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function fill_twos!(a)
for i=1:length(a)
a[i] = 2
end
end

function fast_strange_twos(n)
a = Array(randbool() ? Int64 : Float64, n)
fill_twos!(a)
return a
end

Stay up to date on all things Julia!
Julia was designed from the beginning for high performance . Julia programs compile to efficient native code for multiple platforms via LLVM.
Julia is dynamically typed , feels like a scripting language, and has good support for interactive use.
Reproducible environments make it possible to recreate the same Julia environment every time, across platforms, with pre-built binaries .
Julia uses multiple dispatch as a paradigm, making it easy to express many object-oriented and functional programming patterns. The talk on the Unreasonable Effectiveness of Multiple Dispatch explains why it works so well.
Julia is an open source project with over 1,000 contributors. It is made available under the MIT license . The source code is available on GitHub.
Julia makes it possible to build complete applications. Write web UIs with Dash.jl or native UIs with QML.jl and GTK.jl . Pull data from a variety of databases . Build shared libraries and executables with PackageCompiler . Deploy on a webserver with HTTP.jl or embedded devices. Powerful shell integration make it easy to managing other processes .
Julia has foreign function interfaces for C, Fortran , C++ , Python , R , Java , and many other languages. Julia can also be embedded in other programs through its embedding API . Specifically, Python programs can call Julia using PyJulia . R programs can do the same with R's JuliaCall , which is demonstrated by calling MixedModels.jl from R .
Julia is designed for parallelism, and provides built-in primitives for parallel computing at every level: instruction level parallelism , multi-threading , GPU computing , and distributed computing . The Celeste.jl project achieved 1.5 PetaFLOP/s on the Cori supercomputer at NERSC using 650,000 cores.
The Julia compiler can also generate native code for GPUs . Packages such as DistributedArrays.jl and Dagger.jl provide higher levels of abstraction for parallelism. Distributed Linear Algebra is provided by packages like Elemental.jl and TSVD.jl . MPI style parallelism is also available through MPI.jl .
The MLJ.jl package provides a unified interface to common machine learning algorithms, which include generalized linear models , decision trees , and clustering . Flux.jl and Knet.jl are powerful packages for Deep Learning. Packages such as Metalhead , ObjectDetector , and TextAnalysis.jl provide ready to use pre-trained models for common tasks. AlphaZero.jl provides a high peformance implementation of the reinforcement learning algorithms from AlphaZero. Turing.jl is a best in class package for probabilistic programming.
Julia is designed from the ground up to be very good at numerical and scientific computing. This can be seen in the abundance of scientific tooling written in Julia, such as the state-of-the-art differential equations ecosystem (DifferentialEquations.jl) , optimization tools ( JuMP.jl and Optim.jl ), iterative linear solvers (IterativeSolvers.jl) , Fast Fourier transforms (AbstractFFTs.jl) , and much more. General purpose simulation frameworks are available for Scientific Machine Learning , Quantum computing and much more.
Julia also offers a number of domain-specific ecosystems, such as in biology (BioJulia) , operations research (JuMP Dev) , image processing (JuliaImages) , quantum physics (QuantumBFS) , nonlinear dynamics (JuliaDynamics) , quantitative economics (QuantEcon) , astronomy (JuliaAstro) and ecology (EcoJulia) . With a set of highly enthusiastic developers and maintainers, the scientific ecosystem in Julia continues to grow rapidly.
The Julia data ecosystem provides DataFrames.jl to work with datasets, and perform common data manipulations. CSV.jl is a fast multi-threaded package to read CSV files and integration with the Arrow ecosystem is in the works with Arrow.jl . Online computations on streaming data can be performed with OnlineStats.jl . The Queryverse provides query, file IO and visualization functionality. In addition to working with tabular data, the JuliaGraphs packages make it easy to work with combinatorial data.
Julia can work with almost all databases using JDBC.jl and ODBC.jl drivers. In addition, it also integrates with the Spark ecosystem through Spark.jl .
Data visualization has a complicated history. Plotting software makes trade-offs between features and simplicity, speed and beauty, and a static and dynamic interface. Some packages make a display and never change it, while others make updates in real-time.
Plots.jl is a visualization interface and toolset. It provides a common API across various backends , like GR.jl , PyPlot.jl , and PlotlyJS.jl . Makie.jl is a sophisticated package for complex graphics and animations. Users who are used to "grammar of graphics" plotting APIs should take a look at Gadfly.jl . VegaLite.jl provides the Vega-Lite grammar of interactive graphics interface as a Julia package. For those who do not wish to leave the comfort of the terminal, there is also UnicodePlots.jl .
Julia has been downloaded over 34.8 million times and the Julia community has registered over 7,400 Julia packages for community use. These include various mathematical libraries, data manipulation tools, and packages for general purpose computing. In addition to these, you can easily use libraries from Python , R , C/Fortran , C++ , and Java . If you do not find what you are looking for, ask on Discourse , or even better, contribute one !
Doing small network scientific machine learning in Julia 5x faster than PyTorch ...
10 years ago today, we published 'Why we Created Julia' ...
DTable – an early performance assessment of a new distributed table implementation
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©2021 JuliaLang.org contributors . The content on this website is made available under the MIT license .

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Fernsehserie 2022– 2022– TV-MA TV-MA
Bebe Neuwirth and David Hyde Pierce were both on Frasier. David as Frasier's brother and Bebe making guest appearances as Frasier's ex wife.
Touch-Tone phones are shown being used in some offices, but these weren't available at the time the events depicted in the first season occur. The French Chef debuted in February 1963, but AT&T didn't introduce Touch-Tone service for customers until November 1963, in the Pittsburgh area.
The perfect show with the perfect actors at the perfect time in history!
Well, the show dropped a few hours ago and I've already seen the first two episodes, and I must say - it's great! Sure I may be a smidge biased as I have fond childhood memories of my own mother watching on our rather modest 13" black and white set - and sure, the nostalga plays into my love of this, but it's much more than that - Masterfully acted by Sarah Lancashire and dealing quite deftly with both the biolographical aspects of a real life heroine as well as the challenges of being a female (and celebrity) in the early 1960s - this is just a real treat - bon Appétit my friends ;)
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Inspiriert durch das außergewöhnliche Leben von Julia Child und ihre Sendung The French Chef, die im Grunde genommen das Fernsehessen erfunden hat. Inspiriert durch das außergewöhnliche Leben von Julia Child und ihre Sendung The French Chef, die im Grunde genommen das Fernsehessen erfunden hat. Inspiriert durch das außergewöhnliche Leben von Julia Child und ihre Sendung The French Chef, die im Grunde genommen das Fernsehessen erfunden hat.

aus Wikipedia, der freien Enzyklopädie
julia> p(x) = 2x^2 + 1; f(x, y) = 1 + 2p(x)y
julia> println("Hello world!", " I’m on cloud ", f(0, 4), " as Julia supports recognizable syntax!")

julia> code_native(+, (Float64, Float64))

.text
Filename: float.jl
Source line : 120
push RBP
mov RBP , RSP
Source line : 120
addsd XMM0 , XMM1
pop RBP
ret


Der Text ist unter der Lizenz „Creative Commons Attribution/Share Alike“ verfügbar; Informationen zu den Urhebern und zum Lizenzstatus eingebundener Mediendateien (etwa Bilder oder Videos) können im Regelfall durch Anklicken dieser abgerufen werden. Möglicherweise unterliegen die Inhalte jeweils zusätzlichen Bedingungen. Durch die Nutzung dieser Website erklären Sie sich mit den Nutzungsbedingungen und der Datenschutzrichtlinie einverstanden.
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Schewa Kehilot – שבע קהילות
Die jüdischen Sieben-Gemeinden unter den Fürsten Esterházy (1612–1848)
GLAMdigital zu Besuch bei den Samm­lungen der Privat­stiftung Esterházy. 13. Juni 2022
Julia ist eine höhere Programmiersprache , die vor allem für numerisches und wissenschaftliches Rechnen entwickelt wurde und auch als General Purpose Language verwendet werden kann, bei gleichzeitiger Wahrung einer hohen Ausführungsgeschwindigkeit. [6] [7] [8] [9] [10] Die Syntax erinnert stark an MATLAB , wie auch an andere technische Programmiersprachen. Der Compiler wurde in C , C++ und Scheme geschrieben; die Standardbibliothek ist in Julia selbst geschrieben. Die Programmiersprache, deren Entwicklung 2009 begann, wurde im Februar 2012 als Open Source veröffentlicht.

Die Ausführungsgeschwindigkeit liegt im Bereich von C und Fortran , wodurch sich Julia gegenüber anderen wissenschaftlichen Sprachen wie MATLAB, GNU Octave oder R deutlich absetzt. Charakterisiert wird das Design der Sprache durch ein Typsystem , das parametrisierte Typen erlaubt, eine dynamische Programmierumgebung und Multimethoden als zentrales Paradigma. Julia erlaubt paralleles und verteiltes Ausführen von Programmen und den direkten Aufruf von C- und Fortran-Bibliotheken. Julia enthält standardmäßig einen Garbage Collector [11] und effiziente Implementierungen für Operationen mit Gleitkommazahlen und zur linearen Algebra , zur Generierung von Zufallszahlen und zur Verarbeitung regulärer Ausdrücke .

Die Entwicklung erfolgte am MIT ; Stefan Karpinski , Viral Shah und Jeff Bezanson erhielten dafür den J. H. Wilkinson Prize for Numerical Software für 2019. Ein weiterer Entwickler war Alan Edelman .

Die offizielle Website stellt folgende Eigenschaften als wichtig heraus:

Julia wurde stark von Lisp -Dialekten, in erster Linie Scheme und Common Lisp , beeinflusst und hat Gemeinsamkeiten mit Sprachen, die ebenfalls Multimethoden unterstützen. Dazu zählen Dylan , mit einer ALGOL -ähnlichen Syntax statt der Lisp-ähnlichen polnischen Notation , und Fortress , mit umfangreichem parametrischem Typ-System. CLOS erweitert Common Lisp um Multimethoden mit der Einschränkung, dass nur Funktionen, die zuvor als generisch deklariert wurden, mit Multimethoden erweitert werden können.

In Julia, Dylan und Fortress ist die Multimethode der Standard und die eingebauten Funktionen sind gänzlich generisch und erweiterbar. In Dylan werden Multimethoden genauso grundlegend behandelt wie in Julia: Sämtliche benutzerdefinierte Funktionen und eingebaute mathematische Operatoren wie die Addition mit + sind generisch. Dylans Typsystem unterstützt jedoch nicht vollständig parametrische Typen, was sich eher in von ML abstammenden Sprachen findet. Standardmäßig unterstützt CLOS keine parametrischen Typen für Multimethoden; dies muss durch das Metaobject Protocol hinzugefügt werden. Fortress erlaubt wie Julia parametrische Typen für Multimethoden, jedoch ist Fortress im Gegensatz zu Julia statisch typisiert, sodass Kompilierung und Ausführung in getrennten Phasen stattfinden. Die Tabelle fasst diese Eigenschaften zusammen:

Version 0.4 [14] ermöglicht es, eigenständig lauffähige ausführbare Dateien mit build_executable.jl [15] zu erstellen, während Julia standardmäßig, ähnlich wie Python, vorinstalliert sein muss.

Julia enthält standardmäßig ein interaktives Kommandozeilenprogramm REPL (Read–eval–print loop) , das zum Experimentieren und schnellen Testen von Code verwendet werden kann. [16] Ein Beispielausschnitt aus dem REPL ist: [17]

Das REPL gibt dem Benutzer Zugriff auf die System-Shell und stellt einen Hilfemodus zur Verfügung, indem ; oder ? , dem Kommando vorangestellt, nach der Eingabeaufforderung eingegeben werden. REPL speichert die Chronik aus eingegebenen Kommandos und solchen zwischen Sitzungen. [18] Außerdem liefert es Codebeispiele, die direkt in REPL eingegeben oder in einer separaten Datei mit einer .jl -Endung gespeichert und anschließend durch $ julia in der System-Shell aufgerufen werden können. [19]

In Julias Paketmanager ist jedes Paket ( Programmbibliothek ) ein Git - Repository , das an einem beliebigen öffentlich erreichbaren Ort gespeichert werden kann. Die Abhängigkeiten von Paketen werden in METADATA.jl [20] verwaltet, wodurch eine Installation von Paketen über Julia mit Pkg.add("PaketName") ermöglicht wird.

Üblicherweise werden Pakete in Julia geschrieben; sie können auch Quellcode für C, Fortran, Python oder andere Sprachen (durch BinDeps [21] ) enthalten, solange ein entsprechender Compiler installiert ist, der den Quellcode beim Installieren des Pakets kompiliert. Alternativ ist es möglich, Maschinencode durch WinRPM [22] einzuschließen.

Viele Pakete [23] sind verfügbar, um andere Sprachen innerhalb von Julia aufzurufen. Beispielsweise ist das Paket JavaCall [24] verfügbar, um Java
von Julia aus aufzurufen, Mathematica [25] , um Mathematica aufzurufen, [26] das Aufrufen von Rust ist möglich, [27] [28] und node-julia erlaubt JavaScript / node.js die Verwendung für asynchrone (Web-)Server. Für PHP , Perl und andere Sprachen, erlaubt Polyglot [29] einen transparenten Fernaufruf und rekursive Auswertung von Funktionen in anderen Sprachen, so als wären sie reguläre Julia-Funktionen. Es ermöglicht anderen Sprachen, Julia-Funktionen so zu verwenden, als wären sie in der anderen Sprache geschrieben.
Mit Polyglot.jl hat Julia ebenfalls native und Wrapper-Pakete für symbolische Mathematik .

Standardmäßig unterstützt Julia UTF-8, UTF-16 und UTF-32 , jedoch können die optionalen Pakete ICU [30] , ein Wrapper für International Components for Unicode und UnicodeExtras [31] für eine erweiterte Unicodeunterstützung verwendet werden. Außerdem ist für die Erstellung und das Arbeiten mit Browserfenstern das Paket Blink [32] verfügbar.

Für Julia gibt es Wrapper-Bibliotheken, um mit grafischen Benutzeroberflächen zu arbeiten, wie beispielsweise das (zumindest für Linux, Windows und macOS) plattformunabhängige GTK+ , Qt (verwendet PySide ), Tk oder JGUI [33] , der die Unterschiede der vorherigen verbirgt und das verwendet, was verfügbar ist.

Es gibt zahlreiche einzelne SQL - oder NoSQL -Datenbankenschnittstellen und das generische ODBC [34] für datenbankübergreifenden Zugriff.

Während Julia standardmäßig Eager Evaluation (frühe Auswertung ) verwendet, liefert das Lazy [35] -Paket Grundlagen für funktionales Programmieren – Lazily-evaluated -Listen und eine große Bibliothek von Funktionen, um mit diesen zu arbeiten .

Julia wurde mit dem Ziel erschaffen, so einfach für Statistik zu sein wie R es ist . [10]

Für den Fall, dass Julia Statistikfunktionen fehlen, die in R verfügbar sind, stehen die Pakete RCall [36] und Rif [37] zur Verfügung, und für den umgekehrten Fall RJulia , [38] um Julia von R aufzurufen.

Gadfly [39] ermöglicht es, in Julia statistische Grafiken zu erstellen. Um mit Verteilungen zu arbeiten, gibt es das Paket Distributions . [40]

Ohne eine gemeinsame Verwendung mit R existiert Rmath in Julia. Rmath ist eine Bibliothek von R, die einfache statistische Funktionen enthält. Julia verwendet eine gepatchte Version von Rmath, die dSFMT ( double precision SIMD -oriented Fast Mersenne-Twister ) als zu Grunde liegenden Zufallszahlengenerator für schnellere normalverteilte Zufallszahlen nutzt. [41] [42]

Praktisch gesehen stellen Multimethoden die objektorientierte Programmierung auf den Kopf: Anstelle der Kapselung von Funktionen oder Methoden in Datenstrukturen oder Objekten werden Funktionen effektiv für verschiedene Datenstrukturen überladen .

Die kompilierte Assemblersprache lässt sich für jede gerade erst eingegebene Funktion anzeigen. Selbst für eingebaute Funktionen wie den Additionsoperator + ist dies möglich. Bei Operatoren wie + handelt es sich in Julia ebenso lediglich um Funktionen, was durch syntaktischen Zucker ermöglicht wird:

Der Kern von Julia wurde in C und C++ implementiert, der Parser in Scheme ( femtolisp [43] ), außerdem wurde das LLVM -Compilerframework dazu verwendet, optimierten 64-Bit - oder 32-Bit - Maschinencode Just-in-time (JIT) zu generieren. Abgesehen von wenigen Ausnahmen (wie libuv ) wurde die Standardbibliothek in Julia selbst geschrieben. Die Ausführungsgeschwindigkeit von Julia ist besonders hoch im Vergleich zu Sprachen, die ähnliche Zwecke erfüllen. Optimierter C-Code ist meist höchstens doppelt so schnell wie Julia-Code, sodass Julia-Code eine Größenordnung schneller ausgeführt wird als Python- oder R-Code. [44]
Die Entwicklung von Julia begann 2009, eine Open-Source-Version wurde im Februar 2012 veröffentlicht. [45]

Julia verwendet einen Mark-and-Sweep-Garbage-Collector zur Speicherbereinigung. Für hochperformante Zahlenverarbeitung stellt diese Wahl kein Problem dar. Bei Berechnungen in Echtzeit, wie etwa bei Audioverarbeitung, kann eine inkrementelle Implementierung des Garbage Collectors deutlich bessere Ausführungsgeschwindigkeit liefern. [46] In der Version 0.4-dev wurde ein neuer Garbage Collector implementiert, der bis zu doppelt so schnell sein kann wie der in den stabilen Versionen 0.3.x. [47]

Der Versionszweig 0.3 hatte einen Zeitplan von einem Release pro Monat, in dem Fehler behoben und einige neue Funktionen von 0.4 übertragen wurden.

Im November 2015 wurde bekannt, dass die Gordon-und-Betty-Moore-Stiftung 600.000 US-Dollar für die Entwicklung der Sprache gespendet hatte, um so Version 1.0 zu erreichen. [48]

Am 8. August 2018 wurde die Version 1.0.0 veröffentlicht. [49]

Auch wenn Julia-JIT die LLVM verwendet [50] (MCJIT [51] der LLVM), wird nativer Maschinencode generiert, sobald eine Funktion erstmals ausgeführt wird. Im Gegensatz zu Java oder Dalvik wird in Julia kein in einer virtuellen Maschine laufender Bytecode generiert.

Aktuell gut unterstützt (Tier 1) werden neuere x86 - und ältere i386 -Prozessorarchitekturen, zusätzlich in Linux die 64-Bit ARMv8 und die 64-Bit Nvidia PTX.

Von einigen Tests ist bekannt, dass sie fehlschlagen, und Stacktraces sind nicht verfügbar [52] mit Alpha-Unterstützung für den Raspberry Pi 1 und Pi 2 [53] [54] jedoch startet Julia [auf ARMv7] Samsung Chromebook […] ohne Probleme [55] ,
an PowerPC wird noch gearbeitet. [56] [57]

Die Julia-C-API erlaubt es, Julias gesamte Laufzeitumgebung inklusive Bibliotheken innerhalb von C-Programmen auszuführen, ohne Daten kopieren zu
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