如何在Julia中从MySQL数据库中获取数据？看起来像thispackage提供连接任何数据库的工具，包括MySQL。但是，看起来假设我必须首先设置ODBCDSN才能连接到它(我一开始不知道它是什么，尽管我已经使用MySQL两年了)。所以我尝试通过阅读thispage来配置它在MySQL文档中......但立即撞墙。第一，我在我的OSX10.8.5中找不到名为myodbc-installer的命令。第二，我的系统中没有名为ODBCAdministrator的应用程序，取而代之的是ODBCmanager-所以我认为文档太过时了......对吧？此外，即使我打开ODBC管理器并尝试单击U
TCP示例@asyncbeginserver=listen(2000)whiletruesock=accept(server)println("HelloWorld\n")endend要关闭连接，需要调用close方法:close(sock)如何停止监听？close(server)#LoadError:accept:softwarecausedconnectionabort(ECONNABORTED) 最佳答案 与其继续发表评论，我认为您可能正在尝试这样做:来自juliaREPL:julia>server=listen(2000)B
在Python中，可以选择提供一个条件来确定是否在理解中包含特定项目。[x**2forxinrange(10)ifx>5]#[36,49,64,81]有条件地使用函数是可能的，但我还没有找到一种方法来完全排除值，除了filter!在理解之外。l=collect(0:9)filter!(x->x>5,l)l=[x^2forxinl]#alternatively,map!(x->x^2,l)#[36,49,64,81]这在Julia中可行吗？ 最佳答案 在最新的Julia中是可能的。julia>[x^2forxin0:9ifx>5]4-
Julia中有什么东西相当于Python的literal_eval由包裹提供ast(抽象语法树)？其(literal_eval)描述摘要:ThisfunctiononlyevaluatesPythonliteralstructures:strings,bytes,numbers,tuples,lists,dicts,sets,booleans,andNone,andcanbeusedforsafelyevaluatingstringsfromuntrustedsourceswithouttheneedtoparsethevaluesoneself.Itisnotcapableofeva
我尝试移植NN代码here给Julia，希望能提高网络训练的速度。在我的桌面上，事实证明是这样。然而，在我的MacBook上，Python+numpy远远击败了Julia。使用相同的参数进行训练，Python的速度是Julia的两倍多(4.4svs10.6sforoneepoch)。考虑到Julia在我的桌面上比Python快(大约2秒)，似乎Python/numpy在mac上使用了一些Julia没有使用的资源。即使并行化代码也只能让我下降到~6.6s(尽管这可能是因为我在编写并行代码方面没有那么丰富的经验)。我认为问题可能是Julia的BLAS比mac中本地使用的vecLib库慢，但
我目前正在使用pythonpandas，想知道是否有办法将pandas中的数据输出到juliaDataframes中，反之亦然。(我想你可以用Pycall从Julia调用python但我不确定它是否适用于数据帧)有没有办法从python调用Julia并让它接受panda数据框？(无需保存为其他文件格式，如csv)什么时候使用JuliaDataframes比使用Pandas更有优势，除了非常大的数据集和运行有很多循环的东西(比如神经网络)？ 最佳答案 所以有专门为此开发的库PyJulia是一个用于使用Python2和3与Julia交互
我目前正在使用pythonpandas，想知道是否有办法将pandas中的数据输出到juliaDataframes中，反之亦然。(我想你可以用Pycall从Julia调用python但我不确定它是否适用于数据帧)有没有办法从python调用Julia并让它接受panda数据框？(无需保存为其他文件格式，如csv)什么时候使用JuliaDataframes比使用Pandas更有优势，除了非常大的数据集和运行有很多循环的东西(比如神经网络)？ 最佳答案 所以有专门为此开发的库PyJulia是一个用于使用Python2和3与Julia交互
我有一个Julia模块，我需要从我的python代码库进行交互。为此，我像这样使用pyjulia。importjuliaj=julia.Julia()j.include('./simulation/n-dof/dynamics.jl')j.using("Dynamics")print(j.sim([1,2,3],[1,2,3]))但是，这会减慢一切，因为Julia需要编译我正在使用的模块。我使用的模块导出1个函数并在内部使用ForwardDiff进行一些计算。它计算动态系统的导数。在可预见的future，该模块很可能不会改变。我一直在阅读有关__precompile()__和Packa
我有一个Julia模块，我需要从我的python代码库进行交互。为此，我像这样使用pyjulia。importjuliaj=julia.Julia()j.include('./simulation/n-dof/dynamics.jl')j.using("Dynamics")print(j.sim([1,2,3],[1,2,3]))但是，这会减慢一切，因为Julia需要编译我正在使用的模块。我使用的模块导出1个函数并在内部使用ForwardDiff进行一些计算。它计算动态系统的导数。在可预见的future，该模块很可能不会改变。我一直在阅读有关__precompile()__和Packa
haskey()和in()函数对于测试Julia中字典的内容非常有用:julia>dict=Dict("a"=>1,"b"=>2,"c"=>3,"d"=>4,"e"=>5)Dict{String,Int64}with5entries:"c"=>3"e"=>5"b"=>2"a"=>1"d"=>4julia>haskey(dict,"a")truejulia>in(("a"=>1),dict)true但我对他们使用复杂键的行为感到惊讶:julia>immutableMyTA::StringB::Int64endjulia>a=Dict(MyT("Tom",191)=>1,MyT("Bob"
