Julia Language Descargar Gratis para Windows, Mac y Linux
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¿Qué es Julia Language?
julia Language es de código abierto y de uso gratuito para todos, y el código fuente se puede ver públicamente en GitHub. Tiene una sintaxis de alto nivel, lo que lo convierte en un lenguaje accesible para programadores de cualquier formación o nivel de experiencia. Está escrito dinámicamente, tiene la sensación de ser un lenguaje de programación y es muy adecuado para uso interactivo.
Julia Programming Language tiene un lenguaje rico para tipos de metadatos y las declaraciones de tipos se pueden utilizar para delinear y anclar programas. El software compila código nativo eficiente para múltiples plataformas a través de LLVM.
Idioma Popular con Más de 5000 Paquetes
Utiliza multidifusión como modelo, lo que facilita la expresión de muchos estilos de programación funcional y orientada a objetos. La biblioteca estándar incluye operaciones de E/S asíncronas, control de procesos, registro, creación de perfiles, un administrador de paquetes y otras funciones.
Se ha descargado millones de veces y la comunidad ha registrado más de 5000 paquetes para uso comunitario. Incluye varias bibliotecas matemáticas, herramientas de procesamiento de datos y paquetes para informática de uso general. Además, se pueden utilizar fácilmente bibliotecas de Python, R, C/Fortran, C++ y Java.
Su modelo de desarrollo sigue de cerca el kernel de Linux y es de código abierto, con contribuciones de desarrolladores de todo el mundo. Tiene una barrera de entrada baja y proporciona un entorno fácil de modificar para desarrolladores experimentados.
Su arquitectura permite el uso de múltiples lenguajes de programación, incluidos Perl, Ruby y JavaScript. Además, admite la integración de bibliotecas y bases de datos externas y proporciona una potente cadena de herramientas para crear aplicaciones personalizadas.
¿Por qué elegir el lenguaje de programación Julia?
Ha ido ganando terreno en los últimos años por varias razones:
1. Velocidad
Diseñado para ser un lenguaje rápido. Está compilado justo a tiempo (JIT) y tiene un compilador LLVM altamente optimizado. Es más rápido que muchos otros lenguajes de programación dinámicos como Python, R y MATLAB. El rendimiento de Julia es cercano al de lenguajes tipados estáticamente como C y Fortran.
2. Facilidad de uso
Es fácil de aprender y su sintaxis es similar a la de otros lenguajes de programación de alto nivel. Tiene una sintaxis simple y concisa que es fácil de leer y escribir. El entorno REPL (Read-Eval-Print Loop) facilita probar y experimentar con el código.
3. Flexibilidad
Lenguaje muy flexible. Puede manejar una amplia gama de tipos de datos, desde números enteros y de punto flotante hasta cadenas y números complejos. El lenguaje de programación también admite caracteres Unicode, lo que facilita el trabajo con texto que no está en inglés.
Características
Construir, Implementar, Insertar Código
La aplicación permite escribir interfaces de usuario, compilar código estáticamente o incluso publicarlo en un servidor web. También tiene poderosas habilidades, coincidentemente similares a la gestión de otros procesos. Tiene macros similares a Lisp y otras funciones de metaprogramación.
El código se puede crear, implementar e incrustar dentro de la aplicación. Facilita la vinculación con otros lenguajes y bibliotecas de programación, la implementación y administración de servicios, y la implementación y depuración rápida de código. Además, los equipos de desarrollo pueden utilizar la aplicación para implementar e incrustar código en entornos de producción con facilidad.
Visualización y Planificación de Datos
La visualización de datos tiene una historia compleja. El software de planificación logra un equilibrio entre funciones, simplicidad, velocidad, belleza y una interfaz estática y dinámica. Algunos paquetes ofrecen una vista y nunca la cambian, mientras que otros realizan actualizaciones en tiempo real.
La visualización de datos se utiliza en una variedad de contextos, desde la planificación financiera hasta la atención médica y la inteligencia empresarial.
Permite al usuario comprender las relaciones entre puntos de datos en forma de cuadros, gráficos y diagramas. El software de planificación se utiliza para crear un plan que cumpla con los objetivos del usuario.
Se puede utilizar para identificar tendencias, comparar y contrastar datos y planificar proyectos futuros. El software de planificación y visualización de datos puede ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones al proporcionar una descripción general de los datos en un formato fácil de entender.
Aprendizaje Automático Escalable
Incluye sólidas técnicas de aprendizaje profundo (Flux.jl y Knet.jl), aprendizaje automático e inteligencia artificial. La arquitectura matemática de JuliaDB lo convierte en una forma ideal de expresar algoritmos exactamente como están escritos en los artículos, crear modelos entrenables con diferenciación automática y aceleración de GPU, y admitir terabytes de datos utilizando JuliaDB.
JuliaML es una biblioteca de aprendizaje automático que proporciona una API estándar para aprendizaje profundo, aprendizaje por refuerzo y otros algoritmos de aprendizaje automático. Está diseñado para ser rápido, escalable y flexible, centrándose en la eficiencia, la escalabilidad y la facilidad de uso.
También proporciona un conjunto completo de utilidades como carga de datos, preprocesamiento de datos, entrenamiento de modelos, evaluación de modelos e implementación de modelos. JuliaML permite a los desarrolladores crear fácilmente modelos de aprendizaje automático escalables y robustos que se pueden implementar en entornos de producción.
Computación Paralela y Heterogénea
Julia Language está diseñada para el paralelismo y proporciona alternativas en línea a la computación paralela en todos los niveles: paralelismo a nivel de instrucción, subprocesos múltiples y computación distribuida. Utilizando 650.000 núcleos, el proyecto Celeste.jl alcanzó 1,5 PetaFLOP/seg en la supercomputadora NERSC Cori.
El ensamblador también puede generar código nativo para varios aceleradores de hardware, como GPU y Xeon Phis. Paquetes como DistributedArrays.jl y Dagger.jl proporcionan una abstracción de nivel superior para el paralelismo.
Interactuar con Sus Satos
El ecosistema de datos le permite cargar rápidamente conjuntos de datos multidimensionales, realizar agregación, vinculación y preprocesamiento en paralelo y guardarlos en el disco en formatos potentes. También puede realizar cálculos en línea sobre el flujo de datos utilizando OnlineStats.jl.
QuillBot reescribirá su texto. Comience escribiendo o copiando algo aquí y luego presione el botón. Query verse proporciona funciones de consulta, E/S de archivos y visualización. Además de trabajar con datos tabulares, los paquetes de JuliaGraphs facilitan el trabajo con datos agregados.
También proporciona paquetes potentes para crear canalizaciones de datos y transmitir datos desde fuentes como bases de datos, API web y archivos de texto. Al combinar estos paquetes con el poderoso ecosistema de datos, el lenguaje hace posible desarrollar rápidamente canales de datos y construir modelos sofisticados que pueden usarse para tomar decisiones basadas en datos.
Ecosistema Rico para La Informática Científica
Julia Language fue diseñada desde cero para ser muy buena en informática científica y digital. Esto se puede ver en la abundancia de herramientas científicas escritas en la aplicación, como el ecosistema de ecuaciones diferenciales modernas (cálculo, Equations.jl), herramientas de optimización (JuMP.jl. Optim.jl) y solventes lineales iterativos (IterativeSolvers. jl), que es un marco poderoso.
Las transformadas de Fourier (AbstractFFTs.jl), un marco de simulación cuántica de propósito general (Yao.jl) y más, pueden guiar todas sus simulaciones. Los ecosistemas también incluyen muchas bibliotecas para el aprendizaje automático. Por ejemplo, se pueden encontrar bibliotecas para aprendizaje profundo (Flux.jl), aprendizaje por refuerzo (Reinforce.jl) y modelado probabilístico (Gen.jl).
Para el análisis de datos, el ecosistema ofrece marcos de datos (DataFrames.jl), trazado (Plots.jl) y paquetes estadísticos (StatsBase.jl). Estas características constituyen una excelente opción para la ciencia de datos y el aprendizaje automático. Está diseñado para brindar rendimiento, escalabilidad y solidez, lo que lo convierte en una excelente opción para cualquier tarea informática científica.
Conclusión
Julia Language es un lenguaje de programación dinámico de alto rendimiento diseñado para informática científica, análisis de datos y computación numérica. Su velocidad, facilidad de uso y flexibilidad lo convierten en una excelente opción para estas tareas.
Si está interesado en aprender, hay muchos recursos disponibles, incluida la documentación, Academy y JuliaCon. Aunque el ecosistema es más pequeño que el de Python y R, está creciendo rápidamente y hay muchos paquetes disponibles para informática científica, análisis de datos y aprendizaje automático.
Detalles Técnicos
Nombre del programa: Julia Language
- Categoría: Utilitarios Sistema
- Licencia: Código Abierto
- Versión: última
- Tamaño de archivo: 70,6 MB
- Núcleo: 32/64-bits
- Sistemas operativos: Todos Windows, Mac, Linux, etc.
- Idiomas: Multilingüe
- Desarrollado por: The Julia Project
- Sitio web oficial: julialang.org
Descargar Julia Language Gratis
