Посты с тэгом julia


А что, если без Python? Julia для машинного обучения и вообще

Мы всегда хотим писать код быстро, но за это приходится платить. На обычных высокоуровневых гибких языках можно быстро разрабатывать программы, но после запуска они работают медленно. Например, чудовищно медленно cчитать что-то тяжелое на чистом Python. Си-подобные языки работают гораздо быстрее, но в них легче наделать ошибок, поиск которых сведет весь выигрыш в скорости на нет.

Обычно эта дилемма решается так: сначала пишут прототип на чем-то гибком, например, на Python или R, а потом переписывают на C/C++ или Fortran. Но этот цикл слишком длинный, можно ли обойтись без этого?



Возможно, решение есть. Julia — высокоуровневый и гибкий, но при этом быстрый язык программирования. В Julia есть множественная диспетчеризация, встроенный умный компилятор и инструменты метапрограммирования. Подробнее о том, что есть в Julia, расскажет Глеб Ивашкевич (



[Перевод] Matlab vs. Julia vs. Python

Я использовал MATLAB более 25 лет. (А до этого я даже использовал MATRIXx, земля ему пухом.) Это не первый язык, на котором я научился программировать, но это тот язык, с которым я достиг математического совершеннолетия. Знание MATLAB было полезным для моей карьеры.

Тем не менее, невозможно игнорировать рост Python в научных вычислениях. MathWorks должен чувствовать то же самое: они не только добавили возможность вызывать Python напрямую из MATLAB, но и заимствовали некоторые его языковые функции, такие как более агрессивную передачу для компонентов бинарных операторов.

Наступил момент, когда я подвер



[Перевод] Сможет ли Julia побороть Python так же, как Python поборол Java



Язык программирования Python прошел большой путь с момента своего появления в 1990-х. Едва ли Гвидо Ван Россум знал, что Python станет одним из самых популярных языков в мире, в то время, когда он его разрабатывал. На сегодняшний день Python является одним из наиболее широко используемых языков программирования на планете и имеет множество различных применений. Будь то приложения корпоративного уровня, машинное обучение, модели искусственного интеллекта или работа в области Data Science, Python активно используется практически во всех процветающих отраслях и областях.

Текущий сценарий для Python


В мире более 8 миллионов разработчиков на Python, которые регулярно используют этот язык для самых разных целей. Благодаря своей гибкости и простой масштабируемости, Python уже стал


[Из песочницы] Как я с Python на Julia переходил (и зачем)

Немного предыстории о Python


Python — замечательный язык. Несколько языков я и до него пробовал: Pascal в школе; Си, Си с классами, Си++ — в университете. Последние два (три) привили стойкое отвращение к программированию: вместо решения задачи возишься с аллокациями и деструкторами (страшные слова из прошлого), мыслишь в терминах низкоуровневых примитивов. Мое мнение — Си не подходит для решения учебных и научных задач (во всяком случае, в области математики). Уверен, что мне возразят, но я никому не пытаюсь ничего навязать, просто высказываю своё мнение.

Python стал в своё время откровением. Впервые в жизни я писал на несколько уровней абстракции выше, чем это принято в Си. Расстояние между задачей и кодом сократилось как никогда ранее.

Я бы так наверное всю жизнь и писал бы на Python, если бы не пришлось внезапно реализовывать статистические тесты NIST. Казалось бы, задача очень простая: есть массив длины несколько (>= 10) мегабайт, есть набор т


FlyElephant как инструмент для вычислений на C++, R, Python или Octave



Приветствую всех!

Сегодня я расскажу о возможностях платформы FlyElephant для ученых и инженеров, которые в своей работе проводят различные вычисления на C++, R, Python или Octave. Это могут быть научные расчеты, анализ данных, моделирование или другие задачи. 22 января я буду проводить вебинар “Введение в FlyElephant”, на котором детально расскажу о платформе FlyElephant, а сегодня в общих чертах познакомлю вас с ней и покажу процесс проведения расчетов.

FlyElephant — это платформа, которая предоставляет ученым готовую вычислительную инфраструктуру для проведения расчетов, автоматизирует рутинные задачи и позволяет сосредоточиться на основных вопросах исследований.