為什麼Julia比Python快?因為天生理念就更先進啊
其實像以前 C 或其它主流語言在使用變數前先要宣告變數的具體型別,而 Python 並不需要,賦值什麼資料,變數就是什麼型別。然而沒想到正是這種型別穩定性,讓 Julia 相比 Python 有更
其實像以前 C 或其它主流語言在使用變數前先要宣告變數的具體型別,而 Python 並不需要,賦值什麼資料,變數就是什麼型別。然而沒想到正是這種型別穩定性,讓 Julia 相比 Python 有更
最近,一種叫Julia的程式語言刷了我的屏。我體驗了一下發現這個語言還是挺神奇的。 在Julia的REPL裡可以用LaTeX語法輸入Unicode符號: 輸入:a\_1<tab> 自動變為:
GPU 的並行執行緒可以大幅提升速度,但也使得程式碼編寫變得更復雜。而 Julia 作為一種高階指令碼語言,允許在其中編寫核心和環境程式碼,並可在大多數 GPU 硬體上執行。本文旨在介紹 GPU 的工作原理,詳
8 月份, Julia 1.0 釋出 ,在社群內引發了極大的關注。之後不久,機器之心推薦了一篇簡單的 中文教程 。在最新的這篇文章中,作者對 Julia 的眾多特性進行了介紹,同時簡略介紹了 Julia 在機
Julia 1.0.1 釋出了,這是 Julia 1.0 的第一個補丁版本。它僅包含錯誤修正和效能改進,沒有新功能或其他變更。 Bug fixes #28568
Python在TIOBE程式語言索引中首次進入前三位,僅次於C和Java。 根據TIOBE的說法,Python現在正變得“越來越普遍”,並且成為大學裡所有需要程式設計的課程以及工業領域的首選。其普及的關鍵在