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為什麼Julia語言對你還沒有足夠的吸引力?

02-02

國內現在用Julia的還遠沒有成氣侯呀，沒有社區，沒有什麼人氣，但Julia的確還是有很多優點的。我選擇Julia來替代Matlab主要是因為速度快的原因。

大家談談Julia還需要如何才能吸引到你？JuliaLangQQ群：188374671。

我們已經在中科大辦了第一次Julia User Meet Up.也正在聯絡開發中文網站以及建立發展中文社區的事宜。詳情可以參見https://github.com/JuliaCN/julia_zh_cn/issues/39

中科院軟體所的張常有老師那邊也已經開發了一個以Julia為腳本語言的平台。將來有可能部署在國家的超算中心上，已解決現有超算資源分配存在冗餘，一些非編程專業的研究者，創業者不方便使用超算等問題。

目前測試網站:http://www.ijuco.com

歡迎提供建議

2016年的user meet up將在深圳舉辦。報名馬上開放，http://julialang.cn 歡迎參與討論。

USTC Julia user group的QQ群也於今天提交到官網上去。歡迎大家加入～

歡迎加入USTC Julia User Group，群號碼：316628299

相反, 我覺得現在Julia的社區其實挺大的, JuliaLang discourse 提供了一個非常不錯的平台, 但是可能不足的是現在中文資料確實非常少, 所以在國內可能發展就相對滯後很多.

Julia 最大的優點在於其速度和開源. 這點正是matlab和python無法取代的, 同時其語法基本接近python和matlab, 基本掌握了前者的想要學習julia都不會非常難. (當然一大缺點就是現在仍然在發展中, 一些包可能沒有python多, 但是Julia內部是可以直接調用python的任何庫的) 同時這也為同學們提供了一個比python 更廣闊的平台, 集成其他語言是非常容易的.

另外, 我在Github上開源了一個純Julia實現的機器學習演算法庫LightML.jl, 現在已經包含了Adaboost, 決策樹, gradient boosting, SVM, BP神經網路等近20種演算法. 由於該庫是純學習目的, 因此代碼沒有很多優化trick, 很容易可以讀懂, 每種演算法都帶了演示例子, 並可以直接通過test函數調用.

PCA

決策樹

由於該項目仍然在發展中, 因此也希望更多的人參與進來. 提issue或者pull request都非常歡迎~

如果該項目對你學習Julia語言, 機器學習等有幫助, 請記得給項目點個Star呀~

有一堆end....

好吧開玩笑的我還是蠻喜歡Julia的在Boston這邊也和Julia開發組的人聊過，他們說不用end的主要原因是因為他們是一幫子搞計算的一個公式打老長不強制格式不方便

命名不要用人名。

其他人的名字一定會把你的信息淹的絲毫不剩。

又不是有實體人代言，掛個人名算啥。

百度Julia，第一頁沒有關於此語言的任何信息。。。

現在已經有了一個類似知乎的Julia問答平台 http://julia.org.cn/，和對應的微信群。歡迎大家去灌水！

目前覺得julia 語言specifications 設計得很隨意，不太嚴謹，而且太顧及matlab 使用者的感受。我更愛f#。不過用julia 可以少寫好多Python + cython, 也更有安全感一些。

我當時下 julia 的時候，REPL 不能輸入漢字……

當然現在行了。

挺好的。

第一版Julia的時候，函數調用有點bug，當然也可能是我沒配置好。

但搜遍全Google也找不到幾篇相關文檔的時候，我就哭著回頭去用Matlab了。

我曾經用過一段時間julia，不過覺得相關的庫還是太少。python本身並不快，但是有numpy，核心函數用cython，像非常大的數組(例如100萬個點，做每對pair的運算)可以用cuda運算(比如numba，用起來還挺簡單的)，所以在速度上其實julia現在並沒有優勢。如果手頭工作緊，用julia造一堆輪子也挺累人，所以又回到python。不過還是關注julia的發展，希望越來越好。

最主要的原因是用的人太少。

用的人少，意味著庫少，資料少，工作少。

julia除了print還有什麼好的方法打斷點嗎？

介面三天兩頭變，一言不合就deprecate，主要還是設計架構師的水平不夠。想要包羅萬象大小通吃，語法卻變得越來越複雜，我還不如去用C++。

除了對數字運算有點優勢，其它方面太欠缺，而數字運算的解決方案已經有很多好的選擇

還在發展得路上~~速度是優勢吧~~可能國內用的人少，而且可查閱資料少~~另一方面，習慣了matlab

還在等 Julia 什麼時候能優化指數運算的速度。

Ref: ^ is slow · Issue #2741 · JuliaLang/julia · GitHub.

  1. 論性能與Python不相上下無優勢, 輪語法也無優勢。
  2. 論高性能無法充當C++的角色，先不說「代替不代替」。
  3. 科學計算的目標市場已被佔領，生態圈已被佔領，語言1.0還未發布。
  4. Python的科學計算只是一小塊, 它還可以無縫接著寫還業務邏輯, 網路編程, 交易系統, 庫也是非常多, Julia在非常長一段時間做不到, 如果它真的有機會做到的話。

結論：除了學慣用途，無更多的實用價值和發展潛力。

配色系好像比matlab好看。。。

編程語言應該可以和自然語言類比，學習Julia可能像學克林貢語一樣？

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