Julia가 Python을 대체할 것인가? 그리고 여러분은 걱정해야 할까요?

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파이썬(Python)은 1991년에 개발된 객체 지향 프로그래밍 언어 중 하나이다. 그것은 인공지능, 웹 개발, 모바일 애플리케이션 개발 등 분야에서 사용됩니다. 하지만 현장에는 또 다른 프로그래밍 언어가 있습니다. 줄리아는 주로 파이썬에 비해 많은 이점 때문에 많은 관심을 끌기 시작했다.

줄리아 프로그래밍 언어에 대해 자세히 알아봅시다.

줄리아 프로그래밍 언어는 무엇입니까?

줄리아는 Viral B의 제프 베잔슨에 의해 소개되었습니다. 샤, 알란 에델만 스테판 카르핀스크요 Julia의 크리에이터들은 2012년 오픈소스를 통해 전세계 개발자들로 구성된 거대한 커뮤니티를 구축했으며 오늘날에도 성장하고 있습니다.

 

그것은 처음부터 과학적, 수치적 계산을 위해 고안되었다. 줄리아를 만든 사람들은 그것이 루비처럼 C샌드 다이내믹처럼 빨라야 한다고 원했습니다. 특히 데이터 마이닝, 머신러닝, 과학 컴퓨팅 등과 같은 영역을 대상으로 한다. 줄리아는 다음과 같은 많은 장점을 가지고 있다.

· 줄리아는 실적이 좋다.

· 수학에 친숙한 문법을 가지고 있다.

· 줄리아는 자동 기억 관리 기능을 가지고 있다.

· 줄리아는 뛰어난 병렬성을 제공한다.

 

· Julia는 자신만의 원어민 기계 학습 라이브러리를 개발하고 있습니다. 예를 들어, 플럭스.jl

지난 몇 년 동안 Julia는 데이터 과학, 시각화, 기계 학습 및 인공 지능 분야에서 주요 도구가 되었습니다. 데이터 조작과 관련하여 파이썬에서 발생하는 문제를 해결한다.

Julia의 수학 친화적인 문법은 Matlab, Octave, Mathematica 및 R 사용자들에게 이상적입니다. 또한 고유의 기계 학습 라이브러리도 미래에 더 많은 데이터 과학자를 끌어들일 수 있다.

NVIDIA, CISCO는 Julia의 몇 안 되는 저명한 사용자입니다.

개발자는 줄리아의 어떤 점을 좋아합니까?

 

· 다용성:

줄리아는 컴퓨터 마인드의 미래를 설계했다. 그것은 간단한 기계 학습 응용 프로그램에서부터 거대한 슈퍼 컴퓨터 시뮬레이션에 이르기까지 모든 것에 사용될 수 있다.

· 속도:

줄리아는 C보다 빠른 프로그래밍 언어가 되는 것을 목표로 만들어졌다. 사실 이것은 C보다 더 빠릅니다. 심지어 파이썬도 속도를 내기가 쉬워졌지만 그것의 성능은 여전히 줄리아가 할 수 있는 것과는 거리가 멀다.

· 코드 변환:

 

넌 줄리아를 코드화할 줄리아 명령어를 알 필요도 없어 Julia 내에서 코드화하는 데 파이썬과 C를 사용할 수 있을 뿐만 아니라 Python 내에서 줄리아를 사용할 수도 있습니다.

Python 코드의 약점을 쉽게 고칠 수 있습니다.

· 라이브러리:

그들이 이미 가지고 있는 도서관의 수는 꽤 인상적입니다. 플럭스는 Julia를 위한 기계 학습 라이브러리이며, 공통 사용 사례에 대한 많은 기존 모델 패턴을 가지고 있습니다. 사용자가 필요에 따라 수정할 수 있으며 Julia의 네이티브 적시 컴파일을 사용하여 프로젝트를 처음부터 끝까지 최적화합니다.

MLJ.jl, Knet.jl, AlphaZero.jl, Turing.jl은 Julia 프로그래밍 언어가 제공하는 몇 가지 네이티브 머신러닝 라이브러리입니다.

 

· 동적 및 정적 유형:

Julia는 동적 입력을 완전히 지원합니다. 하지만 당신이 원한다면 C나 포트란에 있는 방식으로 정적 타입을 도입할 수 있습니다.

결론:

잘 확립된 언어인 파이썬은 데이터 과학과 기계 학습 분야에서 매우 중요하다. Julia는 커뮤니티와 툴링 지원이 적은 비교적 초보임에도 불구하고 Python에 비해 많은 이점을 가지고 있다. 그것은 빠른 속도로 의 문제를 극복합니다. 그러니 가까운 시간 안에 줄리아를 파이톤과 함께 사용하는 것을 볼 수 있습니다. 당신은 Trycatch Class와 같은 전문가에게 Python을 배울 수 있습니다. 최고의 파이썬 훈련을 받을 수 있는 곳