Julia 是一种易于使用的动态类型编程语言，更像是一种脚本语言。可重现的环境允许用户跨平台使用预构建的二进制文件，并每次都重新创建相同的Julia 环境。

Julia 是一种易于使用的动态类型编程语言，更像是一种脚本语言。可重现的环境允许用户跨平台使用预构建的二进制文件，并每次都重新创建相同的Julia 环境。

软件特点

丰富的科学计算生态系统

Julia 是从头开始设计的，非常擅长数值和科学计算。

这可以从应用程序中编写的大量科学工具中看出

例如最新的微分方程生态系统（DifferentialEquations.jl）、优化工具（JuMP.jl和Optim.jl）

迭代线性求解器(IterativeSolvers.jl)，强大的傅里叶变换框架(AbstractFFTs.jl)

通用量子模拟框架（Yao.jl）等，可以驱动所有模拟。

并行和异构计算

该语言专为并行性而设计，并为每个级别的并行计算提供内置原语：

指令级并行、多线程和分布式计算。

Celeste.jl 项目在NERSC 的Cori 超级计算机上使用650,000 个内核，实现了1.5 PetaFLOP/s。

该编译器还可以为各种硬件加速（例如GPU 和Xeon Phis）生成本机代码。

DistributedArrays.jl 和Dagger.jl 等包为并行性提供了更高级别的抽象。

特征

数据可视化和绘图

数据可视化有着复杂的历史。

绘图软件需要在功能性与简单性、速度与美观、静态界面与动态界面之间进行权衡。

有些包可以显示并且永远不会改变，而另一些则可以实时更新。

构建、部署或嵌入代码

该应用程序允许您编写UI、静态编译代码，甚至将其部署在Web 服务器上。

它还具有强大的类似shell 的功能，用于管理其他进程。

它提供类似Lisp 的宏和其他元编程功能。

与数据交互

数据生态系统允许您快速加载多维数据集并并行执行聚合、连接和预处理操作

并将其以有效格式保存到磁盘。

您还可以使用OnlineStats.jl对流数据进行在线计算。

无论您是在寻找熟悉的DataFrame 的便利性，还是寻找使用JuliaDB 的新方法，它都为您提供了丰富的工具。

Queryverse 提供查询、文件IO 和可视化功能。

除了处理表格数据之外，JuliaGraphs 包还可以更轻松地处理组合数据。

可扩展的机器学习

它为深度学习（Flux.jl 和Knet.jl）、机器学习和人工智能提供了强大的工具。

Julia 的数学语法使其成为表达算法的理想方式，就像它们写在论文中一样

通过JuliaDB 构建具有自动微分、GPU 加速和对TB 级数据支持的可训练模型。