11 月 12 日，微软将 Jupyter Notebook 支持从 Python 扩展中独立出来，发布新的 Jupyter 扩展，支持智能感知，调试等功能的交互式编程和计算。Jupyter 扩展通过新的“ Native Notebooks Experi

Python 是20世纪90年代发布的一种通用编程语言。虽然 Python 语法简洁，但它在第一个十年中并不为人所知，也没有真正进入开发人员的工作中。Perl 是首选的脚本语言，Java 已经成为面向对象编程领域的主流。这个发现让非常多开发人员将 Pyt

Julia 语言官网分享了其 2020 年用户及开发者调查的结果。该调查以英语、西班牙语、中文和德语这四种语言进行，中文流利者占 11%；共有2,565 名来自 102 个国家和地区的受访者，去年的参与人数为 1,844 人。与其他大多数语言调查不同的是，

julia做科学计算不错，号称比C 和Fortran都快，语法有matlab和lisp风，也非常容易写。julia和python交互很方便。所以用julia实现算法。用python做工程+胶水。以官方发布的二进制为主. 官网居然没有直接给出源码编译安装的方

Julia是一种高级编程语言，由麻省理工学院的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。Julia的主要优点是它的速度，它的应用程序与Python或R相比，运行时间更快。Jul

Julia是一种多范式函数编程语言，主要用于机器学习和统计编程。虽然Julia当然没有Python那么受欢迎，但是将Julia用于数据科学有一些巨大的好处，使得它在Python的许多情况下都是一个更好的选择。Python的应用范围很广泛，很多事情可以用Py

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 Pytho

有一门语言，它看起来像 Python ，感觉起来像 Lisp ，运行起来又像 C 一样快速，他就是Julia。近年来，Julia 语言已然成为编程界的新宠，尤其在科学计算和人工智能领域炙手可热。据 Julia Computing 的宣传，在七项基础算法的测

托马斯.库尔提出“科学的革命”的范式论后，Robert Floyd在1979年图灵奖的颁奖演说中使用了编程范式一词。编程范式，简单来说，就是编写命令的方法。众所周知，一门语言的思想建立在其编程范式之上。很知名的三种范式分别是面向对象编程、指令式编程和函数式

之前就关注过这个Julia，这两天帮同学编译一个OpenCV的代码，感觉C++有很多无法替代的场景。然而目前以后很多尝试去替代C++的部分使用场景，其中Go和Julia就是其中的两个。今天早上搜了一下，Julia现在已经是1.3版本的，之前安装的时候网速特

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？凭借资源和速度这两把“利剑”，两个月大的Julia已经和30岁的Pyth

最近，「区块链」、「联邦学习」等概念受到了空前的关注。而在这些概念背后，少不了一项技术的影子——「同态加密」。本文介绍了使用 Julia 语言进行基于同态加密数据机器学习的全过程，对于入门者具有极大的参考价值。请不要将文中的任何示例用于生产应用程序。在使用

InfoWorld recognizes the leading open source projects for software development, cloud computing, data analytics, and machine lea

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

近年来，由麻省理工学院创建的编程语言 Julia 越来越受欢迎，但仍然远远落后于 Java、C 和 Python。根据 Tiobe 2019 年 8 月的编程语言排名，Julia 在其基于搜索引擎的搜索结果中排名第 39 位，高于一年前的第 50 位，与去

科学计算，是使用计算模型来解决科学和工程问题，它近年来从人工智能机器学习技术的迅速发展中获益良多。现在，研究人员正在探索连接这两个世界的方法。Julia Computing & MIT 的一个研究小组提出，广泛的科学计算和机器学习领域都需要在其底层

前面两篇让代码飞起来——高性能 Julia 学习笔记（一） 让代码飞起来——高性能 Julia 学习笔记（二）， 介绍了如何写出高性能的 Julia 代码， 这篇结合我最近的项目， 简单测试对比一下各种语言用 monte carlo 算法计算 pi 的效率

数字Julia 中 Number 的 size 就跟 C 语言里面一样， 直接依赖于底层的 CPU/OS， 32 位 OS 上 integer 默认是 32 位， 64 位 OS 上 integer 默认是 64 位。Int64 和 Int32 都只能表示

最近有个项目是计算密集型的， 最开始用 TS 快速实现了算法原型， 后来改用 Go 重写， Go 的 goroutine 用起来还是蛮爽的， 很容易把所有 cpu core 跑满。一开始打算用 Rust 尝试一下， 之前用过一下， 性能确实可以，结果前段时

请阅读发布博客文章，了解该语言的一般概述以及自Julia v0.6以来的许多更改。请注意，0.7版本与1.0一起发布，以提供1.0版本之前的软件包和代码的升级路径。有关自0.6以来的所有更改的完整列表，请参阅版本0.7的发行说明。Julia为高级数值计算提