在Julia中,函数是一个将参数值元组映射到返回值的对象。从函数可以更改并受程序全局状态影响的意义上讲,Julia函数不是纯数学函数。在Julia中定义函数的基本语法为:
以快速简洁闻名Julia,本身就是为计算科学的需要而生。用它来学习微积分再合适不过了,而且Julia的语法更贴近实际的数学表达式,对没学过编程语音的初学者非常友好。
Plots配合portfoliocomposition能够画出代码量少而且有内容丰富的图片,但在Julia v1.0版本中好像目前还不支持,等支持后会专门做一个用Plots绘图的教程。
经过我测试,Bing是唯一不把AV女演员放最前面的搜索引擎,不过谷歌也是。。。合着就咱们的浏览器干这事。
Julia的入门非常简单,尤其是当您熟悉Python时。在本篇文章中,我们将使用约翰霍普金斯大学系统科学与工程中心在其GitHub存储库中提供的Covid-19数据(https://github.com/CSSEGISandData/)。
BioStructures提供了读取,写入和操纵大分子结构(蛋白质)的功能。可以将Protein Data Bank(PDB),mmCIF和MMTF格式的文件读入。还提供了访问PDB的功能。
3.假设你想创建一个列表,保存在一段文本中遇到的不同的(唯一的)词以及词的数量,你应该使用哪种数据结构来保存它们,可以最容易地进行随后的数据存取?
梯度下降法(gradient descent)是一种常用的一阶(first-order)优化方法,是求解无约束优化问题最简单、最经典的方法之一。
我们知道,开发人员已经使用Python近30年了,并且目前正受到机器学习和数据科学家的大力推动。而Julia从2012年才开始使用,到2019年1月Tiobe官网发布了编程语言排行榜中,Julia已经排在第37位了。
Julia是一种高级编程语言,由麻省理工学院(MIT)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。
据 MIT 报道,截至 2018 年底,Julia 的下载量超过 300 万,并在超过 1500 所大学中用于科学和数值计算。根据 2019 年 8 月 TIOBE 编程语言指数,Julia 从 7 月的第 50 名升至第 39 名,在众多语言中上升幅度显著。今年 7 月,在将 Python 解释器移植到 Firefox 之后,Mozilla 出资将 Julia 引入 Firefox 和一般浏览器……
备受期待的Julia语言的1.0版本积累了富有野心的程序员们的十年心血。 在 JuliaCon2018 发布会上,Julia 社区正式将该版本设置为1.0.0。
以前听说过Julia,不过那时候官网还处于时不时宕机状态,最近Julia发布了1.0 released版本到处都是它的资讯,官网良心自带简体中文,趁着热度我也来试试,顺便聊记一二。
今天来介绍一个小项目:在 TensorFlow 中生成分形图案。分形本身只是一个数学概念,与机器学习并无太大关系,但是通过分形的生成,我们可以了解怎么在 TensorFlow 中进行数学计算,以及如何进行基本的流程控制,是学习 TensorFlow 的一个非常好的练手项目。 在开始之前,需要说明的是,TensorFlow 官方也提供了一个生成分形图案的教程 (地址: www.tensorflow.org/tutorials/mandelbrot),然而官方教程中生成的图像实在是太丑了,而且只能生成一种图案,
编译:黄念 席雄芬 校对:王婧 图片来源:bokeh.pydata.org ◆ ◆ ◆ 引言 最近,我一直在看美国德克萨斯州奥斯汀举办的SciPy 2015会议上的一段视频——“用Blaze和Bokeh创建Python数据应用程序”,并且情不自禁地反复思考这两个库赋予世界各地使用Python的数据科学家们的强大能力。在本文中,我将带你体验使用Bokeh实现数据可视化的各种可能途径,以及Bokeh为什么是每位数据科学家的必备“神器”。 ◆ ◆ ◆ 什么是Bokeh Bokeh是一个
Julia 可以看作是一门集众家之所长的编程语言,在首次公开时开发团队就已明确其需求:
在过去一年中,研究者利用 Julia 在一台超级计算机上分析天文图像,速度提升了 1000 倍,在 15 分钟内将接近 2 亿个天体进行分类。从技术上来看,这种语言还会长期发展下去。然而,现在是一个里程碑的时刻:在本周于伦敦举办的 Julia 语言年会上,Julia 1.0 正式发布!一起发布的还有 JuliaCon。
Prolog 是一种与众不同的语言,不用来开发软件,专门解决逻辑问题。比如,"苏格拉底是人,人都会死,所以苏格拉底会死"这一类的问题。
本文汇编了一些机器学习领域的框架、库以及软件(按编程语言排序)。 C++ 计算机视觉 CCV —基于C语言/提供缓存/核心的机器视觉库,新颖的机器视觉库 OpenCV—它提供C++, C, Python, Java 以及 MATLAB 接口,并支持 Windows, Linux, Android and Mac OS 操作系统。 通用机器学习 MLPack DLib ecogg shark Closure 通用机器学习 Closure Toolbox—Clojure 语言库与工具的分类目录 Go 自然语言处
今天来介绍一个小项目:在TensorFlow中生成分形图案。分形本身只是一个数学概念,与机器学习并无太大关系,但是通过分形的生成,我们可以了解怎么在TensorFlow中进行数学计算,以及如何进行基本的流程控制,是学习TensorFlow的一个非常好的练手项目。 在开始之前,需要说明的是,TensorFlow官方也提供了一个生成分形图案的教程(地址: www.tensorflow.org/tutorials/mandelbrot ),然而官方教程中生成的图像实在是太丑了,而且只能生成一种图案,我对官方的代码
本列表选编了一些机器学习领域牛B的框架、库以及软件(按编程语言排序)。 C++ 计算机视觉 CCV —基于C语言/提供缓存/核心的机器视觉库,新颖的机器视觉库 OpenCV—它提供C++, C, Python, Java 以及 MATLAB接口,并支持Windows, Linux, Android and Mac OS操作系统。 通用机器学习 MLPack DLib ecogg shark Closure 通用机器学习 Closure Toolbox—Clojure语言库与工具的分类目录 Go 自然语言处理
因此,随着人们这些年对非线性研究的发展,诞生出了很多非线性可视化方法,从繁琐的数学方程中解放出来,帮助人们直观的理解认知非线性系统的特性。在介绍常见的非线性动力系统中用的可视化方法前,先利用几个小引子,来直观的认识非线性的特征。
文章地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/41802723
在开始教程前,我们先来了解一个由加拿大 IVADO(Institute for Data Valorization)资助的项目:COVID-19 Data Hub(新型冠状病毒肺炎数据中心),它是一个致力于开发一个统一的数据集,有助于更好地理解新型冠状病毒肺炎数据。
详情:https://github.com/opencv/opencv/wiki/ChangeLog#version450
笔者接触嵌入式领域软件开发以来,几乎用的都是 ARM Cortex M 内核系列的微控制器。感谢C语言编译器的存在,让我不用接触汇编即可进行开发,但是彷佛也错过了一些风景,没有领域到编译器之美和CPU之美,所以决定周末无聊的休息时间通过寻找资料、动手实验、得出结论的方法来探索 ARM CPU 架构的美妙,以及C语言编译器的奥秘。(因为我个人实在是不赞同学校中微机原理类课程的教学方法)。
之前公众号介绍过的绘图工具:如何快速画出美观的图形?,图表这么多,该用哪种展示我的数据呢?使用的语言都为 python,对于一些 R 语言爱好者就不是那么方便啦,今天小编为大家介绍一个支持 R 语言的开源图形库—— Plotly,赶紧收藏起来,迅速 get 绘制美观实用的图形技能吧~
matplotlib是Python编程语言及其数值数学扩展包 NumPy的可视化操作界面。它利用通用的图形用户界面工具包,如Tkinter, wxPython, Qt或GTK+,向应用程序嵌入式绘图提供了应用程序接口(API)。此外,matplotlib还有一个基于图像处理库(如开放图形库OpenGL)的pylab接口,其设计与MATLAB非常类似--尽管并不怎么好用SciPy就是用matplotlib进行图形绘制。
变量的范围是在其中可见变量的代码区域。变量作用域有助于避免变量命名冲突。这个概念很直观:两个函数都可以具有被调用x的参数,而两个函数都没有x引用相同的东西。同样,在许多其他情况下,不同的代码块可以使用相同的名称而无需引用相同的内容。相同变量名称何时引用或不引用相同事物的规则称为作用域规则。本节详细说明了它们。
构造函数[1]是创建新对象的函数,特别是Composite Types的实例。在Julia中,类型对象还充当构造函数:它们在作为参数应用于元组时会创建自己的新实例。引入复合类型时,已经简要提到了这一点。例如:
本文(以及系列中将要发布的其他文章)的目标是使用完全相同的数据重现[SPJ02]中的可视化效果,但每次当然会使用另一个绘图包,以便对所有包进行1:1的比较。
从Function回忆起,函数是一个将参数元组映射到返回值的对象,或者,如果无法返回适当的值,则抛出异常。对于不同类型的参数,相同的概念函数或操作的实现方式通常非常不同:添加两个整数与添加两个浮点数有很大不同,这两个区别都不同于将整数添加到浮点数。尽管它们的实现存在差异,但这些操作都属于“加法”的一般概念。因此,在Julia中,这些行为都属于一个对象:+函数。
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。
结果中, 将Rmd文件中的markdwon语法进行了转化, 比如"###"变为了标题. ">"变为了引用, Rmarkdown还有一个优势, 其能够将执行R代码, 然后将结果保存为markdown的格式, 其它标准markdown不具备这种能力.
要绘制一张赏心悦目的统计图表,坐标轴的设置至关重要。在R语言底层作图中,对坐标轴的调整主要通过调整plot函数、axis函数和title函数的一系列参数完成。
前五个控制流机制是高级编程语言的标准。Tasks并不是那么标准:它们提供了非本地控制流,从而可以在临时暂停的计算之间进行切换。这是一个强大的结构:使用任务在Julia中实现异常处理和协作式多任务处理。日常编程不需要直接使用任务,但是使用任务可以更轻松地解决某些问题。
本文转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_d8f783c90102woqb.html
传统上,类型系统分为两个截然不同的阵营:静态类型系统和动态类型系统,在静态类型系统中,每个程序表达式必须在执行程序之前具有可计算的类型;在动态类型系统中,直到运行时对类型的任何了解,直到实际值该程序可以操纵。面向对象通过允许编写代码而无需在编译时知道精确的值类型,从而在静态类型的语言中提供了一定的灵活性。编写可以在不同类型上运行的代码的能力称为多态性。经典动态类型语言中的所有代码都是多态的:只有通过显式检查类型或对象在运行时无法支持操作时,才可以限制任何值的类型。
来源:AI前线(ID:ai-front) 作者: UCI Data Science Initiative
在去年的差不多这个时间段,我写了Julia语言的一些文章,不过很不幸,后来写的断更了:
选自yuri.is 作者:Yuri Vishnevsky 机器之心编译 编辑:蛋酱、小舟 从诞生之日起,Julia 已经走过了十多个年头。 作为一个面向科学计算的高性能动态高级程序设计语言,Julia 在许多情况下拥有能与编译型语言相媲美的性能,且足够灵活。 曾有开发者盛言赞美 Julia,从速度、通用性、多重派发等多个维度出发,认为 Julia 甚至比 Python 更胜一筹。 当然,也有人发现了 Julia 尚存在一些不足之处,开发者 Yuri Vishnevsky 就写了一篇博客控诉 Julia,并
在Julia中, im 用来表示复数 i,表示 -1 的平方,因为i在编程语言中常见,所以用i m代替。
前几日分享了juila的一些特性和安装,今天让我们来学一下这个基本的语法。我的主要的参考文档来自于:
经常有对比R,Python和Julia之间的讨论,似乎R语言在这三者之中是最为逊色的,实则不可一概而论。
Julia附带了预定义的类型,表示复数和有理数,并支持所有标准数学运算和基本函数。定义了“ 转换”和“提升”,以便对预定义数字类型(原始的或复合的)的任何组合执行的操作均符合预期。
Julia是一门集众家所长的编程语言。随着Julia 1.0在8月初正式发布,Julia语言已然成为机器学习编程的新宠。
在python中函数作用域是用缩紧来表示的,这也是大家吐槽的一点,稍微有个缩进不正确就会报错,julia中对缩进没有严格的限制,这里主要介绍julia中函数的语法,各语言通用的函数语法将不做详细介绍。
其实像以前 C 或其它主流语言在使用变量前先要声明变量的具体类型,而 Python 并不需要,赋值什么数据,变量就是什么类型。然而没想到正是这种类型稳定性,让 Julia 相比 Python 有更好的性能。
Julia提供了所有其数字原始类型的基本算术运算符和按位运算符的完整集合,并提供了标准数学函数的全面集合的可移植且有效的实现。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云