Julia 是一种功能强大的计算机语言,以其动态类型输入和类似于开发语言的自然环境而著称。这种环境允许用户混合开发应用,同时能够轻松地构建二进制文件,每次重建都能确保同样的 Julia 环境。Julia 的软件亮点之一是其丰富的计算机应用生态系统,它重新设计了计算应用的设计方案,擅长标值和计算机应用。
在 Julia 的应用软件中,我们可以找到许多科学研究专用工具,例如全新的线性微分方程生态系统(DifferentialEquations.jl)、优化工具(JuMP.jl 和 Optim.jl)、迭代求解器(IterativeSolvers.jl)、用于傅里叶变换的强大架构(AbstractFFTs.jl)和通用性量子科技仿真模拟架构(Yao.jl)等。这些工具可以促进整个仿真模拟的进行。
软件特点
Julia 语言专为并行性而设计,为每个级别的并行处理提供内嵌基元:命令级并行性、线程同步和分布式计算。例如Celeste.jl 项目在 NERSC 的 Cori 高性能计算机上使用了 650,000 个核心,达到了 1.5 PetaFLOP/s。另外Julia 的编译器还能够为各种硬件加速器(如 GPU 和 Xeon Phis)生成设备编码。还有像 DistributedArrays.jl 和 Dagger.jl 这样的包,它们为并行处理提供了更高级别的抽象性。
数据可视化具备复杂的历史,绘图软件在功能与简易性、速度、艺术美以及静态数据和动态页面之间进行权衡。Julia 提供了多种绘图包,一些可以显示信息并且始终不会改变,而其他的则可以自动更新。
数据可视化和制图
Julia 还支持数据可视化和制图,提供了一系列绘图包,可以帮助用户创建丰富的图形和图表。这些包包括 Plots.jl,它是一个高度灵活的绘图库,支持多种绘图后端,以及 Makie.jl,它是一个用于交互式可视化的库。
构建和部署
Julia 使您能够编写用户界面、静态编译程序代码,甚至将其部署在 Web 服务端上。它还具备强大的类似 Shell 的功能,用于管理其他进程。另外Julia 提供了类似 Lisp 的宏和其它元编程功能,使得代码更加灵活和强大。
与数据互动
Julia 的数据生态系统使您能够快速加载多维数据集,并行执行聚合、连接和预处理操作,并以合理文件格式将其存储到硬盘。您还可以使用 OnlineStats.jl 进行热对流数据的在线计算。Julia 提供了多种数据处理工具,无论是寻找便捷、熟悉的 DataFrame,还是使用 JuliaDB 的新方式,它都为您提供了丰富的工具。
可扩展的深度学习
Julia 提供了用于深度神经网络(Flux.jl 和 Knet.jl)、深度学习和 AI 的强大工具。Julia 的数学语法使其成为表达优化算法的理想方法,就像它们写在论文中一样构建。Julia 还提供了自动求微分、GPU 加快以及可通过 JuliaDB 支持 TB 级数据的可训练模型。