打开 IntelliJ IDEA 点击 Configure 选择 Plugins 然后点击 Browse repositories 搜索 Julia,然后点击 Install 进行安装 安装完重启一下 安装成功 新建一个项目 点击 Create New Project 选择 Julia,然后选择 Julia 的安装路径,点击 Next 填写项目的名称和路径,然后点击 Finish 右键创建一个 Julia 文件 test.jl 内容为 println("Hello World") 右键

此文运用的是优雅的Markdown而书 Dart官方建议使用的编译器是DartEditor,我下载下来看下,和Eclipse的界面很相像.对于Eclipse,我是既爱又恨,爱它的稳定,恨它的功能没有InteliJ IDEA那么出色.于是我心生想法,想看看能不能在IDEA中同样开发Dart. 于是试着从IDEA的官网搜索下有没有Dart的插件,一搜还真有.我兴奋了一小下,于是毫不犹豫的down了下来,准备在IDEA中配置一番. 然后install这个plugin: 然后再配置下Dart的SDK位置

julia与python中的列表解析.jl #=julia与python中的列表解析.jl 2016年3月16日 07:30:47 codegay julia是一门很年轻的科学计算语言 julia文档 https://julia-zh-cn.readthedocs.org/zh_CN/latest/ 初学python几个月,初学julia才几天,理解与认识不到位, 如发现有误的地方,请指出,谢谢. =# #= 在python使用列表解析,感觉比较方便: [r for r in range(10)

关于这个spark的环境搭建了好久,踩了一堆坑,今天 环境: WIN7笔记本  spark 集群(4个虚拟机搭建的) Intelij IDEA15 scala-2.10.4 java-1.7.0 版本问题: 个人选择的是hadoop2.6.0 spark1.5.0 scala2.10.4  jdk1.7.0 关于搭建集群环境,见个人的上一篇博客:(一) Spark Standalone集群环境搭建,接下来就是用Intelij IDEA来远程连接spark集群,这样就可以方便的在本机上进行调试.

Julia语言:让高性能科学计算人人可用要:一群科学家对现有计算工具感到不满:他们想要一套开源系统,有C的快速,Ruby的动态,Python的通用,R般在统计分析上得心应手,Perl的处理字符串处理,Matlab的线性代数运算能力……易学又不让真正的黑客感到无聊. Julia是个灵活动态的语言,最初针对数值计算而发明,项目起初是MIT的研究课题,现已发展成富有活力的软件系统,也是目前最受关注的编程语言之一.日前,Julia的四位发明者Jeff Bezanson.Stefan Karpinski.

写在前面 AdaBoost是机器学习领域一个很重要很流行的算法,而Julia是一门新兴的发展迅速的科学计算语言.本文将从一个实际例子出发,展示如何用Julia语言实现AdaBoost算法. 什么是AdaBoost 这方面的资料有很多,我将基于Hastie和Tibshirani的ESL(The Elements of Statistical Learning)有关章节的内容,从统计学习的角度简单介绍一下.另外,我一直在进行ESL的翻译工作,并试图实现书中有关算法,欢迎访问ESL-CN项目主页,本节

1.引言 julia最近十分受关注,其结合了python的通用性,Ruby的动态性,C的代码运行速度,R的包管理和数据分析功能,perl的字符串处理能力,lisp的宏能力,matlab的矩阵计算规则,fortran的矩阵计算速度,shell的不同程序粘粘能力.可谓是集众家之所长,当下就试了一把,不过还是觉得pip的包管理十分方便,暂时不是很习惯R的包管理方式. julia将所有的包依赖github进行管理,而不是如pypi一样建立个独立的网站,其中包含了所有注册的包(你写的包被官方收录)的元数据

▶ 书上的代码,逐步优化绘制 Julia 图形的代码 ● 无并行优化(手动优化了变量等) #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <openacc.h> #define N (1024 * 8) int julia(const float cre, const float cim, float zre, float zim, const int maxIter)// 计算单点迭代次数 { float zre2 =

前些天发现了Julia 这门编程语言后便决定对其进行一些尝试,便写了下面的小程序,也算是看看这门语言所谓的速度快到底是怎么快法. 整数累加: x= function fff() : global x +=i end println(x) end fff() x= : global x+=i end println(x) function fff() x::Int64= : x +=i end println(x) end fff() #include<stdio.h> int main() {

原文地址: https://blog.csdn.net/seekiu/article/details/47397067 随着  Julia 1.0版本的推出,人工智能圈子比较炸锅, 好像这门小众语言要赶超Python了, 作为现在编程领域的大佬,Python最被人诟病的就是运算性能,恰巧 Julia 是已高性能并行计算为主打,并且兼顾了语法简洁和动态性,好奇之下找了找网上的相关资料,发现确实是太小众了,最后发现了下面这篇文章,觉得有些用处. 以下为原文内容: 上一篇博文中推荐了 Python 的

一.简介 在我们入门软件研发并且是团队开发的时候,总会遇到这样合代码这么简单粗暴的工作,最开始我也能体会到这项工作折磨.那git是干什么得呢?简称分布式版本控制系统,常见就是上传代码.整合代码.更新代码,完全托管给git处理.这一篇文章,先不介绍它的工作原理,直接介绍的应用.在后续的文章,我会写它的工作原理.常用git操作命令.与SVN版本控制的区别. 二.下载安装git 自己去下载一个安装包,一直next直到finish. 三.建立github账户.简单的说,充当的就是git版本控制系统的远程

&& 和 || 的布尔运算符被称为短路求值 它们连接一系列布尔表达式,仅计算最少的表达式来确定整个链的布尔值 在表达式 a && b 中,只有 a 为 true 时才计算子表达式 b julia> f(x) = (println(x); true) f (generic function with 1 method) julia> g(x) = (println(x); false) g (generic function with 1 method) juli

欢迎来到Julia 1.0的文档. 请阅读发布博客文章,了解该语言的一般概述以及自Julia v0.6以来的许多更改.请注意,0.7版本与1.0一起发布,以提供1.0版本之前的软件包和代码的升级路径.0.7和1.0之间的唯一区别是删除了弃用警告.有关自0.6以来的所有更改的完整列表,请参阅版本0.7的发行说明 介绍 传统上,科学计算需要最高的性能,然而领域专家却在日常工作中使用了较慢的动态语言,我们相信有很多很好的理由来支持这些应用程序的动态语言,而且我们并不期望它们的使用会减少.幸运的是,现代

这个编程语言的新版本之所以受到整个人工智能界的关注,最主要的原因正是其将 C 语言的速度.Ruby 的灵活.Python 的通用性前所未有地结合在一起,支持并行处理,易于学习和使用,尤其适合科学和工程计算. 更早之前,在今年 TOIBE 8 月份编程语言排行榜上,Julia 已迅速攀升至第 50 名.根据 Julia 开发团队的说法,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.也有越来越多的人相信,Julia 会成为

折腾了一上午终于把go语言的ide配置好了. 其实GO语言的语法和特性早在去年的时候就学习了一遍.结果后来一直没机会进行开发,结果还是个GO小白.感叹一下,要学好一门编程语言唯一的途径就是多写代码... 最近由于学习需要要做一些GO语言开发的工作,所以又开始折腾环境了. 现在网上和书上提到的IDE有许多,比如vim,emacs,eclipse,liteide,intellij idea,goworks,sublime等等. 下面说说我自己在这些ide折腾的经历: vim:这种大神级别的开发环境我

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

以前听说过Julia,不过那时候官网还处于时不时宕机状态,最近Julia发布了1.0 released版本到处都是它的资讯,官网良心自带简体中文,趁着热度我也来试试,顺便聊记一二. 关于Julia Julia源于用户需求.用户希望有一门开源的脚本编程语言,有C的高性能,Ruby的灵活,Lisp的宏,Matlab那样亲切的数学表达式符号.它既可以像Python一样作为通用编程语言,也可以像R一样用于统计分析,像Perl一样自然的处理字符串,像Matlab一样强大的线性代数,像Shell一样的胶着其

这是是用julia来实现画图.julia有三个画图库:Winston.Gadfly.PyPlot 这里用的是pyplot,事实上他是基于matplotlib的 1.首先在juno里安装两个库 juno是julia的集成开放环境(IDE) 没有安装juno的请看这里:http://blog.csdn.net/fuzimango/article/details/47721055 在juno中安装这两个库:直接ctrl+Enter执行就成了 Pkg.add("DataFrames")#表格库

本文来源于阿里巴巴资深技术专家无相在内网的分享,阿里巴巴中间件受权发布. 最近因为工作的关系,要将 Eclipse 的插件升级为 IDEA 插件.升级过程中,对 IDEA 插件做了些学习和研究,希望通过本文,对“为什么收费的 InteliJ IDEA 会比免费的 Eclipse有着更好的用户口碑“这一现象,提供些个人的思考. 通过这篇文章,您将了解到心流与人体工效的重要性,并使自己变得更强大,文章将从以下几点展开: InteliJ IDEA 当前的市场情况与表现: IntelliJ IDEA 成

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

当我们学习一门新的语言时,"Hello, World!"通常是我们所写的第一个程序. 因此,所有程序员在职业生涯中至少完成了"Hello, World!"程序员在职业生涯中通常使用一种以上的编程语言,他们中的大多数甚至至少已经实现了十几种. 甚至有一个名为TTHW的指标来衡量一个程序员接触一门新的编程语言时,成功写出"Hello, World!"并运行所需要的时间. 然而,如果今天我问你,你可以写多少种不同的编程语言,你写一个"Hell