types的实例。在Julia中,类型对象还充当构造函数:它们在作为参数应用于元组时会创建自己的新实例。引入复合类型时,已经简要提到了这一点。例如:
VMware CEO Pat Gelsinger曾说: 数据科学是未来,大数据分析则是打开未来之门的钥匙 企业正在迅速用新技术武装自己以便从大数据项目中获益。各行业对大数据分析人才的需求也迫使我们升级自己的技能以便寻找更好的职业发展。 跳槽之前最好先搞清楚一个岗位会接触到的项目类型,这样你才能掌握所有需要的技能,工作的效率也会更高。 下面我们尽量列出了一些流行的开源大数据项目。根据它们各自的授权协议,你或许可以在个人或者商业项目中使用这些项目的源代码。写作本文的目的也就是为大家介绍一些解决大数据相关问题
VMware CEO Pat Gelsinger曾说: 引用 数据科学是未来,大数据分析则是打开未来之门的钥匙 企业正在迅速用新技术武装自己以便从大数据项目中获益。各行业对大数据分析人才的需求也迫使我们升级自己的技能以便寻找更好的职业发展。 跳槽之前最好先搞清楚一个岗位会接触到的项目类型,这样你才能掌握所有需要的技能,工作的效率也会更高。 下面我们尽量列出了一些流行的开源大数据项目。根据它们各自的授权协议,你或许可以在个人或者商业项目中使用这些项目的源代码。写作本文的目的也就是为大家介绍一些解决大数
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。
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:
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。
选自知乎用户:https://www.zhihu.com/question/284549387/answer/451018336
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,
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。
Julia有一个用于将数学运算符的参数提升为通用类型的系统,在其他各个部分中都提到了该系统,包括整数和浮点数,数学运算和基本函数,类型和方法。在本节中,我们将说明此提升系统如何工作,以及如何将其扩展为新类型并将其应用于除内置数学运算符之外的函数。传统上,就促进算术参数而言,编程语言分为两个阵营:
本文介绍了包括 Python、Java、Haskell等在内的一系列编程语言的深度学习库。
前五个控制流机制是高级编程语言的标准。Tasks并不是那么标准:它们提供了非本地控制流,从而可以在临时暂停的计算之间进行切换。这是一个强大的结构:使用任务在Julia中实现异常处理和协作式多任务处理。日常编程不需要直接使用任务,但是使用任务可以更轻松地解决某些问题。
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。
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:
Python是最好的编程语言之一,在科学计算中用途广泛:计算机视觉、人工智能、数学、天文等。它同样适用于机器学习也是意料之中的事。 当然,它也有些缺点;其中一个是工具和库过于分散。如果你是拥有unix思维(unix-minded)的人,你会觉得每个工具只做一件事并且把它做好是非常方便的。但是你也需要知道不同库和工具的优缺点,这样在构建系统时才能做出合理的决策。工具本身不能改善系统或产品,但是使用正确的工具,我们可以工作得更高效,生产率更高。因此了解正确的工具,对你的工作领域是非常重要的。 这篇文章的目的就是
Python是最好的编程语言之一,在科学计算中用途广泛:计算机视觉、人工智能、数学、天文等。它同样适用于机器学习也是意料之中的事。
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。
本文介绍了包括 Python、Java、Haskell等在内的一系列编程语言的深度学习库。 Python Theano 是一种用于使用数列来定义和评估数学表达的 Python 库。它可以让 Python 中深度学习算法的编写更为简单。很多其他的库是以 Theano 为基础开发的: Keras 是类似 Torch 的一个精简的,高度模块化的神经网络库。Theano 在底层帮助其优化 CPU 和 GPU 运行中的张量操作。 Pylearn2 是一个引用大量如随机梯度(Stochastic Gradient)这
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?
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。
在package模式下,可以增加、删除各种库,相当于用Pkg这个模块来操作; package模式下的add GR相当于Pkg.add("GR") package模式下的rm GR相当于Pkg.rm("GR")
传统上,类型系统分为两个截然不同的阵营:静态类型系统和动态类型系统,在静态类型系统中,每个程序表达式必须在执行程序之前具有可计算的类型;在动态类型系统中,直到运行时对类型的任何了解,直到实际值该程序可以操纵。面向对象通过允许编写代码而无需在编译时知道精确的值类型,从而在静态类型的语言中提供了一定的灵活性。编写可以在不同类型上运行的代码的能力称为多态性。经典动态类型语言中的所有代码都是多态的:只有通过显式检查类型或对象在运行时无法支持操作时,才可以限制任何值的类型。
过去的几年里推动机器学习技术稳步发展的根本性改变之一是训练和优化机器学习模型的巨大计算力。许多技术都是很年前就已经提出,唯有近几年提升的计算力可以为现实世界的问题提供足够优质的解决方案。这些计算能力的很大一部分是通过 GPU 获取的,其针对向量的计算能力最初是为图形而设计的,但机器学习模型通常需要执行复杂的矩阵运算,因此 GPU 同样表现出了非常好的性能。
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
但可以读出,fetch只能读第一个数据,但不会把该数据从Channel中删除,但take!会读出后删除。
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):
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
Prolog 的变量和常量规则很简单:小写字母开头的字符串,就是常量;大写字母开头的字符串,就是变量。
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?
【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
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:
IDE 提供的丰富特性对软件开发极为有用,大大提高了程序员的生活质量。这一点同样适用于数据科学家。然而,因为数据科学家除了可以选择传统的 IDE,还可以选择 Jupyter notebook 这样在浏览器中运行的新工具。因此,数据科学家——特别是刚入门数据科学的新手——可能会困惑该使用哪个开发环境。
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
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