julia語言編譯器net

㈠ Julia的特點

核心語言非常小。標准庫用的是 Julia 語言本身寫的 調用許多其它成熟的高性能基礎代碼。如線性代數、隨機數生成、快速傅里葉變換、字元串處理。（還在增加中……） 豐富的用於建立或描述對象的類型語法 高性能，接近於靜態編譯型語言。包括用戶自定義類型等 為並行計算和分布式計算而設計 輕量級協程 優雅的可擴展的類型轉換/提升 支持Unicode, 包括但不限於UTF-8 可直接調用 C 函數（不需要包裝或是藉助特殊的API） 有類似shell的進程管理能力 有類似Lisp的宏以及其它元編程工具

㈡ 有個julia編程語言，有用過的嗎

Julia可以用於從簡單的機器學習應用程序到巨大的超級計算機模擬的所有方面。在某種程度上，python也可以做到這一點，但是Python不知何故發展成了這樣。

相比之下，Julia正是為這個目的而生的。自下而上。速度Julia的創造者希望創造一種和C語言一樣快速的語言 - 但是他們創造出來的語言速度更快。盡管近年來Python變得更容易加速，但是它的性能和Julia相比仍然相去甚遠。2017年，Julia甚至加入了Petaflop俱樂部，這是一個小型的編程語言俱樂部，Julia的峰值性能可以超過每秒1 petaflop的速度。除了Julia，目前只有C，C ++和Fortran進入了這個俱樂部。社區憑借其 30 多年的歷史，Python 擁有一個非常龐大的支持社區。幾乎任何與 Python 相關的問題在一次谷歌搜索中都能得到答案。相比之下，Julia 社區非常小。雖然這意味著你可能需要進一步挖掘才能找到答案，但你可能會一次又一次地和同樣的人聯系在一起。這可能會變成超越價值的程序員關系。代碼轉換你甚至無需知道一條Julia命令，就可以在Julia中進行編碼。你不僅可以在Julia中使用Python和C代碼。甚至可以在Python中使用Julia！不用說，這使得修補Python代碼的弱點變得非常容易。或者在你還在學習Julia的時候保持高效。 庫擁有數量龐大且維護良好的庫，仍然是Python的最強項之一。Julia沒有太多的庫，並且用戶還抱怨說它們還沒有得到令人驚訝的維護。但是，當你認為Julia是一門非常年輕的語言，並且資源有限時，實際上他們已經擁有的庫的數量是相當可觀的。除了Julia的庫數量正在增加之外，它還可以與C和Fortran中的庫進行交互以處理繪圖。動態和靜態類型Python是100％動態類型的。這意味著程序將在運行時確定變數是浮點型還是整型。盡管這對初學者非常友好，但它也引入了許多可能的錯誤。這意味著你需要在所有可能的情況下測試Python代碼。這是一項相當愚蠢的任務，需要花費大量時間。由於Julia的創造者也希望它易於學習，因此Julia完全支持動態類型。但是與Python相比，你可以根據需要引入靜態類型。例如，以C或Fortran中的形式出現。這可以為你節省大量時間：你可以在有意義的任何地方指定類型，而不是為不測試你的代碼尋找借口

㈢ 編程開發語言Julia都有哪些優勢

時代在發展，科技在進步，而對於互聯網編程行業來說，出現新的編程語言也是非常正常的現象。而今天我們就給大家簡單介紹一下，比起python編程語言來說更有優勢的編程語言。

Julia中的數算

一般來說，Julia中的數算與其他腳本語言中的數算看起來是一樣的。它們的數字都是「真正的數字」，比如Float64就是64位浮點數或者類似於C語言中的「double」。Vector{Float64}與C語言double數組的內存布局是一樣的，都可以很容易地與C語言進行互操作(實際上，在某種意義上，「Julia是構建在C語言之上的一個層」)，從而帶來更高的性能。

類型穩定性和代碼內省

類型穩定性是指一個方法只能輸出一種可能的類型。例如：*(::Float64,::Float64)輸出的類型是Float64。不管你給它提供什麼參數，它都會返回一個Float64。這里使用了多重分派：「*」操作符根據它看到的類型調用不同的方法。例如，當它看到浮點數時，就會返回浮點數。Julia提供了代碼自省宏，可以看到代碼被編譯成什麼東西。因此，Julia不只是一門普通的腳本語言，還是一門可以讓你處理匯編的腳本語言!和其他很多語言一樣，Julia被編譯成LLVM(LLVM是一種可移植的匯編格式)。

多重分派允許一種語言將函數調用分派給類型穩定的函數。

這就是Julia的核心思想，現在讓我們花點時間深入了解一下。如果函數內部具有類型穩定性(也就是說，函數內的任意函數調用也是類型穩定的)，那麼編譯器就會知道每一步的變數類型，它就可以在編譯函數時進行充分的優化，這樣得到的代碼基本上與C語言或Fortran相同。多重分派在這里可以起到作用，它意味著「*」可以是一個類型穩定的函數：對於不同的輸入，它有不同的含義。但是，如果編譯器在調用「*」之前能夠知道a和b的類型，那麼它就知道應該使用哪個「*」方法，這樣它就知道c=a*b的輸出類型是什麼。這樣它就可以將類型信息一路傳下去，從而實現全面的優化。

Julia基準測試

Julia官網提供的基準測試只是針對編程語言組件的執行速度，並沒有說是在測試快的實現，所以這里存在一個很大的誤解。昆明ja課程http://www.kmbdqn.cn/認為R語言程序員一邊看著使用R語言實現的Fibonacci函數，一邊說：「這是一段很糟糕的代碼，不應該在R語言中使用遞歸，因為遞歸很慢」。但實際上，Fibonacci函數是用來測試遞歸的，而不是用來測試語言的執行速度的。

㈣ julia語言和matlab語言有什麼區別

Julia是一個面向科學計算的高性能動態高級程序設計語言。其語法與其他科學計算語言相似。在許多情況下擁有能與編譯型語言相媲美的性能。
julia仿照matlab的數值方面的計算函數，同時加強了和計算機編程語言的相關特性。二者單就語言來言，語言相似性比較高，計算性能差異較大。

㈤ julia 簡單程序報錯！

樓主 大一新生嗎？沒有學過 其他語言嗎？

julia 是比較新的語言

㈥ julia語言調用dll庫函數

高級設計語言。
下面利用一個實例說明如何安裝Julia語言環境，並且使用它調用內置函數和方法，操作如下：第一步，通過快捷方式或開始處的方式打開Julia終端窗口，注意查看命令和幫助。第二步，使用終端顯示查看幫助的方式，查看內置的方法和函數等等。第三步，如果命令提示符不是Julia，輸入內置函數或方法會提示錯誤。

㈦ 求推薦 Julia, Fortran,C語言各自的IDE

另外兩門語言都比較偏小眾，我估計Emacs或者Vi會有插件支持，但這兩個神器上手比較慢，你也可以考慮在sublime或者eclipse上面嘗試配置一下。

C的話你試試qt+mingw的社區版本，相當易用，微軟最近提供了免費的包含完整功能的VS2010，值得一試。

㈧ 如何讓 Python 像 Julia 一樣快地運行

Julia 與 Python
的比較
我是否應丟棄 Python 和其他語言，使用 Julia 執行技術計算？在看到 http://julialang.org/ 上的基準測試後，人們一定會這么想。Python
和其他高級語言在速度上遠遠有些落後。但是，我想到的第一個問題有所不同：Julia 團隊能否以最適合 Python 的方式編寫 Python 基準測試？
我對這種跨語言比較的觀點是，應該根據要執行的任務來定義基準測試，然後由語言專家編寫執行這些任務的最佳代碼。如果代碼全由一個語言團隊編寫，則存在其他語言未得到最佳使用的風險。
Julia 團隊有一件事做得對，那就是他們將他們使用的代碼發布到了 github 上。具體地講，Python 代碼可在此處找到。
第一眼看到該代碼，就可以證實我所害怕的偏見。該代碼是以 C 風格編寫的，在數組和列表上大量使用了循環。這不是使用 Python 的最佳方式。
我不會責怪 Julia 團隊，因為我很內疚自己也有同樣的偏見。但我受到了殘酷的教訓：付出任何代價都要避免數組或列表上的循環，因為它們確實會拖慢 Python
中的速度，請參閱 Python 不是 C。
考慮到對 C 風格的這種偏見，一個有趣的問題（至少對我而言）是，我們能否改進這些基準測試，更好地使用 Python 及其工具？
在我給出答案之前，我想說我絕不會試圖貶低 Julia。在進一步開發和改進後，Julia 無疑是一種值得關注的語言。我只是想分析 Python
方面的事情。實際上，我正在以此為借口來探索各種可用於讓代碼更快運行的 Python 工具。
在下面的內容中，我使用 Docker 鏡像在 Jupyter Notebook 中使用 Python 3.4.3，其中已安裝了所有的 Python 科學工具組合。我還會通過
Windows 機器上的 Python 2.7.10，使用 Anaconda 來運行代碼。計時是對 Python 3.4.3 執行的。包含下面的所有基準測試的完整代碼的 Notebook 可在此處找到。
鑒於各種社交媒體上的評論，我添加了這樣一句話：我沒有在這里使用 Python 的替代性實現。我沒有編寫任何 C
代碼：如果您不信，可試試尋找分號。本文中使用的所有工具都是 Anaconda 或其他發行版中提供的標準的 Cython 實現。下面的所有代碼都在單個 Notebook中運行。
我嘗試過使用來自 github 的 Julia 微性能文件，但不能使用 Julia 0.4.2 原封不動地運行它。我必須編輯它並將 @timeit 替換為
@time，它才能運行。在對它們計時之前，我還必須添加對計時函數的調用，否則編譯時間也將包含在內。我使用的文件位於此處。我在用於運行 Python 的同一個機器上使用 Julia 命令行介面運行它。
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計時代碼
Julia 團隊使用的第一項基準測試是 Fibonacci 函數的一段簡單編碼。
def fib(n):
if n<2:
return n
return fib(n-1)+fib(n-2)

此函數的值隨 n 的增加而快速增加，例如：
fib(100) = 354224848179261915075

可以注意到，Python 任意精度 (arbitrary precision) 很方便。在 C 等語言中編寫相同的函數需要花一些編碼工作來避免整數溢出。在 Julia
中，需要使用 BigInt 類型。
所有 Julia 基準測試都與運行時間有關。這是 Julia 中使用和不使用 BigInt 的計時：
0.000080 seconds (149 allocations:10.167 KB)
0.012717 seconds (262.69 k allocations:4.342 MB)

在 Python Notebook 中獲得運行時間的一種方式是使用神奇的 %timeit。例如，在一個新單元中鍵入：
%timeit fib(20)

執行它會獲得輸出：
100 loops, best of 3:3.33 ms per loop

這意味著計時器執行了以下操作：
運行 fib(20) 100 次，存儲總運行時間
運行 fib(20) 100 次，存儲總運行時間
運行 fib(20) 100 次，存儲總運行時間
從 3 次運行中獲取最小的運行時間，將它除以 100，然後輸出結果，該結果就是 fib(20) 的最佳運行時間
這些循環的大小（100 次和 3 次）會由計時器自動調整。可能會根據被計時的代碼的運行速度來更改循環大小。
Python 計時與使用了 BigInt 時的 Julia 計時相比出色得多：3 毫秒與 12 毫秒。在使用任意精度時，Python 的速度是 Julia 的 4
倍。
但是，Python 比 Julia 默認的 64 位整數要慢。我們看看如何在 Python 中強制使用 64 位整數。
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使用 Cython 編譯
一種編譯方式是使用 Cython 編譯器。這個編譯器是使用 Python
編寫的。它可以通過以下命令安裝：
pip install Cython
如果使用 Anaconda，安裝會有所不同。因為安裝有點復雜，所以我編寫了一篇相關的博客文章：將 Cython For Anaconda 安裝在 Windows 上
安裝後，我們使用神奇的 %load_ext 將 Cython 載入到 Notebook 中：
%load_ext Cython

然後就可以在我們的 Notebook 中編譯代碼。我們只需要將想要編譯的代碼放在一個單元中，包括所需的導入語句，使用神奇的 %%cython 啟動該單元：
%%cython

def fib_cython(n):
if n<2:
return n
return fib_cython(n-1)+fib_cython(n-2)

執行該單元會無縫地編譯這段代碼。我們為該函數使用一個稍微不同的名稱，以反映出它是使用 Cython
編譯的。當然，一般不需要這么做。我們可以將之前的函數替換為相同名稱的已編譯函數。
對它計時會得到：
1000 loops, best of 3:1.22 ms per loop

哇，幾乎比最初的 Python 代碼快 3 倍！我們現在比使用 BigInt 的 Julia 快 100 倍。
我們還可以嘗試靜態類型。使用關鍵字 cpdef 而不是 def 來聲明該函數。它使我們能夠使用相應的 C 類型來鍵入函數的參數。我們的代碼變成了：
%%cython
cpdef long fib_cython_type(long n):
if n<2:
return n
return fib_cython_type(n-1)+fib_cython_type(n-2)

執行該單元後，對它計時會得到：
10000 loops, best of 3:36 µs per loop

太棒了，我們現在只花費了 36 微秒，比最初的基準測試快約 100 倍！這與 Julia 所花的 80 毫秒相比更出色。
有人可能會說，靜態類型違背了 Python
的用途。一般來講，我比較同意這種說法，我們稍後將查看一種在不犧牲性能的情況下避免這種情形的方法。但我並不認為這是一個問題。Fibonacci
函數必須使用整數來調用。我們在靜態類型中失去的是 Python 所提供的任意精度。對於 Fibonacci，使用 C 類型 long
會限制輸入參數的大小，因為太大的參數會導致整數溢出。
請注意，Julia 計算也是使用 64 位整數執行的，因此將我們的靜態類型版本與 Julia 的對比是公平的。
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緩存計算
我們在保留 Python 任意精度的情況下能做得更好。fib 函數重復執行同一種計算許多次。例如，fib(20) 將調用 fib(19) 和
fib(18)。fib(19) 將調用 fib(18) 和 fib(17)。結果 fib(18) 被調用了兩次。簡單分析表明，fib(17) 將被調用 3
次，fib(16) 將被調用 5 次，等等。
在 Python 3 中，我們可以使用 functools 標准庫來避免這些重復的計算。
from functools import lru_cache as cache
@cache(maxsize=None)
def fib_cache(n):
if n<2:
return n
return fib_cache(n-1)+fib_cache(n-2)

對此函數計時會得到：
1000000 loops, best of 3:910 ns per loop

速度又增加了 40 倍，比最初的 Python 代碼快約 3,600 倍！考慮到我們僅向遞歸函數添加了一條注釋，此結果非常令人難忘。
Python 2.7 中沒有提供這種自動緩存。我們需要顯式地轉換代碼，才能避免這種情況下的重復計算。
def fib_seq(n):
if n < 2:
return n
a,b = 1,0
for i in range(n-1):
a,b = a+b,a
return a

請注意，此代碼使用了 Python 同時分配兩個局部變數的能力。對它計時會得到：
1000000 loops, best of 3:1.77 µs per loop

我們又快了 20 倍！讓我們在使用和不使用靜態類型的情況下編譯我們的函數。請注意，我們使用了 cdef 關鍵字來鍵入局部變數。
%%cython
def fib_seq_cython(n):
if n < 2:
return n
a,b = 1,0
for i in range(n-1):
a,b = a+b,a
return a
cpdef long fib_seq_cython_type(long n):
if n < 2:
return n
cdef long a,b
a,b = 1,0
for i in range(n-1):
a,b = a+b,b
return a

我們可在一個單元中對兩個版本計時：
%timeit fib_seq_cython(20)
%timeit fib_seq_cython_type(20)

結果為：
1000000 loops, best of 3:953 ns per loop
10000000 loops, best of 3:51.9 ns per loop

靜態類型代碼現在花費的時間為 51.9 納秒，比最初的基準測試快約 60,000（六萬）倍。
如果我們想計算任意輸入的 Fibonacci 數，我們應堅持使用無類型版本，該版本的運行速度快 3,500 倍。還不錯，對吧？
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使用 Numba 編譯
讓我們使用另一個名為 Numba 的工具。它是針對部分 Python 版本的一個即時
(jit) 編譯器。它不是對所有 Python 版本都適用，但在適用的情況下，它會帶來奇跡。
安裝它可能很麻煩。推薦使用像 Anaconda 這樣的 Python 發行版或一個已安裝了 Numba 的 Docker 鏡像。完成安裝後，我們導入它的 jit 編譯器：
from numba import jit

它的使用非常簡單。我們僅需要向想要編譯的函數添加一點修飾。我們的代碼變成了：
@jit
def fib_seq_numba(n):
if n < 2:
return n
(a,b) = (1,0)
for i in range(n-1):
(a,b) = (a+b,a)
return a

對它計時會得到：
1000000 loops, best of 3:225 ns per loop

比無類型的 Cython 代碼更快，比最初的 Python 代碼快約 16,000 倍！
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使用 Numpy
我們現在來看看第二項基準測試。它是快速排序演算法的實現。Julia 團隊使用了以下 Python 代碼：
def qsort_kernel(a, lo, hi):
i = lo
j = hi
while i < hi:
pivot = a[(lo+hi) // 2]
while i <= j:
while a[i] < pivot:
i += 1
while a[j] > pivot:
j -= 1
if i <= j:
a[i], a[j] = a[j], a[i]
i += 1
j -= 1
if lo < j:
qsort_kernel(a, lo, j)
lo = i
j = hi
return a

我將他們的基準測試代碼包裝在一個函數中：
import random
def benchmark_qsort():
lst = [ random.random() for i in range(1,5000) ]
qsort_kernel(lst, 0, len(lst)-1)

對它計時會得到：
100 loops, best of 3:18.3 ms per loop

上述代碼與 C 代碼非常相似。Cython 應該能很好地處理它。除了使用 Cython 和靜態類型之外，讓我們使用 Numpy
數組代替列表。在數組大小較大時，比如數千個或更多元素，Numpy 數組確實比
Python 列表更快。
安裝 Numpy 可能會花一些時間，推薦使用 Anaconda 或一個已安裝了 Python 科學工具組合的 Docker 鏡像。
在使用 Cython 時，需要將 Numpy 導入到應用了 Cython 的單元中。在使用 C 類型時，還必須使用 cimport 將它作為 C 模塊導入。Numpy
數組使用一種表示數組元素類型和數組維數（一維、二維等）的特殊語法來聲明。
%%cython
import numpy as np
cimport numpy as np
cpdef np.ndarray[double, ndim=1] \
qsort_kernel_cython_numpy_type(np.ndarray[double, ndim=1] a, \
long lo, \
long hi):
cdef:
long i, j
double pivot
i = lo
j = hi
while i < hi:
pivot = a[(lo+hi) // 2]
while i <= j:
while a[i] < pivot:
i += 1
while a[j] > pivot:
j -= 1
if i <= j:
a[i], a[j] = a[j], a[i]
i += 1
j -= 1
if lo < j:
qsort_kernel_cython_numpy_type(a, lo, j)
lo = i
j = hi
return a
cpdef benchmark_qsort_numpy_cython():
lst = np.random.rand(5000)
qsort_kernel_cython_numpy_type(lst, 0, len(lst)-1)

對 benchmark_qsort_numpy_cython() 函數計時會得到：
1000 loops, best of 3:1.32 ms per loop

我們比最初的基準測試快了約 15 倍，但這仍然不是使用 Python 的最佳方法。最佳方法是使用 Numpy 內置的 sort()
函數。它的默認行為是使用快速排序演算法。對此代碼計時：
def benchmark_sort_numpy():
lst = np.random.rand(5000)
np.sort(lst)

會得到：
1000 loops, best of 3:350 µs per loop

我們現在比最初的基準測試快 52 倍！Julia 在該基準測試上花費了 419 微秒，因此編譯的 Python 快 20%。
我知道，一些讀者會說我不會進行同類比較。我不同意。請記住，我們現在的任務是使用主機語言以最佳的方式排序輸入數組。在這種情況下，最佳方法是使用一個內置的函數。
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-make-python-faster-julia/

㈨ julia語言調用dll函數

這是一種面向數值計算的高級設計語言。
Julia是一種面向數值計算的高級設計語言，語言跟R語言很相似，可以直接調用內置函數和方法。第一步，官網上下載最新的Julia安裝文件，然後雙擊打開進入安裝界面，選擇安裝路徑。第二步，接著進入安裝階段，安裝完畢之後點擊Finish按鈕，打開Julia語言環境。第三步，將路徑切換到安裝Julia語言文件夾中，查看文件分布情況。

㈩ Julia是指

Julia 是一個面向科學計算的高性能動態高級程序設計語言。其語法與其他科學計算語言相似。在許多情況下擁有能與編譯型語言相媲美的性能。[2]
一群擁有各種語言豐富編程經驗的Matlab高級用戶，對現有的科學計算編程工具感到不滿——這些軟體對自己專長的領域表現得非常棒，但在其它領域卻非常糟糕。他們想要的是一個開源的軟體，它要像C語言一般快速而有擁有如同Ruby的動態性；要具有Lisp般真正的同像性（Homoiconicity）而又有Matlab般熟悉的數學記號；要像Python般通用、像R般在統計分析上得心應手、像Perl般自然地處理字元串、像Matlab般具有強大的線性代數運算能力、像shell般膠水語言的能力，易於學習而又不讓真正的黑客感到無聊；還有，它應該是互動式的，同時又是編譯型的……
該項目大約於2009年中開始，目前（2012年2月）距離1.0版的發布已經進展到90%。在源碼主頁上可下載試用。
目前，Julia中文社區正在迅速成長，Julia語言編程開發等問答平台已經建立。[3]