我正在编写一个使用Gibbs采样的贝叶斯推理包。由于这些方法通常在计算上很昂贵，因此我非常关心我的代码的性能。事实上，速度是我从Python转到Julia的原因。实现后DirichletProcessModel我使用Coverage.jl分析了代码和--track-allocation=user命令行选项。这是覆盖结果-#=-DPM--DirichletProcessMixtureModels--25/08/2015-AdhamBeyki,odinay@gmail.com--=#--typeDPM{T}-bayesian_component::T-K::Int64-aa::Float6
Julia是一种新的统计编程语言，声称其性能明显优于竞争语言。我正在尝试验证这一点。Julia有一个用Python编写的性能测试:https://github.com/JuliaLang/julia/blob/master/test/perf/perf.py我无法让它与pypy一起工作。也许这是由于numpypy与numpy不兼容，但我还没有走得足够远来确定这一点。我遵循了ImportError的建议"...或者只是在你的程序中先写'importnumpypy'..."但我得到另一个ImportError:"Nomodulenamednumpy.linalg"我对Python的使用经验
Julia是一种新的统计编程语言，声称其性能明显优于竞争语言。我正在尝试验证这一点。Julia有一个用Python编写的性能测试:https://github.com/JuliaLang/julia/blob/master/test/perf/perf.py我无法让它与pypy一起工作。也许这是由于numpypy与numpy不兼容，但我还没有走得足够远来确定这一点。我遵循了ImportError的建议"...或者只是在你的程序中先写'importnumpypy'..."但我得到另一个ImportError:"Nomodulenamednumpy.linalg"我对Python的使用经验
我的目标是在IPython笔记本中只运行几行Julia，其中大部分代码将是Python用于一些实验......我在这里找到了一个很好的示例笔记本:http://nbviewer.ipython.org/github/JuliaLang/IJulia.jl/blob/master/python/doc/JuliaMagic.ipynb现在我想知道如何为Julia安装IPython扩展(我主要使用IPython2.1)，以便可以通过%load_extjulia.magic我对julia也很陌生，我想知道本笔记本中显示的“混合numpy和julia”是否有性能优势(优于常规Pythonnum
我的目标是在IPython笔记本中只运行几行Julia，其中大部分代码将是Python用于一些实验......我在这里找到了一个很好的示例笔记本:http://nbviewer.ipython.org/github/JuliaLang/IJulia.jl/blob/master/python/doc/JuliaMagic.ipynb现在我想知道如何为Julia安装IPython扩展(我主要使用IPython2.1)，以便可以通过%load_extjulia.magic我对julia也很陌生，我想知道本笔记本中显示的“混合numpy和julia”是否有性能优势(优于常规Pythonnum
如果我尝试在Windows8.1上使用Julia0.6.0(使用Plots或PyPlot)绘制任何东西，我会收到运行时错误消息:运行时错误:Program;C:\Users\c\AppData\Local\Julia-0.6.0\bin\julia.exeR6034AnapplicationhasmadeanattempttoloadtheCruntimelibraryincorrectly.Pleasecontacttheapplication'ssupportteamformoreinformation.julia退出。重新安装julia和绘图包没有帮助。有什么解决办法吗？
我在这里问了如何让TCP服务器一直发送数据:JuliaTCPselect效果很好。我现在遇到了新问题，所以我想开始新的对话。我按照图片做了这种连接:所以发送者有时会向服务器1发送一些东西，服务器1读取它并更新发送给服务器2的内容，然后服务器2计算数字并与C程序通信。这是我的服务器1代码:notwaiting=truemessage=zeros(10,14)server=listen(5001)connection=connect(5003)whiletrueifnotwaitingnotwaiting=false#Runsacceptasync(doesnotblockthemaint
我最近偶然发现了JuliaLanguage我很惊讶地看到他们的说法。它声称比Python等语言快很多倍，我目前将Python用于语音识别的机器学习算法。例如，他们声称Fibonacci数列比Python快30倍。我不明白是什么让它变得如此快。但是我真正想知道的是是否有人真正验证了这一点。如果是这种情况，我会从Python转向Julia语言来构建我正在构建的语音识别器，因为我正在达到我的响应速度的慢阈值并且不能再让它变慢了。在github(或任何地方)上也有任何项目，我可以在其中找到Julia项目，这些项目可以进行大量的数字运算，如图像处理、语音识别等。我搜索了一些其他链接，例如this
我最近安装了BeakerNotebook，但无法启动Python。我已经安装了Python，它是使用Anaconda安装的(实际上推荐用于Beaker)。我编辑了beaker.pref.json以指向我的安装(见下文)，但它就是无法启动。JupyterNotebook和其他Python实现工作正常，所以我知道我的安装完好无损。我的beaker.pref.json在theseinstructions之后看起来像这样:{"autocomplete-parameters":"true","pref-format":"1","allow-anonymous-usage-tracking":fa
我正在探索使用Julia作为通用科学计算语言(而不是python)，但它的启动时间非常缓慢。有什么办法可以加快速度吗？$timepython-c'print"Hello"'Helloreal0m0.030suser0m0.018ssys0m0.010s$timejulia-e'println("Hello")'Helloreal0m4.614suser0m4.644ssys0m0.116s附录:Here是去年一位Julia作者的话。这个策略有什么困难吗？MostofJuliaiswritteninitself,thenparsed,type-inferredandjitted,sobo
