除了网友的热烈讨论外，Julia 软件包开发人员 Christopher Rackauckas 围绕以下 7 个问题，解答了网友比较关心的内容。...在不久的将来该生态系统在哪些方面优于其他流行的 ML 框架（例如 PyTorch、Flax 等），为什么？ 目前 Julia 的 ML 生态系统在功能或性能方面存在哪些缺点？...Julia 在这些领域变得具有竞争力的时间节点在哪？ Julia 的标准 ML 包（例如深度学习） 在性能方面与流行的替代方案相比如何（更快、更慢、相同数量级）？...有没有重要的 Julia 实验，可以针对流行的 ML 替代方案进行基准测试？ 如果一家公司或机构正在考虑创建职位来为 Julia 的 ML 生态系统做出贡献，有没有最佳案例？为什么他们应该这样做？...哪些贡献最有影响力？ 为什么与其他框架合作的独立开发人员应该考虑为 Julia 的 ML 生态系统做出贡献？ 对于某些特定任务，Julia 开发人员倾向于使用哪些软件包？
对于数据科学流程的各个阶段，Julia 都有相应的扩展包，如果你在其中找不到合适的工具，你完全可以自己开发一个，不用担心对系统性能的影响。...思考题 1．在数据科学项目中，数据工程具有哪些重要性？ 2．数据框与矩阵相比，有哪些主要的优点？ 3．如何从 .json 文件中导入数据？...多数指标都与特定分类问题的混淆矩阵相关。 混淆矩阵是一个 qxq 的矩阵，表示分类器预测标签的正确程度以及错误预测的位置（q=类别数量）。对角线上的元素对应于正确分类。...绝大多数分割聚类方法本质上都具有随机性，分割聚类不但可以进行数据探索，还可以为分类问题找出目标变量。Julia 的 Clustering 扩展包实现了分割聚类方法。...6．编写程序在给定图中找出最大生成树。（提示：如果你使用一个图分析扩展包中的函数作为基础，那么程序就会非常小。） 7．保存图（gg）的数据文件中包含了图的所有信息吗？为什么？
这个程序包建立在 Julia 编译程序测试接口上，而且特意创建 LLVM.jl 和 CUDAdrv.jl 这两个用来编译和执行代码的程序包。.../julia 在 Julia 交互编程环境（REPL）中，只需使用程序管理包就可以安装 CUDAnative.jl 及其附属程序。...上述实例中的大部分都未曾依赖于CUDAnative.jl，但是却都利用到了CUDAdrv.jl 的功能。...但是，我们没有记录哪些部分的 API 是被覆盖的，或者说，我们没有记录抽象的表现过程，所以你需要参考 CUDAnative 和 CUDAdrv 库中的示例和测试结果。...并且它们也需要相关的记录，以覆盖和解释那些已经执行过了的程序包。
将函数应用于特定的参数元组时，将应用适用于那些参数的最特定的方法。因此，函数的整体行为是其各种方法定义的行为的拼凑而成。...Matched::Number) at none:1 通过在交互式会话中输入函数对象本身，可以轻松查看函数存在哪些方法： julia> f f (generic function with 2 methods...要找出这些方法的签名是什么，请使用以下methods()函数： julia> methods(f) # 2 methods for generic function "f": f(x::Float64,...该机制也是Julia中类型构造函数和闭包（引用其周围环境的内部函数）如何工作的关键，这将在本手册的后面部分进行讨论。...} 最好的办法是避免定义两种这些方法：相反，依赖于一个通用的方法-(A::AbstractArray, b)，并确保这种方法与普通电话（等实现similar并-为每个容器类型和元素类型做正确的事）分开。
【导读】Julia作为2012年才诞生的一门新兴动态编程语言，近年来得到了迅速普及，它具有哪些独特的特点优势？本文就列举了程序员学习Julia的五大理由。...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。 作为程序员，为什么选择使用Julia？...1、Julia的代码库完全由Julia本身编写 如果你使用Julia开发应用程序，这也意味着你也可以为Julia语言本身添砖加瓦。与其他动态语言相比，这是Julia最重要的优势之一。...在Julia中，当用户调用函数时，参数是已知的。编译器会仔细观察函数，找出特定参数所需的必要CPU指令。 一旦精确的指令被映射出来，Julia就可以很快执行。...对于开发人员来说，这是一个非常有用的功能，可以导出一些方程并直接输入。 4.动态化且易于理解 Julia是一种动态编程语言，但也可以将某些值指定为特定类型来作为静态类型系统使用。
选定语言后，努力把各种包和模型都吃透。决定你掌握程度的首要因素是你能接触到哪些特定领域的包。 顶级数据科学家必须既是全面编程小能手，也是鼓捣数字神队友。...2、对于特定的统计、数据分析问题，R包“海纳百川”式的涵盖范围使其在面对Python时有那么一丢丢优势；但是谈到通用语言，Python总能给你更快、更安全的选择。...然而，数据科学工作的大头都依赖于ETL，SQL的长盛不衰和简明高效恰恰证明这是一门值得现代数据科学家了解掌握的有用语言。...然而，面对其它语言时，你也不得不面对没有各类统计特定包可用的现状。尽管如此，Java仍然值得拥有-尤其是你已经掌握了R和/或Python的情况下。...2、程序包数量有限是语言处于新生阶段和开发社群较小的另一个后果。不像建立很长时间的R和Python，Julia目前在软件包上还没有太多的选择性。
Julia提供了一个名为DataFrames的包，它具有使用DataFrames所需的所有功能。Julia的DataFrames包提供了三种数据类型。...• 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。...而DataFrames包中的DataArray类型提供了这些功能（例如，可以在数组中存储一些缺失值）。 • DataFrame：这是一个二维数据结构，其提供了很多功能来表示和分析数据。...DataFrames中的NA数据类型 在实际生活中，我们会遇到无值的数据。虽然Julia中的数组无法存储这种类型的值，但DataFrames包中提供了这种数据类型，即NA数据类型。...NA并不总是影响应用于特定数据集的函数。因此，不涉及NA值或不受其影响的方法可以应用于数据集；如果涉及NA值，那么DataArray将给出NA作为结果。
2016 年九月发布了Julia 0.5，涵盖了 1100 个工具包，比一年前的 0.4 版本增加了 57%。Julia 开发者社区的规模还很小，目前在全世界范围内大约有 15 万用户。...因此，若要成为大数据、机器学习工程师们的普遍选择，它需要在多个领域成长起来。其中最重要的是开发者社区，它亟需壮大以提供更多的工具包和库。...它们有非常扎实的社区群众基础——不断加入新工具包以及库的支持。有观点认为这些主流语言会不断改进，并在未来的某个时间点，在原本的短板上一举超越这些新兴、但强大的小众语言。...但如果你需要与 DynamoDB 或 RedShift 这样的特定服务交互，Python 的 API 要比 Julia 的原生库成熟、强大得多。”...想要拿 Julia 试手的开发者，需要仔细考虑他们使用该语言的用途，以及拿什么与之配合。 “所有想要加入 Julia 阵营的公司都需要弄清楚，你想要用它来实现哪些不一样的功能？
福利来了~Julia团队又发布了新的全功能调试器，可以以多种姿势调试代码，节省你的工作量。...神奇的包 全能新调试器不仅带来了全新的功能，还为一些已经发布的Julia包赋予了新功能。...它们可能已经不是你熟悉的包了，Julia中已经形成了新的包“生态系统”，由四组大将组成，分别是JuliaInterpreter、LoweredCodeUtils、CodeTracking、Revise和...支持断点：你可以把它当作编译器自身另一种形式的控制流。现在可以支持在特定源代码行或特定方法的入口处设置断点，还能自动识别错误。...不过，LoweredCodeUtils是最新包中最深入最难懂的，让不少人头大。
SWI-Prolog 官网有各个操作系统的二进制安装包，下载即可。Debian / Ubuntu 系统还可以用下面的命令。...执行表达式colorify(A,B,C,D,E)，SWI-Prolog 就会将三种颜色依次赋值给变量，测试哪些组合是可能的结果。 ?- colorify(A,B,C,D,E)....请根据下面的条件和线索，找出谁是凶手。 已知条件：六个嫌疑犯是三男（George、John、Robert）三女（Barbara、Christine、Yolanda）。...每间房间都有一件可疑的物品，可以当作凶器：包（Bag）、火枪（Firearm）、煤气（Gas）、刀（Knife）、毒药（Poison）、绳索（Rope）。...线索一：厨房里面是一个男人，那里的凶器不是绳索、刀子、包和火枪。
最近，Julia的开发者们又发布了一篇博客，收集了过去十年的一些Julia故事，希望共同反思和进步，让Julia在十年后变得更好。...在2019-2020年间，又陆续发布了v1.1、v1.2、v1.3和v1.4版本，对bug进行了修复，并增加了异常堆栈、对网络浏览器的内置支持、可组合的多线程并行和Julia包的二进制工件系统。...同年发布的Julia 1.6通过并行预编译和更快的软件包加载改善了性能，v1.7引入了更快的随机数生成器，并使用Xoshiro256系列RNG中更小的状态，在每个任务中都放一个状态，并在每个任务创建时分叉它...这使得随机数只依赖于任务的生成结构，而不依赖于并行执行计划。2022年2月，Julia走过十年，版本号也将发布1.8版本。...Julia背后的用户故事 截至2020年，Julia的下载量累计3500万次，拥有6800个Julia包，超过1180万行代码，有超过一万家公司，1500家大学都在使用。
现在，我看到事情正在发生着明显的变化，尤其是 核心 Julia 语言，但是类似的事情还在包生态系统中存在。...我认为它并非生产环境就绪的必备特性（很多被视为生产环境就绪的脚本语言都没有提供这样的选项），但是在很多场景下，具备这样的特性是很棒的。 现在，我澄清一下，哪些是“生产环境就绪”定义中不应该包含的内容。...而且，我相信 Julia 已经达到了一个很容易实现的成熟等级，不管是现有的包还是与外部工具集成，在 Julia 中都是非常简单的。...另外，网上已经有很多免费的资源。 InfoQ：除了关注 Julia 是否已经生产环境就绪，或者它适用于哪些领域，在您看来，该语言的主要优势是什么？...首先，大多数的 Julia 包都是 MIT 协议的，在企业环境中，这通常是很受欢迎的。
超过 700 人对 Julia 做出了实质性贡献，还有更多的人数以千计的令人惊叹的 Julia 开源包。总之，我们构建了这样一种语言： ? 快速：Julia 为高性能而生。...Julia 的多分派非常适合定义数字和数组类型的数据类型。 （可选）多样：Julia 具有丰富的描述性数据类型，类型声明可用于阐明和巩固程序。 可组合：Julia 的包可以很好地协同工作。...它还支持 per-project 的包环境，并记录工作应用的确切状态，以便与他人共享 - 以及你未来的项目。此外，还引入了对私有包和包存储库的无缝支持。...你可以使用与开源软件包生态系统相同的工具来安装和管理私有软件包。 Julia 有一个新的缺失值表示规范。能够表示和处理缺失的数据是统计和数据科学的基础。...你的程序不会因为无效 Unicode 的单个丢失字节就浪费数小时或数天的时间。保留所有字符串数据，同时指示哪些字符有效或无效，使你的应用程序可以安全方便地处理具有所有不可避免的瑕疵的真实数据。
在安装配置环境阶段就遭遇了不少坑，吃了不少苦头，这里不得不吐槽级距，julia的安装配置一点儿也不比python简单，自己配置原生环境，结果下载包各种不兼容，想要导入本地数据，需要解决CSV包、xlsx...包的接口问题，总之一路坎坷。...2、常用文件管理工具： julia的包管理工具类似Pyrhon中的conda，叫做Pkg： Pkg.add("packages") #安装包 Pkg.build("packages") #配置包...可恶的中文乱码。最简单的办法就是手动修改编码为UTF-8然后再次导入。 ?...1 julia> dict["a"] #字段索引 1 4.5 数据框 using DataFrames #julia的数据框并非内置类型，而是需要额外加载包 julia> DataFrame(A
这里用julia来计算张量网络的话会依赖于Einsum这个第三方包，需要我们来手动安装。...首先我们测试一下直接调用这个包的指令，如果这个包已经被安装了，那么调用就不会报错： 1 2 3 4 5 6 julia> using Einsum ERROR: ArgumentError: Package...基本用法示例 在上面一个案例中我们执行了一个简单的功能测试，并介绍了julia的包的安装，这里我们再介绍一下julia语言的一些基本用法。...而类似于上述章节中的Einsum，这里我们也需要用Pkg来安装一下这个包： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 julia>...我们介绍了其在Manjaro Linux平台下的安装方法，及其基本使用方法，如变量定义、函数定义和调用、包的管理以及与python编程语言的协同工作。
Julia 编程语言最初由麻省理工学院（MIT）立项开发，目前在全球用户中拥有 2900 多万次下载量，具有 3.4 万颗星，已经有数千位开源开发者为 Julia 及其 6000 多个注册软件包贡献力量...最后他们通过非常巧妙的编程语言设计从技术上实现了这个目标，其中包含两个核心方面： 一个就是研究动态语言的哪些特征使其难以有效的进行编译，这些特征可能包括任意的非局部效应。...另一个核心方面是一个系统，称之为“动态多分派（dynamic multiple dispatch）”，它是 Julia 语言的核心范式，允许我们针对特定类型的参数进行动态最优算法选择。...那时候人们刚刚开始为商业或学术应用编写软件，而且开发思路没办法摆脱当时的时代局限。从上帝视角来看，目前的 SPICE 电路模拟器等各类软件总会有大量拼凑而成的专有版本，着实让用户感到头痛。...咨询和支持业务当然很好，但也对社区规模有着比较严格的要求；我们的能力足以在帮助制药及其他应用领域解决大问题的同时，继续保持语言的顺利发展。当下，我们的工作重点开始转向如何在特定行业中运用这项技术。
一个充满活力和繁荣的社区就围绕这种语言成长起来，世界各地的人们都在为了这个目标而不断努力改进和塑造Julia。 超过700人为Julia做出了自己的贡献，更多人创造了成千上万开源的Julia包。...Julia的多分派自然适合于定义数值和类数组的数据类型。 可选的类型标注：Julia拥有丰富的数据类型描述，类型声明可以使得程序更加可读和健壮。 可组合：Julia的包可以很自然的组合运行。...这种语言是“足够成熟的”。基于这样的一个坚实的基础， 核心语言的开发者和社区都可以集中于第三方包，工具，和新特性的开发上。...它也支持虚拟环境和记录当前工作环境的状态然后将其分享给其它开发者或者是自己。最后重新设计的包管理器也带来了 私有包和包的仓库的无缝衔接。你可以用使用开源生态同样的方式用它来管理自己的私有包。...所有的字符串数据会保留，同时指出哪些字符是有效的哪些是无效的，这样允许你的应用安全并方便地运行在不可避免会出现缺陷的真实世界的数据中。
2016 年九月发布了Julia 0.5，涵盖了 1100 个工具包，比一年前的 0.4 版本增加了 57%。Julia 开发者社区的规模还很小，目前在全世界范围内大约有 15 万用户。...因此，若要成为大数据、机器学习工程师们的普遍选择，它需要在多个领域成长起来。其中最重要的是开发者社区，它亟需壮大以提供更多的工具包和库。...开发者社区 Julia 最大的短板在于社区。Python 已经 25 岁了， R 语言快 25 岁了，Matlab 超过 30 岁了。它们有非常扎实的社区群众基础——不断加入新工具包以及库的支持。...但如果你需要与 DynamoDB 或 RedShift 这样的特定服务交互，Python 的 API 要比 Julia 的原生库成熟、强大得多。”...想要拿 Julia 试手的开发者，需要仔细考虑他们使用该语言的用途，以及拿什么与之配合。 “所有想要加入 Julia 阵营的公司都需要弄清楚，你想要用它来实现哪些不一样的功能？
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