Julia是一款好用的编程语言,是动态键入的,更像是一款脚本语言,可重现的环境使用户可以跨平台使用预先构建的二进制文件,每次重新创建相同的Julia环境。 Julia编程语言特色丰富的科学计算生态系统 Julia从头开始设计,非常擅长数值和科学计算。 可以在应用程序中编写的大量科学工具中看到这一点 例如最新的微分方程生态系统(DifferentialEquations.jl),优化工具(JuMP.jl和Optim.jl) 迭代线性求解器( IterativeSolvers.jl),用于傅立叶变换的强大框架(AbstractFFTs.jl) 通用量子模拟框架(Yao.jl)等,可以推动所有模拟。 并行和异构计算 该语言专为并行性而设计,并为每个级别的并行计算提供内置基元: 指令级并行性,多线程和分布式计算。 Celeste.jl项目在NERSC的Cori超级计算机上使用650,000个内核,达到1.5 PetaFLOP / s。 编译器还可以为各种硬件加速(例如GPU和Xeon Phis)生成本机代码。 诸如DistributedArrays.jl和Dagger.jl之类的包为并行提供了更高级别的抽象。 Julia编程语言功能介绍数据可视化和绘图 数据可视化具有复杂的历史。 绘图软件在功能与简单性,速度与美感以及静态和动态界面之间进行权衡。 有些软件包可以显示,并且永远不会更改,而其他软件包则可以实时更新。 构建,部署或嵌入代码 该应用程序使您可以编写UI,静态编译代码,甚至将其部署在Web服务器上。 它还具有强大的类似于Shell的功能,用于管理其他进程。 它提供类似Lisp的宏和其他元编程功能。 与数据交互 数据生态系统使您可以快速加载多维数据集,并行执行聚合,联接和预处理操作 并以有效格式将其保存到磁盘。 您也可以使用OnlineStats.jl对流数据执行在线计算。 无论您是寻找方便,熟悉的DataFrame,还是使用JuliaDB的新方法,它为您提供了丰富的工具。 Queryverse提供查询,文件IO和可视化功能。 除了处理表格数据之外,JuliaGraphs包还使处理组合数据变得更加容易。 可扩展的机器学习 它提供了用于深度学习(Flux.jl和Knet.jl),机器学习和AI的强大工具。 Julia的数学语法使其成为表达算法的理想方式,就像它们写在论文中一样 构建具有自动微分,GPU加速以及可通过JuliaDB支持TB级数据的可训练模型。 使用编程语言写的程序,由于每条指令都对应计算机一个特定的基本动作,所以程序占用内存少、执行效率高。 |