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JuliaLanguage是一个非常好用的编程语言，不同于Python等其他语言，Julia的性能起初并不直观，但是随着用户对其有着更加深入的了解，那么可以轻松编写出几乎与C一样快的代码。具有

Julia Language是一个非常好用的编程语言，不同于Python等其他语言，Julia的性能起初并不直观，但是随着用户对其有着更加深入的了解，那么可以轻松编写出几乎与C一样快的代码。具有通过使用LLVM实现的类型推断和即时编译功能，使表达许多面向对象和功能编程模式变得容易。

丰富的科学计算生态系统

Julia从头开始设计，非常擅长数值和科学计算。

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），优化工具（JuMP.jl和Optim.jl）

迭代线性求解器（ IterativeSolvers.jl），用于傅立叶变换的强大框架（AbstractFFTs.jl）

通用量子模拟框架（Yao.jl）等，可以推动所有模拟。

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内置基元：

指令级并行性，多线程和分布式计算。

Celeste.jl项目在NERSC的Cori超级计算机上使用650,000个内核，达到1.5 PetaFLOP / s。

编译器还可以为各种硬件加速器（例如GPU和Xeon Phis）生成本机代码。

诸如DistributedArrays.jl和Dagger.jl之类的包为并行提供了更高级别的抽象。

数据可视化和绘图

数据可视化具有复杂的历史。

绘图软件在功能与简单性，速度与美感以及静态和动态界面之间进行权衡。

有些软件包可以显示，并且永远不会更改，而其他软件包则可以实时更新。

构建，部署或嵌入代码

该应用程序使您可以编写UI，静态编译代码，甚至将其部署在Web服务器上。

它还具有强大的类似于Shell的功能，用于管理其他进程。

它提供类似Lisp的宏和其他元编程功能。

与数据交互

数据生态系统使您可以快速加载多维数据集，并行执行聚合，联接和预处理操作

并以有效格式将其保存到磁盘。

您也可以使用OnlineStats.jl对流数据执行在线计算。

无论您是寻找方便，熟悉的DataFrame，还是使用JuliaDB的新方法，它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。

可扩展的机器学习

它提供了用于深度学习（Flux.jl和Knet.jl），机器学习和AI的强大工具。

Julia的数学语法使其成为表达算法的理想方式，就像它们写在论文中一样

构建具有自动微分，GPU加速以及可通过JuliaDB支持TB级数据的可训练模型。

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