Juliaを使いたいのに、環境構築に失敗してブチ切れたからDockerで優勝した
こんにちは、優勝しました。 背景 Juliaを使おうとしたら様々な環境構築時のトラブルに見舞われました。終わりです。 使えるけどストレスなところ グラフの描画が遅い matplotlibと比較してしまう PyPlotが使えない -> ローカルPCのpyenvのせい Plotsを使うことにした グラフを描画しても画像に焼いてブラウザから見るしかなかった 困ったこと pkgのインストールにたまに失敗する すでに削除したはずのpkgが原因で実行時にエラーがこびりつく これらは全部ローカル環境でJuliaを使おうとしているために起こる問題です。原因解決するのも時間かかるし、将来的なことを考えてDockerを使うことを決意しました。 Dockerの構成 全部Jupyter Labに投げる方針です。Jupyter公式のイメージを持ってくるだけで、Python、Julia、Rが使えるらしいです。 Doc
プログラミング初心者だけどJulia言語の勉強するよ！ その２ - 今日はもうお休みです
まったりと Julia Programming Projects: Learn Julia 1.x by building apps for data analysis, visualization, machine learning, and the web (English Edition) 作者: Adrian Salceanu出版社/メーカー: Packt Publishing発売日: 2018/12/26メディア: Kindle版この商品を含むブログを見る の3章まで読み進めました。 3章の大きな話題の一つはWebスクレイピング。というわけで自分でもいろいろとスクレイピングしてみようと思い、試しに青空文庫から小説ページ(https://www.aozora.gr.jp/cards/001699/files/57474_59660.html)の中身を取得してみようとしたのですが…
機械学習で選ばれる言語を目指す「Julia」の挑戦--ライブラリ「Flux」が鍵 - ZDNet Japan
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 「Julia」は2018年、最も急速に成長しているプログラミング言語の1つとして台頭した。複数の主要言語の強みを組み合わせたアプローチが高く評価されている。 先ごろ迎えたバージョン1.0を機に、Juliaの関係者は、機械学習（ML）分野で選ばれる言語にするという大きな目標を掲げた。 その目標の達成を支えているのが、Juliaの機械学習ソフトウェアライブラリ「Flux」だ。このライブラリはMLコードを容易に記述して、訓練プロセスがシンプルになるように設計されている。また、GPUやGoogleの「Tensor Processing Unit」（TPU）といったハードウェアアクセラレータにおいて、パフォーマンス面で競合のフレームワークを上回る
Julia の Language server を Vim でうごかす - 書いたものなど
※ --- 2020/1/21 追記 --- その２を書きました。 Julia の Language server を Vim でうごかす その２ - 書いたものなど ※ --- 2020/1/21 追記ここまで --- やっと、 LanguageServer.jl を動かせるようになったのでまとめます。将来はもっと簡単になると思いますが、とりあえず。 Julia 側の準備 まずなんですが、現在 (2019/2/9) の時点では [LanguageServer.jl] は Julia v1.1.0 では正常に動作しないようです。なので、別に v1.0.3 をインストールします。この時、パスを通す必要はありません。 次に LanguageServer.jl と SymbolServer.jl をインストールします。Julia v1.0.3 を起動し ]add LanguageServer S
CやPython、Ruby、Rの長所を取り込んだ「Julia」が成長するワケ - ZDNet Japan
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 「Julia」は、米マサチューセッツ工科大学（MIT）が「すべてを欲しい」開発者のために設計したプログラミング言語であり、8月に節目の1.0リリースに到達した。MITは、Juliaが公開からわずか6年間で急速に採用が進んだ点を強調している。 2012年にリリースされたJuliaは、「C」言語のスピードと「Python」の使いやすさ、「Ruby」の動的型付け、「MatLab」の強力な数学的能力、「R」言語の優れた統計機能の融合を目指したものだ。 MITの教授であるAlan Edelman氏は、「Julia 1.0のリリースは、PythonとR言語の高度な生産性と使いやすさを『C++』言語の驚異的なスピードと組み合わせることで、技術の世界を
Python使いをJuliaに引き込むサンプル集 | mwSoft
前書き Juliaという言語をご存知ですか？ Pythonと同じ動的型付け言語ですが、実行時にコンパイルされることでC並の速度で動くこともあるとかないとか言われている話題のプログラミング言語です。比較される言語としてよくRやPythonが挙げられることからもわかる通り、統計や機械学習などの分野で力を発揮します。 2012年生まれとまだ若く、RやPythonが持つ多様なライブラリの力には及ばないところはありますが、CやPythonのコードを手軽に呼べる機能が用意されていたり、iPython NotebookやPyLabを呼ぶ為のインターフェースが用意されていたりと、既存の資産へのアクセス方法を用意することでその弱点をカバーしようとしています。 本記事では、Juliaのサンプルコードを紹介しながら、PythonユーザがJuliaに移った際に得られるメリットを紹介していきます。 Pythonの実
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駆け出しJulia 入門①（Windows）インストールからHello Worldまで - Qiita
GitHub - JuliaDebug/Debugger.jl: Julia debugger
黒木玄 Gen Kurokiさんのツイート: "#Julia言語 JuliaProを入れればおそらく誰にでも簡単にJulia+Jupyterの環境を楽しめます。単にインストーラーをダウンロードしてインストールするだけ。 Jupyterが使えるようになると、nbextensionsも入れたくなります。 https://t.co/liU0GiQAhE の方法で入れることができます。続く"