Прошлые домены не функционирует! Используйте адрес
ARHIVACH.VC.
24 декабря 2023 г. Архивач восстановлен после серьёзной аварии. К сожалению, значительная часть сохранённых изображений и видео была потеряна.
Подробности случившегося. Мы призываем всех неравнодушных
помочь нам с восстановлением утраченного контента!
http://julialang.org
Не убийца ли это матлаба?
1. Its syntax which is somewhat between Python and Matlab helps port code from Matlab/Numpy pretty fast. A lot of papers have attached Matlab code, and most functions of Matlab have implementations (sometimes with same signatures) in Julia. For most preprocessing, the Python like syntax helps a lot.
2. Julia code is inherently fast. Not a lot of optimizations involved.
3. Easy to call C/Fortran. (not that useful if Julia is one's first language)
4. Features for big data are built in (parallelization, shared memory threads, memory mapped arrays).
5. Libraries like Palladium help host julia algorithm services as separate microservice. The rest of system can use any language whatsoever.