Julia Language 64 bit è tipizzato in modo dinamico, sembra un linguaggio di scripting e ha un buon supporto per l'uso interattivo. Julia ha un linguaggio ricco di tipi di dati descrittivi e le dichiarazioni di tipo possono essere utilizzate per chiarire e consolidare i programmi. I programmi si compilano in un efficiente codice nativo per più piattaforme tramite LLVM.
Julia usa il dispacciamento multiplo come paradigma, rendendo semplice esprimere molti schemi di programmazione orientata agli oggetti e funzionale . La libreria standard fornisce I / O asincrono, controllo di processo, registrazione, creazione di profili, un gestore di pacchetti e altro. Ha una sintassi di alto livello, che lo rende un linguaggio accessibile per i programmatori di qualsiasi livello o esperienza. Julia Language è gratuito per tutti, e tutto il codice sorgente è visualizzabile pubblicamente su GitHub .
È stato scaricato più di 10 milioni di volte e la community è registrata oltre 2.000 pacchetti per uso comunitario. Questi includono varie librerie matematiche, strumenti di manipolazione dei dati e pacchetti per l'elaborazione di scopi generici. Oltre a questi, puoi usare facilmente le librerie di Python R, C / Fortran, C ++ e Java.
Caratteristiche e caratteristiche
Visualizzazione dati e Plotting
La visualizzazione dei dati ha una storia complicata. Il software di stampa crea un compromesso tra funzionalità e semplicità, velocità e bellezza e un'interfaccia statica e dinamica. Alcuni pacchetti visualizzano e non cambiano mai, mentre altri effettuano aggiornamenti in tempo reale.
Crea, distribuisci o incorpora il tuo codice
L'app ti consente di scrivere interfacce utente, compilare staticamente il tuo codice o addirittura distribuirlo su un server web. Ha anche potenti capacità di tipo shell per la gestione di altri processi. Fornisce macro simili a Lisp e altre strutture di metaprogrammazione.
Interagisci con i tuoi dati
L'ecosistema di dati ti consente di caricare rapidamente set di dati multidimensionali, eseguire aggregazioni, join e operazioni di preelaborazione in parallelo, e salvarli su disco in formati efficienti. Puoi anche eseguire calcoli online sui dati di streaming con OnlineStats.jl. Che tu stia cercando DataFrames comodo e familiare o un nuovo approccio con JuliaDB ti offre una ricca varietà di strumenti. Queryverse fornisce funzionalità di query, I / O file e visualizzazione. Oltre a lavorare con i dati tabulari, i pacchetti JuliaGraphs semplificano il lavoro con i dati combinatori.
Scalable Machine Learning
Fornisce strumenti potenti per apprendimento (Flux.jl e Knet.jl), apprendimento automatico e intelligenza artificiale. La sintassi matematica di Julia lo rende un modo ideale per esprimere algoritmi così come sono scritti su carta, costruire modelli addestrabili con differenziazione automatica, accelerazione GPU e supporto per terabyte di dati con JuliaDB .
Rich Ecosystem for Scientific Computing
Julia è stata progettata da zero per essere molto brava nel calcolo numerico e scientifico. Questo può essere visto nell'abbondanza di strumenti scientifici scritti nell'app, come l'ecosistema di equazioni differenziali all'avanguardia (DifferentialEquations.jl), strumenti di ottimizzazione (JuMP.jl e Optim.jl), solutori lineari iterativi ( IterativeSolvers.jl), un solido framework per trasformazioni di Fourier (AbstractFFTs.jl), un framework di simulazione quantistica per scopi generici (Yao.jl) e molti altri, che può guidare tutte le tue simulazioni.
Parallel and Heterogeneous Computing
Il linguaggio è progettato per il parallelismo e fornisce primitive integrate per il calcolo parallelo a tutti i livelli: parallelismo a livello di istruzione, multi-threading e calcolo distribuito. Il progetto Celeste.jl ha raggiunto 1,5 PetaFLOP / s sul supercomputer Cori della NERSC utilizzando 650.000 core. Il compilatore può anche generare codice nativo per vari acceleratori hardware, come GPU e Xeon Phis. Pacchetti come DistributedArrays.jl e Dagger.jl offrono livelli più elevati di astrazione per il parallelismo.
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