Julia是一种易于使用的编程语言，它是动态键入的，更像是一种脚本语言。可再现的环境使用户能够跨平台使用预构建的二进制文件，并每次都重新创建相同的Julia环境。
软件特色
丰富的科学计算生态系统
Julia从零开始设计，非常擅长数值和科学计算。
你可以在应用程序中编写的大量科学工具中看到这一点。
例如最新的微分方程生态系统（DifferentialEquations.jl）和优化工具（JuMP.jl和Optim.jl）。
迭代线性求解器（IterativeSolvers.jl），傅立叶变换的强大框架（AbstractFFTs.jl）。
通用量子模拟框架（Yao.jl）等。，可以促进所有模拟。
并行和异构计算
该语言专为并行性而设计，并为每个级别的并行计算提供了内置原语:
指令级并行、多线程和分布式计算。
Celeste.jl项目在NERSC的柯里超级计算机上使用了650，000个内核，达到1.5 petaflop/s
编译器还可以为GPU和至强phi等各种硬件加速生成本机代码。
像DistributedArrays.jl和Dagger.jl这样的包为并行性提供了更高层次的抽象。
功能介绍
数据可视化和绘图
数据可视化有着复杂的历史。
绘图软件平衡了功能与简单性、速度与美观性以及静态和动态界面。
有些包可以显示并且永不更改，而其他包可以实时更新。
构建、部署或嵌入代码
该应用程序允许您编写UI、静态编译代码，甚至将其部署在Web服务器上。
它还有一个强大的类似shell的功能用于管理其他进程。
它提供了宏和其他类似于Lisp功能的元编程。
与数据交互
数据生态系统使您能够快速加载多维数据集并并行执行聚合、连接和预处理操作。
并以有效的格式保存到磁盘。
您还可以使用OnlineStats.jl对流数据执行在线计算。
无论您是在寻找方便而熟悉的数据框架还是使用JuliaDB的新方法，它都为您提供了丰富的工具。
Queryverse提供查询、文件IO和可视化功能。
除了处理表格数据之外，JuliaGraphs包还使处理组合数据变得更加容易。
可扩展机器学习
它为深度学习（Flux.jl和Knet.jl）、机器学习和AI提供了强大的工具。
Julia的数学语法使其成为表达算法的理想方式，就像它们被写在论文中一样。
通过JuliaDB构建具有自动微分、GPU加速和TB级数据支持的可训练模型。
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