序 当我们在 Android Studio 中，直接 Run 一个项目时，AS 会自动打一个 Debug 的 Apk，并通过 ADB 命令，将 App 安装到我们连接的设备上。...Run 的 Apk 2.1 testOnly 属性 我们知道，AS Run 起来的 Apk，会使用 Debug 签名进行签名，不过安装不上，并不是签名的问题。...虽然 FLAG_TEST_ONLY 属性最早可以追溯到 APK Level 4，但是它其实是在 Android Studio 3.0 上才被默认加入到 APK 中的。...这就是为什么你无法安装 Run 出来的 Debug.apk。 2.2 为什么要这么设计？ 这个问题，对于大多数开发者来说，基本上不是问题。...adb install -t debug.apk 如果想要阻止 AS 在 Run 时，构建的 APK 中增加 android:testOnly 标记，也是有办法的。
序 当我们在 Android Studio 中，直接 Run 一个项目时，AS 会自动打一个 Debug 的 Apk，并通过 ADB 命令，将 App 安装到我们连接的设备上。...Run 的 Apk 2.1 textOnly 属性 我们知道，AS Run 起来的 Apk，会使用 Debug 签名进行签名，不过安装不上，并不是签名的问题。...虽然 FLAG_TEST_ONLY 属性最早可以追溯到 APK Level 4，但是它其实是在 Android Studio 3.0 上才被默认加入到 APK 中的。...这就是为什么你无法安装 Run 出来的 Debug.apk。 2.2 为什么要这么设计？ 这个问题，对于大多数开发者来说，基本上不是问题。...八年Android开发，从码农到架构师分享我的技术成长之路，共勉！ 最后祝大家生活愉快~
即便你个人的影响力达到极高的程度，或许也无法在与 “独角兽” 争夺人才的战斗中讨得便宜。 该采取什么样的应对措施呢？ “拥抱现实，应对现实” ，这是《原则》中让我记忆较为深刻的一句话。...签完合同后，基本上你和你签合同的单位是没有任何交集的，他们只负责每个月给你发工资。 为什么 “更猛，更持久” ？ 不可否认，有许多企业排斥从 “乙方公司” 出来的小伙伴，甚至根本不看类似的简历。...长期以往，一年后，年龄长了，技术上却没有什么提高，焦虑感就这样产生了。...这时候，也许你就要再重新考虑住处和交通了，因此换工作的可能性会非常大。...总结 在面试中，我的确遇见过不少从 “乙方公司” 出来的优秀小伙伴，他们别无他求，只希望能够拥有 “归属感”、“稳定的环境” 及 “不错的氛围”，或许只有这样，他们才能重新认识自我，重新理解自己面对命运的选择
近日，reddit 上的一则热帖引来广大网友的讨论，这个帖子提到，最近，一些 Julia 语言包的开发人员讨论了 Julia 中 ML 的当前状态，并将其状态与 Python ML 生态系统进行了比较。...更具体地说，我在 SciML 中坚持使用 Julia 的主要原因是，DifferentialEquations.jl 库工作得非常好，但在 Python 中没有发现任何类似的东西。...然而，对于我的研究来说，真正痛苦的是 AD 部分。自从我开始使用 Julia ，我在 Zygote 中遇到了两个错误，这使我的工作速度减慢了几个月。...Julia 的内核速度很好：在 CPU 上，我们做得非常好，在 GPU 上，每个人都只是调用相同的 cudnn 等；Julia 的 AD 速度也很好。...一个足够大的矩阵乘法会解决分配问题或其他 O(n) 问题；Julia 不融合内核，因此在大多数基准测试中，如果用户查看它，就会发现它没有融合 conv 或 RNN cudnn 调用。
准备好所有步骤，并等待开始命令.compute（）然后开始工作。 为什么我们需要compute() 才能得到结果? 你可能会想，为什么我们不能立即得到结果，就像你在Pandas手术时那样?原因很简单。...但在相对较小的数据上使用Spark不会产生理想的速度提高。 Vaex 到目前为止，我们已经看到了将工作分散在更多计算机核心之间以及群集中通常有许多计算机之间的平台。...这通常会带来更好的性能。这两种语言都可以在jupiter notebook上运行，这就是为什么Julia在数据科学证明方面很受欢迎。 Julia语法 Julia是专门为数学家和数据科学家开发的。...我还尝试过在单个内核（julia）和4个处理器内核（julia-4）上运行Julia。 ? 通过将环境变量JULIA_NUM_THREADS设置为要使用的内核数，可以运行具有更多内核的julia。...Julia的开发考虑到了数据科学家的需求。它可能没有Pandas那么受欢迎，可能也没有Pandas所能提供的所有技巧。对于某些操作，它可以提供性能提升，我必须说，有些代码在julia中更优雅。
包含这些语言是为了作为基准，这就是为什么它们的测试也带有优化版本（-O3、-Ofast）的原因。...备注：在下面显示的结果中，我们使用了较旧版本的 Julia，因为在 Xeon Haswell 节点上安装最新版本的 Julia(1.1.1) 时我们遇到了困难。...这是我们支持的典型用户面临的问题类型：需要对数千个文件进行操作以提取所需信息的集合。拥有能够从文件中快速读取数据（如 NetCDF、HDF4、HDF5、grib 等格式）的工具对我们的工作至关重要。...对于 Julia，循环比向量化代码运行得更快。 在不涉及计算的情况下，使用循环与向量化相比，MATLAB 在性能上似乎没有显著变化。当进行计算时，向量化 MATLAB 代码要比迭代代码更快。...输入 / 输出： 虽然有些语言运行测试的速度比其他语言快，但在本地 Mac 上而不是处理器节点上运行测试的话，可以获得最大的性能提升。因为处理器节点使用机械硬盘，而 Mac 用的是固态硬盘。
Terminal 完全类似于在 Mac 或 Linux 机器上的终端（或 Windows 上的 cmd）。其能在你的网络浏览器内执行一些支持终端会话的工作。...你甚至能在你的笔记本中使用其它语言，比如 R、Julia、JavaScript 等。我个人很喜欢 R 中的 ggplot2 软件包，所以使用它来进行探索性的数据分析具有很大很大的优势。.../5512 如果你是一位 Julia 用户，你也能在 Jupyter Notebooks 中使用 Julia！...记住这些笔记本是 json 格式的，这在进行共享时不会很有帮助。我总不能在电子邮件和博客上贴上不同单元块，对不对？ 进入「Files」菜单，你会看到「Download As」选项： ?...JupyterLab 环境与 Jupyter Notebooks 环境完全一样，但具有生产力更高的体验。 ? JupyterLab 让你能在一个窗口中排布你的笔记本、终端、文本文件和输出结果工作区！
我认为 R，Python 和 Julia 是机器学习和数据科学中三个最重要的语言。任何人如果想在这个领域有所发展，长远来说这三种语言都需要掌握。 2....真正令 Python 在数据科学领域脱颖而出的事件还没发生。这个事件是什么呢？有人可能认为是 2015 年 9 月的 TensorFlow 发布，但我不这么认为。...编译型系统开发语言为什么不适用于机器学习呢？我认为主要有两个原因。...比如 Kaggle 的竞赛，优胜者往往要提交几百次才能取得满意的结果。在这样的工作模式中，编译型语言就显得太过麻烦了。 ?...很显然这种方式适合于保质期长的模型，也就是说，一个模型一旦调好，其性能在相当长的一段时间内都能够保持稳定，比如计算机视觉里很多的模型就有这个特点。
Julia还提供对并行和云计算的出色支持，这使其成为大数据项目的理想选择。 我应该学习Julia吗？...很多Julia开发人员在谷歌，美国宇航局和英特尔等公司工作，诸如RStudio这样的重大项目都已经宣布计划增加对Julia的支持。...并行性 Python为了充分利用系统上所有的CPU内核，是可以并行运行代码的。然而，这需要导入模块并可能会出现一些会使并行难以工作的问题。...类型检查 Python是一种动态类型语言，也就是说您可以在不指定类型的情况下声明变量，Python解释器会根据提供的值来确定类型（例如，m = 5将被解释为整数）。...Mac和Windows版本将自动在您的计算机上安装Julia; 在Linux上，您必须解压.tar文件并将其移动或符号链接到系统路径上的确定位置：[s97bdsj5pt.png] 写下你的第一个程序 在文本编辑器中
机器之心报道 机器之心编辑部 「我们已经从 Julia 中获得了很多灵感，但我们还是想要 Python。」 「人生苦短，我用 Python。」这是 Python 开发领域广泛流传的一句话。...为什么它越来越像 Julia，但又不完全像？」这是 PyTorch 核心开发人员 Edward Z. Yang 参与讨论的一个问题。...上述两个特性的结合为用户提供了一个兼具动态语言灵活性（可扩展性）和静态语言性能（高效代码）的系统。 实际上这也是 PyTorch 一直追求的。...例如 Julia 经常称用户可以直接使用数学运算编写循环并将其编译为高效代码，而我们不需要尝试这样做，因为我们的内核非常复杂，在任何情况下都能实现最佳的低级别实现。 为什么不直接使用 Julia？...因为我们既想要 Julia 的愿景，也想要 Python 强大的生态系统。这个方向具有巨大的潜力，但我们也有很多要做的工作和许多未解决的设计问题。我对接下来的发展感到非常兴奋。
2012年Julia正式发布，在《我们为什么要创建Julia》博客中，开发人员说：因为我们很贪婪，想让Julia拥有得更多。...2020年的Julia v1.5是一个大版本，博文宣称这个版本带来了一个主要的优化，能够显著减少一些工作负载中的堆分配。...网友@aviks 分享：十年前，我在Hacker News上看到这篇博客时的第一反应是「我们真的需要另一种编程语言吗」。那天工作很忙，所以我下载了源代码，并惊讶地看到它第一次就成功构建了。...在此后的几年里，我很荣幸地成为了这个神奇社区的一部分，并且能够在工作中每天编写 Julia。毫无疑问，Julia 已经改变了我的生活，而且我认为它已经以一种小小的方式改变了世界。...Julia最终完美地完成了工作，所以每次遇到这类问题的项目，我都会用它来解决。Julia语言一直做得很好，然后所有不断出现在这门语言上的变化都是如此之大。
那为什么按照梯度的反方向能到达局部的最低点呢？这个问题直观上很容易看出来，但严禁起见，我们还是给出数学证明。 对于连续可微函数f(x)，从某个随机点出发，想找到局部最低点，可以通过构造一个序列 ?...julia一元函数的梯度下降程序 using PyPlot delta = 1/100000 x = -1.1:delta:1.1 y = x.^2 dot = [1, 0.2, 0.04, 0.008...julia二元函数的梯度下降程序 这个图的text死活标不上，希望知道的朋友可以告知一下。...再多说一句，虽然我之前出了个Julia的教程，里面也包含4种绘图工具(Plots,GR,Gadfly & PyPlot)，但没有画过3维的图形，今天为了画这个图可真是费尽周折，Julia官网上的3D绘图的程序基本没有一个可以直接使用的...，具体的绘图过程和调试中碰到的问题我还会整理篇文章到知乎和公众号，大家可以看一下。
例如，Patrick Kidger 描述了他使用 Julia 进行机器学习研究的尝试： 在 Julia Discourse 上看到帖子说「XYZ 库不 work」是很常见的，随后其中一位库维护者的回复说...最终我发现了错误：Julia/Flux/Zygote 返回了不正确的梯度。在花了这么多精力之后，我放弃了。经过两个小时的开发工作，我成功地在 PyTorch 中训练了模型。...@JordiBolibar：从我开始使用 Julia 进行研究以来，我在 Zygote 中遇到了两个 bug，这使我的工作减慢了几个月。...Julia 社区有非常多有能力、有才华的人，他们用自己的时间、工作和专业知识为 Julia 的改进做出了贡献。...语言设计者不应该仿照 Julia 的所有功能，但他们至少应该理解为什么它会如此有效，并且能够在未来的设计中实现类似级别的代码复用。
对这个问题，核心开发成员中的Edward Yang在论坛上作出过一些回应。...那为什么不直接改用Julia呢？ 害，其实是舍不得Python那无可替代的生态。 当初从原版Torch使用的Lua改用Python就是看中了生态这一点。...△ TIOBE指数中的Julia流行趋势变化 Julia改变了过去他们只能用C等高性能语言做底层开发、同时用高易用性的Python等语言做扩展开发的割裂问题。...最后，有人很不理解PyTorch开发团队不选择迁移到Julia的做法，既然Julia语言有所有他们需要的特性，还要花时间在Python里重新造轮子是自找麻烦。...另一位的视角有些微妙的不同： 这正是PyTorch团队想把方便留给用户，而把麻烦留给自己。对这种态度我很感激。
这也是为什么越来越多的程序员开始使用其他语言的原因ーー顶尖的程序员通常使用Julia、 Go 和 Rust。Julia 擅长数学和技术任务，而 Go 则擅长模块化程序，Rust 是系统编程的首选。...几乎没有一个与 Python 相关的问题不能在一次 Google 搜索中找到答案。 相比之下，Julia的社区非常小。...这使得修补 Python 代码运行速度慢的缺点变得非常容易。或者在你了解Julia的同时保持工作效率。...但是如果考虑到 Julia 是一种非常年轻的语言，利用有限的资源已经开发了相当多的库。除了 Julia 的库数量不断增长之外，它还可以与 c 和 Fortran 的库接口来处理绘图工作。...不，你宁愿在未来的项目中尝试一种新的语言。这就造成了每种编程语言从发布到采用之间的时间滞后，但是现在就使用Julia也很容易，因为Julia允许大量的语言转换，即在其他宿主语言中使用Julia。
Julia Data—处理表格数据的 Julia 库 Data Read—从 Stata、SAS、SPSS 读取文件 Hypothesis Tests—Julia 中的假设检验包 Gladfly —Julia....NET 计算机视觉 OpenCVDotNet —包装器，使 .NET 程序能使用 OpenCV 代码 Emgu CV—跨平台的包装器，能在 Windows， Linus， Mac OS X， iOS，...支持 Windows， Linux 和 Mac 上的 .Net 4.0， .Net 3.5 和 Mono ，Silverlight 5， WindowsPhone/SL 8， WindowsPhone...使用 Python 编写，可以在 Mac、Windows 以及 Ubuntu 上运行。...Ruby 自然语言处理 Treat—文本检索与注释工具包，Ruby 上我见过的最全面的工具包。 Ruby Linguistics—这个框架可以用任何语言为 Ruby 对象构建语言学工具。
Julia Data—处理表格数据的Julia库 Data Read—从Stata、SAS、SPSS读取文件 Hypothesis Tests—Julia中的假设检验包 Gladfly —Julia编写的灵巧的统计绘图系统....NET 计算机视觉 OpenCVDotNet —包装器，使.NET程序能使用OpenCV代码 Emgu CV—跨平台的包装器，能在Windows, Linus, Mac OS X, iOS, 和Android...支持 Windows, Linux 和 Mac上的 .Net 4.0, .Net 3.5 和 Mono ，Silverlight 5, WindowsPhone/SL 8, WindowsPhone 8.1...Python 计算机视觉 SimpleCV—开源的计算机视觉框架，可以访问如OpenCV等高性能计算机视觉库。使用Python编写，可以在Mac、Windows以及Ubuntu上运行。...Ruby 自然语言处理 Treat—文本检索与注释工具包，Ruby上我见过的最全面的工具包。 Ruby Linguistics—这个框架可以用任何语言为Ruby对象构建语言学工具。
InfoQ 有幸与 Kamiński 教授进行了交流，以便于更好地理解他的观点。 InfoQ：您能描述一下自己的背景以及所参与的与 Julia 相关的工作吗？...在 StackOverflow 上，我是 [julia] 标签下排名第二的回答者。...在其之前，会出现一些问题，这是由于它所采用的用来同步 GitHub 的包管理协议经常会因为企业环境中的防火墙设置而崩溃。 为什么这很重要呢？...在实践中，这意味着什么呢？如果你正在做一个项目的话，那么你不会陷入这样的思考：“我可以使用 Julia 吗，在未来的三个月内，我可能在项目里会使用一些 Julia 还没有提供的东西？”...如果有一个非性能关键性的新任务，那么可以选择你最熟悉的任意语言（如果你在上述的第一点上做过很多工作的话，就像我这样，那么你可以安全地选择 Julia）。
为什么其他脚本语言不也提升一下速度？Julia 可以做到的，为什么其他脚本语言做不到？ 你能提供基准测试来证明它的速度吗？ 这似乎有违 “天底下没有免费的午餐” 的道理。它真的有那么完美吗？...因为人们在这些 JIT 编译器上所做的工作比 Julia 要多得多，所以我们凭什么认为 Julia 这么快就会超过这些编译器？但其实这完全是对 Julia 的误解。...我想以一种非常直观的方式说明，Julia 的速度之所以快，是因为它的设计决策。...Julia 中的数学运算 一般来说，Julia 中的数学运算与其他脚本语言中的数学运算看起来是一样的。...在很多情况下，你会发现你可以从一开始就使用不同的类型，以此来实现类型稳定性（为什么不直接使用 2.0^-5？）。但是，在某些情况下，你找不到合适的类型。
优秀的语言设计结合强大的即时（Just-In-Time, JIT）编译系统LLV[插图]，使得Julia的运行性能在很多时候能够媲美C语言。...我就说一下我为什么喜欢这个语言。...在现代的计算机语言里面，乘法的符号。让我很难过，迷惑，为什么这么说？ 且看例子：2乘以2 你找一个随便的人指定这个任务，ta会怎么做？...但是julia不一样 ? 我随手写了一个函数，可以看到出来17x就是17^x是不是很酷 ---- 接下来说怎么写这个东西，目前来讲有几种常见的作法。...这两个函数都可以接收任意类型、任意数量的参数，在执行时会立即将参数的内容打印到屏幕上。
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