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非オブジェクト指向言語Juliaで書くオブジェクト指向 - SE教育パパむううみんのブログ
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New AI programming language goes beyond deep learning
A team of MIT researchers is making it easier for novices to get their feet wet with artificial intelligence, while also helping experts advance the field. In a paper presented at the Programming Language Design and Implementation conference this week, the researchers describe a novel probabilistic-programming system named “Gen.” Users write models and algorithms from multiple fields where AI tech
Inference Convergence Algorithm in Julia - Revisited – Julia Computing
Adventures in Type Inference Convergence: 2017 edition In my last post on type inference convergence, I described a correct inference algorithm. However, while this was a tremendous improvement over being wrong, I was unhappy with it. Indeed, I wrote that “a full discussion of these heuristics will have to wait for a future blog post”. But what I didn’t say is that I had already written many notes
Inference Convergence Algorithm in Julia – Julia Computing
This work was carried out as part of a grant received from the Gordon and Betty Moore Foundation’s Data Driven Discovery Initiative. Julia uses type inference to determine the types of program variables and generate fast, optimized code. But how does it really work? I recently redesigned the implementation of Julia’s type inference algorithm, and decided to blog what I’ve learned. If you’re alread
Juliaの速さを体感する - Qiita
はじめに 年始からtwitter界隈では@genkurokiさんを中心にJuliaが急激な盛り上がりを見せています。Juliaを知らない方は、@bicycle1885さんが書かれた下記の記事を参照下さい。 JuliaのQA 注目された要因は色々あるかと思いますが、何と言っても１番は処理速度ではないでしょうか。Juliaは、JIT(Just-in-time)コンパイルを行うため高速に実行できるそうです。しかし、正直な話、私はコンパイラの知識がないので、"なぜ速いか"については詳しくは分かりません。そこで簡単な数値計算を通して、Juliaの速さを体感したいと思います。 常微分方程式の数値計算 今回はこちらの常微分方程式の数値解を求める速さを比較したい思います。
High-Performance GPU Computing in the Julia Programming Language | NVIDIA Technical Blog
High-Performance GPU Computing in the Julia Programming Language Julia is a high-level programming language for mathematical computing that is as easy to use as Python, but as fast as C. The language has been created with performance in mind, and combines careful language design with a sophisticated LLVM-based compiler [Bezanson et al. 2017]. Julia is already well regarded for programming multicor
Julia 0.6 リリース! - Qiita
Juliaの0.6がリリースされましたね！なんとか今年のJuliaConに間に合いました。今回のリリースは去年の9月に出た0.5以来約9ヶ月ぶりの新バージョンです。この記事では、Juliaの簡単な紹介と0.6の変更点を簡単に説明しようと思います。ちなみに、この記事はJuliaConに向かう途中の空港で書いています。 Julia言語とは Juliaは技術計算に重きを置いた動的プログラミング言語です。Juliaの処理系は実行時(Just-In-Time)コンパイラーを備えており、実行時にプログラムの最適化とコンパイルを行います。このため、forループのような他の動的言語だと遅い処理でもJuliaはC言語に匹敵する速度で実行することができます。公式サイトにあるマイクロベンチマークの結果(https://julialang.org/)を見ると、どれほどこの言語が高速かがわかると思います。 Juli
Juliaを使ったニューロンの発火時系列の生成と推定
脳科学若手の会という団体のイベントでHonda Research Instituteの島崎秀昭先生に点過程によるニューロンの発火時系列の生成と推定に関するワークショップを依頼した。 ニューロンは発火活動という膜電位の急激な変化を通して互いに情報を伝達しあっている。 その発火系列は各時刻ごとに発火or非発火のバイナリで表される時系列データのため、点過程という統計的手法を用いてモデリングを行うことができる。 ワークショップではニューロンの発火時系列の解析の基礎となる点過程について島崎先生からご講演いただき、プログラミング言語Juliaを用いて参加者が各自コーディングに取り組んだ。 自分は運営スタッフとしてワークショップのコーディング部分のチューターを担当し、サンプルコードの作成とコーディングの補助を行った。 ここではその内容を備忘録として簡単に記事にまとめる。 内容としては発火頻度が時間変化す
TPCI - TIOBE Programming Community Index
Let op! Internet Explorer wordt niet meer ondersteund. Hierdoor kan de website mogelijk niet goed functioneren, gebruik een alternatieve browser om optimaal gebruik te maken van deze website. Klik hier om een alternatieve browser te downloaden. Home » TIOBE Index TIOBE Index for April 2024 April Headline: Is PHP losing its mojo? PHP hit its lowest position ever in the TIOBE index this month. When
Julia言語の0.5の変更点 - りんごがでている
9月20日にJulia言語の最新版である0.5がリリースされました。Juliaのメーリングリストに投稿されたアナウンスメントはこちらです: https://groups.google.com/d/msg/julia-users/J2DiH1GnM8o/aO2Ku8o-CgAJ きっと近いうちに本家のブログで詳しい変更点の紹介があると思いますが、私のブログでも一足先に主要な変更点をご紹介しようと思います。 クロージャの効率化 とりわけ重要な変更点として挙げられるのがJuliaのクロージャが効率化されたことです。 0.4までのJuliaでは、Juliaの関数に関数を渡したりJuliaで関数を返すような関数を作ると、その実効速度が極めて遅いことが問題でした。 これは、すべての関数が Functionという型にまとめられていたせいで、Juliaのコンパイラが特化したコードを吐けないせいでした。 こ
Julia: A Fast Language for Numerical Computing
Figure 1. Julia is being used in the development and specifi- cation of the next-generation aircraft collision avoidance system. The Environmental Protection Agency’s discovery that Volkswagen installed emissions-cheating software in over 11 million vehicles last September garnered much attention. According to reports, the software made it seem like the vehicles were releasing significantly
💮Rで通知 - cucumber flesh
「Rに管理されたい。」...そういう願望が人類共通、誰しもにあると思う。 Rじゃなくてもできるはずだけど、Rに管理されたい願望が強いので、Rに管理してほしい。 コードの実行完了を通知する ちょっと調べた限りで以下の記事が見つかった。 Getting R to notify you when it’s finished running | Alice M. Brawley Notifications from R | The stupidest thing... Rから通知をとばす from TokorosawaYoshio これらは特定のコードが実行した後に通知してくれるというもの。メールやらYoやら、手段はいろいろとある。ただ、メールは正直ダサいし、Yoも今では使っていない。もっとシンプルに通知してくれるものが欲しい。 更に探してみたらgistでキャプテンがすでに書いていた。惚れる。やっ
LL Ring Recursive
概要 技術的特異点まであと30年。今年は人工知能技術が大きく注目を集めました。人工知能技術の基盤となる機械学習やデータ分析の研究分野では、GPUやFPGAのようなハードウェア技術も重要ですが、とてもよく出来たLLフレームワークによって支えられています。この新しい技術を支えるLLフレームワークを、ライブコーディングやLTによって紹介していただきます。 出演者 佐藤建太 (東京大学/JuliaTokyo) 東京大学大学院農学生命科学研究科修士2年。プログラミング言語Juliaのヘビーユーザーで、ユーザーグループ「JuliaTokyo」の立ち上げメンバーのひとり。NumFOCUSが主催するオープンソース・ソフトウェアプロジェクト支援プログラム「Julia Summer of Code」の参加者。 大野健太 (Preferred Networks) 2011年東京大学大学院 数理科学研究科 修士課
Welcome! - Pontus Stenetorp's home on the web
I am Pontus Stenetorp,* a researcher and educator that finds Natural Language Processing (NLP) and Machine Learning research to be fascinating. The widely-adopted text annotation and visualisation tool brat is one of my creations and since 2012 a majority of my work has been on representation learning (Deep Learning) for natural language. My current research interest is largely focused on machine
Juliaで並列計算 - sfchaos's blog
Juliaでの並列計算に関する調査メモ。 Juliaでの並列計算の概要 Juliaでのマルチプロセッシング環境は、メッセージパッシングに基づいている。MPIなどの通常のメッセージパッシングは、プロセス間でデータや命令などを相互にやりとりする。しかし、Juliaのメッセージパッシングの実装はあるプロセスから他のプロセスへの一方通行であることが特色となっている。そのため、ユーザは片方のプロセスの管理だけを行えば良い。 あるプロセスから他のプロセスへのメッセージとして重要なのが、"remote call"(remotecall関数)と"remote reference"(fetch関数)である。これらはそれぞれ、「あるプロセスから他のプロセスへの処理の指示」、「指示された処理を行ったプロセスでの処理結果を指示を出したプロセスが参照」に対応する。 remote call(remotecall関数)
Project Jupyter
Free software, open standards, and web services for interactive computing across all programming languages JupyterLab: A Next-Generation Notebook Interface JupyterLab is the latest web-based interactive development environment for notebooks, code, and data. Its flexible interface allows users to configure and arrange workflows in data science, scientific computing, computational journalism, and ma
A/B テストで施策の効果を検証！エンジニアのための R 入門 - クックパッド開発者ブログ
こんにちは、買物情報事業部でサーバサイドの開発を担当している荒引 (@a_bicky) です。 今回のエントリでは R で A/B テストの結果検証を行う方法の一例について紹介します。 エンジニアでも自分の関わった施策の効果検証のために簡単な分析をすることがあるかと思いますが、そんな時にこのエントリが役立てば幸いです。 なお、次のような方は対象外です。 A/B テストや KPI の設計に興味のある方 この辺には全く触れません プログラミング初心者 わからない単語が大量に出てくるでしょう R で統計学や機械学習の手法をバリバリ使いたい方 世の中の “分析” の多くは集計処理がメインです Python, Julia など既に分析する上で使い慣れた言語・ツールがある方 今回のエントリ程度の内容であればわざわざ乗り換える必要もないでしょう OS は Mac を前提として説明するので、Windows
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Julia Enters Top 50 Programming Languages – Julia Computing