个人向,只会记录一些需要注意的点. 前言 学习 Julia 已经有一段时间了,但是进步缓慢.这一方面是最近代码写得少,一方面是 Julia 学习资料少.中文资料更少,但也有我没做笔记的缘故导致学习效率不佳. 最近发现一份很不错的入门教程:Introducing_Julia,但是它的中文版本仍然有很多不足,就打算给它添加翻译和润色(zxj5470 完成了绝大部分翻译工作),顺便总结一份自己的笔记. NOTE:Julia 的主要特征在于类型系统和多重派发. 一.数组 在 Julia 中,数组被用作列…

Julia 1.1 中文文档 Julia 中的数据可视化 --初探 一个简单的Julia教程(一) juliapro下载链接…

目录 julia的安装 下载地址 下载后安装 IDE Julia Pro 安装方法 使用方法(以hello world为例) vscode的Julia插件 下载vscode 安装vscode Julia插件和Code Runner插件安装 Jupyter notebook julia的安装 下载地址 julia官网 下载后安装 找到和本系统相关的文件点击下载 安装 安装成功后运行界面如下 IDE 由于只用REPL不方便,所以需要使用Julia Editors and IDEs Julia Pro…

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试中,Julia 比 Python 快 20 倍,比 R 快 100 倍,比 Matlab 快 93 倍. 为什么 Julia 能做到这些,看一下它的开发者的初衷: "我们想要的是一种自由开源的语言,它同时拥有 C 的速度和 Ruby 的动…

书上的例子编译会有错误,修改一下行即可. __device__ cuComplex(float a,float b):r(a),i(b){} /* ============================================================================ Name : Julia-CUDA.cu Author : can Version : Copyright : Your copyright notice Description : CUDA co…

Click here for a newer version (Knet7) of this tutorial. The code used in this version (KUnet) has been deprecated. There are a number of deep learning packages out there. However most sacrifice readability for efficiency. This has two disadvantages:…

http://quant-econ.net/jl/learning_julia.html Julia最为号称和c媲美的运行速度,想python一下简单的语法,虽然发展还不完善,但任然值得去关注. Julia运行学习和python很像,现在安装好了之后就有了一个repl,设置好环境变量后就可以在任何地方调用它了 编写Julia脚本也很简单,sublime安装它的语法高亮和补全扩展就可以了 运行Julia脚本可以在cmd执行 Julia +脚本路径. 当然也可以安装ijulia,这样就可以使用jup…

转载:https://www.oschina.net/news/79500/57-most-popular-deep-learning-project-at-github GitHub 上 57 款最流行的开源深度学习项目 本文整理了 GitHub 上最流行的 57 款深度学习项目(按 stars 排名).最后更新:2016.08.09 1.TensorFlow 使用数据流图计算可扩展机器学习问题 TensorFlow 是谷歌的第二代机器学习系统,按照谷歌所说,在某些基准测试中,TensorFl…

沉淀的心   freemarker学习笔记--设计指导   <# ... > 中存放所有freemaker的内容,之外的内容全部原样输出.<@ ... /> 是函数调用两个定界符内的内容中,第一个符号表示指令或者函数名,其后的跟随参数.freemaker提供的控制包括如下:<#if condition><#elseif condition><#else></#if> 条件判断<#list hash_or_seq as var&g…

市面上流行着各式各样的深度学习库,它们风格各异.那么这些函数库的风格在系统优化和用户体验方面又有哪些优势和缺陷呢?本文旨在于比较它们在编程模式方面的差异,讨论这些模式的基本优劣势,以及我们从中可以学到什么经验. 我们主要关注编程模式本身,而不是其具体实现.因此,本文并不是一篇关于深度学习库相互比较的文章.相反,我们根据它们所提供的接口,将这些函数库分为几大类,然后讨论各类形式的接口将会对深度学习编程的性能和灵活性产生什么影响.本文的讨论可能不只针对于深度学习,但我们会采用深度学习的例子来分析和优…