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Julia 一些常用站点

站点 简介 www.julialang.org Julia 官方网站,提供了大量非常好资源,包括 Julia 最新版本、教程、新闻以及其他信息 https:en.wikibooks.orgwikiIntroducing_Julia Julia 一本非常棒参考书 http:learnjulia.blogspot.com 一个Julia 最近更新非常好博客 http:media.readthedocs.orgpdfjulialatestjulia.pdf :bit.ly28RMlbW 目前最好视频教程,专为那些有远大理想 Julia 用户而设计,不要求任何编程背景。 Julia 官方 YouTube 频道 http:www.juliabloggers.com 一个专门收集与 Julia 文章博客,是 Julia 新闻最好资源 http:learnjulia.blogspot.com20140599 Julia 内置函数索引,分门别类并提供了必要示例 http:quant-econ.netjlindex.html Julia 简介,以及 Julia 在计量经济学应用 http:pkg.julialang.org

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Julia in Jupyter——在Notebook配置使用Julia语言

最近Julia因为发布1.0版本又火了一波,然而看了很多介绍之后发现,亲自动手去试试人却不多。 kernel:要在Notebook支持使用某种语言,只要添某种语言kernel即可。比如添IRkernel可以用来支持R,添IJulia可以用来支持Julia。 因为我之前是配好Notebook,只是希望将Julia进去。 这里如果失败话,尝试用管理员限运行Step4:运行Jupyter Notebook 这里有三种做法:1、cmd输入jupyter notebook启动? 今天安装配置到这里就结束了,之后我们会继续注并学习Julia语言更多语法细节和应用~

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    Julia官宣:为机器学习构建一种语言和编译器

    在现有系统如TensorFlow或PyTorch,不仅衡问题(tradeoff)没有得到解决,而且它们“边界”比以往任何时候都更明显,因为这两个框架都包含不同“静态图(static graph Julia用于此任务一个键优势是它可用于实现基本数值库,如微分方程求解器或优化库; 这巧妙地解决了ML社区日益增长需求,研究人员通过高性能代码(如光线跟踪器和物理引擎)反向传播,但gradient 框架在内部提供内核,但是用户只能看到有限一组数学运算,不能直接对GPU进行编程。 比之下,JuliaGPU编程一直是一流CUDA内核(可以很好地编写并从脚本或笔记本运行)。 所有这些工作都是在TPU使用高性能收缩阵列引擎同时进行。自动Batching为了从这些速器获得最大收益,批处理程序通常会同时将前向和反向传递应用于多个训练示例。 从这项工作获得灵感,我们正在Julia实现转换,为标量SIMD单元和模型级批处理提供SPMD编程。这使我们能够实现在单个示例上编写简单代码理想,同时仍然在现代硬件上获得最佳性能。

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    再见Python,你好Julia

    但是,如果你现在开始学习 Julia,它将来可能就是你头等舱船票。 本文最初发布于 towards data science 博客,经原作者授由 InfoQ 文站翻译并分享。 速度Julia 创造者希望创建一种与 C 一样快语言——但他们成品速度甚至比 C 更快。尽管近年来 Python 速起来变得容易许多,但是它性能依旧与 Julia 去甚远。 2017 年,Julia 甚至入了 Petaflop 俱乐部——这是一个小型编程语言俱乐部,其成员都能实现超过千万亿次每秒峰值计算性能。 随便哪个与 Python 问题,你都只需要谷歌一下就能得到答案。比之下,Julia 社区非常小巧。虽然这意味着你可能需要深入挖掘才能找到答案,但你可能会一次又一次遇到同样伙伴。 是时候向 Julia 表达一些爱意了。 底线:试试 Julia,让它成为你优势四十年前,人工智能不过是一种小众玩物。那时业界和投资者并不信任它,与它许多技术都笨拙且难以使用。

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    julia简易教程——安装Julia+jupyter notebooks

    0 前言 在遇到Python时候,我发现Python是最好语言,但是在慢慢熟悉Julia 之后发现,Python依旧最好语言 T_T ,原因有可能是系统原因还是其他,载包比较慢(如果把速度问题解决了 根据自身系统以及位数选择安装包,在这里我选是 MacOS Package 10.8+64-bit 运行Julia dmg 安装程序进行安装即可 答疑区: Q1:安装好了,在哪里运行Julia? A1: Mac系统直接在应用程序点击Julia 图标即可运行Q2: 如何在Items或者终端运行Julia?A2: 思路当然是添环境变量。 step3:输入:sudo vi ~.bash_profile,按回车输入密码后用vi打开用户目录下bash_profile文件。一定要用sudo哦,否则没限保存文件。 到这里你就可以直接在终端或者是iTerm尝试实用julia 了,如下图所示: ?如果想要在jupyter notebook 进行julia 编码,那就要安装jupyter notebook。

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    有了Julia语言,深度学习框架从此不需要计算图

    不仅 TensorFlow 和 PyTorch 等现有系统间衡得不到解决,而且这两个框架都包含不同「静态图」和「eager execution」接口,但它们形式已经比以前更清晰。 然而,这给出了一个艰难衡:我们要么接受解释器开销(eager execution),要么固定用户控制流并限制可以构建模型种类(静态图)。反之,如果「计算图」就是 Julia 自己语法呢? 比之下,由于 Julia 实现是用 Julia 编写,因此可以轻松对从 ODE 到金融定价模型等求微分。将这些强大工具带入模型是深度学习真正成为可微分编程键。 比之下,Julia GPU 编程一直是一流 CUDA 内核(可以很好地编写并从脚本或 notebook 运行)。 通过从这项工作汲取灵感,我们在 Julia 实现了变换,为标量 SIMD 单元和模型级批处理提供 SPMD 编程。

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    有了Julia语言,深度学习框架从此不需要计算图

    不仅 TensorFlow 和 PyTorch 等现有系统间衡得不到解决,而且这两个框架都包含不同「静态图」和「eager execution」接口,但它们形式已经比以前更清晰。 然而,这给出了一个艰难衡:我们要么接受解释器开销(eager execution),要么固定用户控制流并限制可以构建模型种类(静态图)。反之,如果「计算图」就是 Julia 自己语法呢? 比之下,由于 Julia 实现是用 Julia 编写,因此可以轻松对从 ODE 到金融定价模型等求微分。将这些强大工具带入模型是深度学习真正成为可微分编程键。 比之下,Julia GPU 编程一直是一流 CUDA 内核(可以很好地编写并从脚本或 notebook 运行)。 通过从这项工作汲取灵感,我们在 Julia 实现了变换,为标量 SIMD 单元和模型级批处理提供 SPMD 编程。

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    Jeff Dean推荐:用TPU跑Julia程序,只需不到1000行代码

    随着用户越来越多,围绕Julia开发工具、技术、教程等也愈丰富。 使用这一编译器定位TPU,能够在0.23秒内对100张图像VGG19前向传递进行评估,这与CPU上原始模型所需52.4秒比大幅速了。 幸运是,2018年9月,Google通过较低级别XLA(Accelerated Linear Algebra)编译器IR开放了对TPU访问限。 此外,我们还将研究这些特征与宏和生成函数交互,这些函数将与XLA编译器。如何将XLA嵌入到Julia IR XLA嵌入要编译为XLA而不是LLVM,我们应用了上一节概述策略。 当然,我们通常不会手动拼接这些指令,但是手动拼接示例说明了为什么分离静态操作数很有用,并说明了成功offload到XLA条件。如果经过所有Julia级别优化之后,IR可以完全卸载:?

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    MLJ:用纯JULIA开发机器学习框架,超越机器学习管道

    MLJ是一个用纯Julia编写开源机器学习工具箱,它提供了一个统一界面,用于与目前分散在不同Julia软件包有监督和无监督学习模型进行交互。 虽然目前实现MLJ接口机器学习模型对较少,但正在进行工作旨在将流行python框架scikit-learn支持模型封装起来,这是临时宜之计。 实现MLJ模型界面Julia机器学习算法是100%纯Julia。在Julia编写代码几乎与python一样快,编写良好Julia代码运行速度几乎与C一样快。 在MLJ,这些信息更结构化,MLJ可通过外部模型注册表访问(无需载模型)。这形成了“任务”界面基础,并促进了模型组合。 例如,如果训练目标包含池实际上不出现在训练集类,则概率预测将预测其支持包括缺失类,但是以概率零适当分布。

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    Python 再牛,在字符串排序上还是被 Julia 和 R 碾压

    有读者表示看得不够爽,所以小编找到了一名拥有10年金融领域开发经验数据科学家戴卓嘉,并获授翻译他文章《Julia vs R vs Python: string-sort performance + 虽然我们承认对字符串向量进行排序时,真正想要其实是分组,但是能够快速排序字符串仍然很有价值。然而,最初调查显示,在对具有大量重复值字符串进行排序时,与 R 比,Julia 字符串排序较慢。 这可能是通过 R 将 Julia 与 C 进行比较,但从用户角度来看,直言不讳地说,他们可能并不心。 对 Julia 来说,虽然有 radixsort 3倍性能持,但毕竟还是比不过 R。 函数是对 SortingAlgorithms.jl 现有基数排序函数简单修改。对于 R 用户, sortperm 当于 R order。 收获这确实开辟了另一种看待事物方式:R 需要更长时间来载这些字符串,因为它们还需要将它载到全局缓存载时间越长,分拣速度越快。

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    集 Python、C、R、Ruby 之所长,动态编程语言 Julia 1.0 正式发布

    作者 OSC-王练本文转自开源国,转载需授动态编程语言 Julia 迎来了 1.0 正式版本,下载地址:https:julialang.orgdownloadsJulia 可以看作是一门集众家之所长编程语言 当然,Julia 1.0 最重要一个新特性是对语言 API 稳定性承诺:你为 Julia 1.0 编写代码将可以继续在 Julia 1.1、1.2 等版本运行。 在之前 Julia 版本,这种“统一类型化”集合性能会太慢,但随着编译器改进允许 Julia 匹配其他系统自定义 C 或 C ++ 缺失数据表示速度,同时也更通用和灵活。 现在始终使用与声明语法调用参数类型构造函数,这消除了语言语法比较模糊且令人困惑角落。迭代协议已经完全重新设计,以便更容易实现多种迭代。作用域规则(scope rule)已经简化。 这使得处理集合更一致和连贯,以确保参数排序遵循整个语言一致标准,并在适当时候(更快)将键字参数整合到 API 。此外,围绕 Julia 1.0 新特性,还正在构建许多新外部软件包。

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    信息

    drwxrwxrwx 文件所具有限d:当前文件所属类型 (d 是文件夹 - 是文件)第一个rwx 当前用户所具有限第二个rwx 表示当前用户所属组具有限第三个rwx 其他用户所具有

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    Julia(字符串)

    当然,还有许多其他非英语语言使用字符,包括带有重音和其他修饰ASCII字符变体,脚本(例如西里尔字母和希腊语)以及与ASCII和英语完全无脚本,包括阿拉伯语,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复杂性,通常被认为是解决该问题威标准。 在数学,+通常表示可交换运算,其操作数顺序无紧要。这样一个例子是矩阵法,其A + B == B + A对于任何矩阵A和B具有形状。 非标准字符串文字看起来像常规双引号字符串文字,但会立即上一个标识符作为前缀,并且行为与普通字符串文字并不完全同。如下所述,正则表达式,字节数组文字和版本号文字是非标准字符串文字一些示例。 元编程部分提供了其他示例。常用表达Julia具有PCRE库提供与Perl兼容正则表达式(regexes)。正则表达式通过两种方式与字符串:明显联系是,正则表达式用于查找字符串正则模式。

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    为科学计算而生Julia——基于Manjaro Linux安装与入门

    Julia 运算符只是函数一个特殊标记——例如,为用户定义新类型添法运算,你只要为 + 函数定义一个新方法就可以了。 已有代码就可以无缝接入这个新类型。 我们先尝试一下直接安装julia:# pacman -S julia正在解析依赖系...正在查找软件包冲突...警告:正在从目标清单删除 blas ,因为它和 openblas 冲突 软件包 (11 macro装饰器macro是julia语言一个键字,这里还不知道怎么去翻译它,在我们上一个章节张量网络示例其实已经用到了这个功能。 说起来功能是类似于python装饰器(decorator)概念,介绍可以参考前面写这篇博客,以及一个python实现装饰器实例。 其实基本概念是跟模块化编程,通过向上封装方法丰富了接口调用方法。

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    学界 | MIT正式发布编程语言Julia 1.0:Python、R、C++三合一

    自 0.6 版本以来新功能如下,更多详细与准确内容请查看更新文档原文:一种全新内置程序包管理器给 Julia 1.0 带来巨大性能提升,并令其比以往更容易进行程序包和依赖库安装。 你可以使用工具安装和管理你用于开源包生态系统私人包。JuliaCon 展示视频对新设计和行为提供了很好概述。Julia 拥有对缺失值标准表示。 row 有性能。 这使得处理集合更稳定和一致,以确保参数顺序遵循 Julia 语言一贯标准,并在恰当情况下将(更快键词参数整合进 API。 Julia 1.0 还包括了无数其它改进,如果想查看完整列表,请访问:https:docs.julialang.orgenrelease-0.7NEWS 本文为机器之心报道,转载请联系本公众号获得授

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    Julia推出新机器学习框架MLJ,号称超越机器学习pipeline

    它是完全用Julia开源机器学习工具箱,提供了统一界面,用于和目前分散在不同Julia软件包有监督、无监督学习模型进行交互。 自动将模型与指定学习任务匹配,以简化基准测试和模型选择清爽概率接口。改进了对贝叶斯统计和概率图形模型支持数据容器不可知。 在MLJ,这些信息更结构化,MLJ可通过外部模型注册表访问(无需载模型)。这形成了“任务”界面基础,并促进了模型组合。 例如,如果训练目标包含池实际上不出现在训练集类,则概率预测将预测其支持包括缺失类但但是以概率零适当分布。哪里有资源? 下面是一些资源链接:通过一些示例代码来对MLJ有一个大致印象:https:github.comalan-turing-instituteMLJ.jlblobmasterdocssrctour.ipynb

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    Julia(控制流)

    所谓“三元运算符”,?:被密切if- elseif- else语法,但被用在需要单个表达值之间条件选择,对于代码长块条件执行。 f(2)1true julia> f(1) || t(2)12true julia> f(1) || f(2)12false您可以轻松地以方式对&&和||运算符各种组合联性和优先级进行试验 (chnl)stop考虑这种行为一种方法producer是能够多次返回。在对调用之间put!(),生产者执行被挂起,并且消费者拥有控制。 这是因为将a绑定Channel到a 行为Task()将通道开放生存期与绑定任务生存期联。任务终止时,通道对象自动闭。可以将多个通道绑定到一个任务,反之亦然。 当任务调用wait()时Condition,该任务被标记为不可运行,被添到条件队列,并切换到调度程序。然后,调度程序将选择另一个要运行任务,或者阻止等待外部事件。

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    梯度下降是最好程序员:Julia未来将内嵌可微编程系统

    两个领域都倾向于使用动态编程语言进行计算,如 Python、R 和 Julia。通常来说,Python 和 R 键性能模块都使用 C++和 Fortran,而 Julia 则较少。 由于编程工作量问题,研究人员仅选择在 Julia 语言上增可微编程能力。选择这门语言一个原因是,Julia 语言已有大量机器学习和科学计算包,都是纯粹 Julia 语言实现。 这可以帮助他们在对较多应用进行测试。 研究人员然后对比实际结果,并进行反向传播,调整网络重。研究人员数据集是随机从一系列目标和风速选出。 图 4、5、6:生成图片和点光源系。4(左)是最开始生成图像,5()是迭代 100 次结果,6(右)目标图像。

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    Julia简易教程——3_复数和分数

    julia 不仅支持数学运算以及基本函数 ,还支持复数和分数算术操作。复数在Julia, im 用来表示复数 i,表示 -1 平方,因为i在编程语言常见,所以用i m代替。 15imjulia> 2(1 - 1im)2 - 2im # 除julia> (1 + 2im) (1 - 2im)-0.6 + 0.8im # julia> (1 + 2im) + (1 - 2im angle() 角 举例:julia> z = 1 + 2im1 + 2im # 取实数位julia> real(1 + 2im) 1 # 取虚数位julia> imag(1 + 2im) 2 # 共轭复数julia> conj(1 + 2im) 1 - 2im # 求复数julia> abs(1 + 2im) 2.23606797749979 # 求复数模平方julia> abs2(1 + 2im) # 求复数位角julia> angle(1 + 2im) 1.1071487177940904分数分数通过来表示,示例如下:julia> 2323 julia> 6923 julia>

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    学习Julia与弯道超车

    Julia对于R语言,更工程化,而且更快,缺点是包比较少。Julia对于Python而言,更专注于科学运算。 未来我信,Julia会把R语言在数据科学份额占掉一大半,同时会吞食Python在数据科学位置。 3. Julia应用前景(来源:Julia文官网) ? 3.1. 数据可视化和绘图3.2. 和论文发表数学公式一样, Julia数学语法是表达算法理想方式,通过 自动微分, GPU速和terabytes数据支持来 建立可训练模型。 并行和异构计算 Julia设计上就具有并行性, 提供各个层次内置并行计算能力: 矢量化(SIMD), 多线程 和 超级计算机上运行分布式计算, Julia复杂编译器可以生成各种硬件速器机器码, 于很多事情,都有一个先发优势,遇到新东西,积极拥抱,上士闻道,勤而行之。这才是应该有态度。 人应该有舍我其谁自信,而不是妄自菲薄,故步自封。国通过互联网革命,取得领头。

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