本 PPT 是 2019 年 9 月 TFUG 西安上的分享, 简单分享了一下 Julia 的知识.
对于 Julia 是否值得投入, 我个人的看法是:
Julia 的性能是一个亮点, 这个在实际过程中必须考虑.
Julia 的活跃度还不错, 而且资料越来越多, 包的生态问题解决是一个时间问题.
Julia 有良好的互操作性可以对其自身所缺进行弥补
无缝调用 Fortran 或 C , 这对于某些公司或研究机构是一个旧资产盘活的好事
有类似 scikit-learn,pandas,tensorflow 等包装器, 可以直接利用 Python 的生态. 或许你想不到, 它都有对于 ECharts 的包装器.
关于 TFUG
如果你还不了解可以参见下面的介绍:
TFUG 是 TensorFlow User Group 的简称. 它旨在提供一个这样的地方: 每一位 TensorFlow 开发者可以分享, 交流和互促互进的社区.
到现在为止, TFUG 西安已经在西安组织过多次活动, 并且活动也得到了 Google, 阿里, 美亚柏科, 深信科创等多家公司的帮助. 同时, 开放性也是活动的特色, 分享的话题也不仅限于 TensorFlow 相关的内容, 而且还会包括诸如机器学习的算法, 硬件选型, 其他工具技术 (如本文中涉及的 Julia).
欢迎每一个对机器学习感兴趣的小伙伴加入我们, 分享你的独特观点.
来源: http://www.tuicool.com/articles/vaARNzf