【报道】Julia中文社区用户见面会28日在北京软件所举行

【报道】Julia中文社区用户见面会28日在北京软件所举行

文章作者:李优
责任编辑:李优
审稿人: @覃含章
文章已发表于微信公众号【运筹OR帷幄】:【报道】Julia语言中文社区2018用户见面会28日在北京软件所举行
欢迎原链接转发,转载请私信 @留德华叫兽 获取信息,盗版必究。
敬请关注和扩散本专栏及同名公众号,会邀请全球知名学者发布运筹学、人工智能中优化理论等相关干货、知乎Live及行业动态:『运筹OR帷幄』大数据人工智能时代的运筹学


近年来人工智能的相关研究在如火如荼地进行,越来越多学者和开发人员开始思考如何超越目前机器学习领域python与C++结合的模式,寻找一种既快速实现想法,又不损失计算的效率编程方法。Julia就是一种专门为并行数据处理而设计的编程语言,创作者Karpinski说:“我们渴望一种语言的速度与C++一样快,但又有Python、R或Matlab的高级功能。于是,我们开发出了这样一种语言:Julia,它让我们可以用同一种语言来进行原型设计和实际开发。” 而在实践中,Julia语言也正在被广泛采用,尤其是国外高校以及研究机构。

2018年7月28日,Julia中文社区的召开了2018年用户见面会,本次见面会是Julia中文社区第三次召开见面会,参会人员涵盖国内Julia社区的群贤,包括 Viral Shah(Julia语言发起者之一,Julia Computing公司CEO ) ,张常有(中国科学院软件研究所教授),覃含章,(麻省理工学院计算科学与程博在读)等,本次会议由Julia中文社区主办,承办单位 是集智俱乐部和中国科学院软件所(提供资金和场地)。

Julia创始人Viral Shah通过远程视频介绍了Julia在机器学习中的应用;覃含章介绍了JuMP在优化中的应用;“千里冰封”介绍了他在Jetbrain平台为Julia打造IDE插件时的一些心得;罗秀哲介绍了Julia利用多重派发实现面向对象程序设计和元编程的方法,刘金国讨论了Julia的性能进步过程,张常有介绍了Julia在聚类算法中性能优化的方法,斯大卫则分享了Julia中的编程实践。本次见面会在B站进行了同步直播(罗秀哲同学还提前一个晚上在B站进行了Julia语言的简介),相关资源可以在GitHub上查阅,codeload.github.com/Jul

JuMP是Julia最为活跃的板块之一,JuMP的特点是能够提供简洁快速建立数学规划模型,作为使用者只需使用JuMP就可以为不同的求解器进行建模,从而快速验证不同求解器对同一数学问题的求解效果。经验证,JuMP的模型生成速度已经比肩与商业的求解器。Coursera的课程Discrete Optimization就推荐使用JuMP作为数学优化编程入门的工具。

coursera.org/learn/disc

另外,目前Julia1.0.0已经发布,该版承诺了该版本语言 API 稳定性: Julia 1.0的代码将可以在 Julia的后续版本中运行。核心语言开发者和社区可以基于这个稳定的基础去构建软件包、工具和新特性。Julia 1.0 还引入了一些新的、强大的和创新的语言功能, 包括:

全新的内置包管理器,新的缺失值表示规范, 内置 String 类型现在可以安全地保存任意数据等。Julia 1.0将广播扩展为自定义类型,使其能够在GPU和其他矢量化硬件上能够实现高效运算,为将来更高效的性能提升铺平了道路。


我们渴望一种语言的速度与C++一样快,但又有Python、R或Matlab的高级功能。于是,我们开发出了这样一种语言:Julia,它让我们可以用同一种语言来进行原型设计和实际开发。”

-Karpinski

此外,围绕 Julia 1.0 的新特性,还正在构建许多新的外部软件包,以改进数据处理和操作生态系统。

当然,Julia在1.0的更新中的优化项远比我们所列出的多。详细情况可以查看官网:

Julia 1.0:julialang.org/blog/2018

怎么样,从事运筹优化事业的你,是不是已经忍不住要上手了试一试了?为此,【运筹OR帷幄】公众号特意邀请Julia社区的核心成员覃含章同学还将为本订阅号特地撰写一篇文章,具体讲解JuMP的用法,该教程面向对于优化建模零基础的初学者,介绍JuMP——Julia中最流的优化建模语 。内容将涉及线性规划论初步,如何 JuMP调 商 /开源求解 ,进线性规划,锥规划,鲁棒优化,整数规划 的建模。针对Gurobi,介绍如何 JuMP在(混合整数)线性规划中同时进 variable/constraint generation,另有丰富实例作为快速上 Julia 泛进 优化建模和求解的教程。

【学界】JuMP: 用Julia进行优化建模及求解


如需转载请在公众号后台获取转载须知
友情提醒:本文由运筹OR帷幄编译整理,不作为商业用途如有内容侵权,我们将随时删除。

如果你是运筹学|人工智能硕博或在读,请在下图公众号后台留言:“加微信群”。系统会进一步提示,邀请您进全球运筹或AI学者群(群内学界、业界大佬云集)。
同时我们有:【运筹|优化】【供应链|物流】【人工智能】【数据科学|分析】爱好者千人QQ群,请关注下方公众号点击“加入社区”按钮,获得入群传送门。

编辑于 2018-08-23

文章被以下专栏收录