科學計算對效能一直有著最高的需求，但目前相關領域的專家卻大量使用比較慢的動態語言來完成他們的日常工作。 我們相信在科學計算領域，有很多好的理由使專家們偏愛動態語言， 因此我們不會捨棄這樣的特性。幸運的是，現代語言設計和編譯器技術可以大大消除效能折衷（trade-off），並提供足夠的單一環境來進行原型設計，而且足夠高效地部署效能密集型應用程式。julia 語言在這其中扮演了這樣乙個角色：它是一門靈活的動態語言，適合用於科學計算和數值計算，並且效能可與傳統的靜態型別語言媲美。由於 julia 的編譯器和其它語言比如 python 或 r 的直譯器有所不同，一開始您可能會覺得用 julia 編寫高效能的**並不是一件容易的事。 如果您發現您的某部分**有些慢，我們非常建議您在嘗試其它功能前讀一下提高效能的竅門 。在理解了 julia 的運作方式後，寫出和 c 一樣快的**對您而言就是小菜一碟。julia 擁有可選型別標註和多重派發這兩個特性，同時還擁有很棒的效能。這些都得歸功於（使用 llvm 實現的）型別推導和即時編譯（jit）技術。julia 是一門支援過程式、函式式和物件導向（object-oriented）的多正規化語言。 它像 r、matlab 和 python 一樣簡單，在高階數值計算方面有豐富的表現力，而且支援通用程式設計。為了實現這個目標， julia 以數學程式語言（mathematical programming languages）為基礎，同時也參考了不少流行的動態語言，例如 lisp, perl, python, lua, 和 ruby。----------------此處摘自julia官方文件
眾所周知，julia 是乙個面向科學計算的高效能動態高階程式語言。其語法與其他科學計算語言相似。在許多情況下擁有能與編譯型語言相媲美的效能。我也跟一波風，接下來我會將自己的一些研究**一波，今天先將配置的過程給大家介紹一下。
任何乙個有過科學計算語言程式設計經驗的人都會看懂。在不放棄效能的情況下比c++更加的簡單。根據設計，julia允許使用者從低階的迴圈，到高階的程式設計風格，在犧牲部分效能的情況下，是的複雜的演算法可以快速的處理。這個可持續的設計級現象是julia接近編碼的特點，也是這個語言的最重要的設計風格，接下來開始認真學習吧！！！
最好的Python機器學習庫
毫無疑問，神經網路和機器學習在過去幾年一直是高科技領域最熱門的話題之一。這一點很容易看出，因為它們解決了很多真正有趣的用例，如語音識別 影象識別 甚至是樂曲譜寫。因此，在這篇文章，我決定編制乙份囊括一些很好的python機器學習庫的清單，並將其張貼在下面。在我看來，python是學習 和實現 機器學...
最好的Python機器學習庫
發表於 2015 12 10 09 31 stackabuse scott robinson 機器學習 深度學習 python 資料科學家 自然語言處理 github 摘要 神經網路和機器學習在過去幾年一直是高科技領域最熱門的話題之一。這一點很容易看出，因為它們解決了很多真正有趣的用例，如語音識別 ...
機器學習與深度學習最好的解釋
最好的解釋 機器學習與深度學習 近來我們一直在處理科技行業的流言。這是因為一旦創造了乙個術語，就會出現一定的趨勢。每個人都使用它，而沒有完全得到它，導致錯誤的資訊，混亂，有時甚至是假新聞。在這篇文章中，我們正在看機器學習和深度學習的術語。每當乙個新的工具或應用程式被發明，乙個新的字如下。所以，過去幾...