Julia & Rust & Python

基于上面的痛点 ，dbpystream的目的是根据自身的业务需要，把企业内部的数据进行服务化，让企业内的员工能方便得到数据服务，而不再让数据服务只是一小部分人的特权，让数据可以在更广泛的层面得到充分的利用，并发挥数据驱动业务的价值。dbpystream只做整合部分，不能替代供应商API，是对供应商API服务包装，为了让服务更好的落地，而供应商API做的是一套完整的生产和质量管理流程。供应商的API的服务质量是dbpystream的天花板，没有优秀的供应商服务（源头），就不可能有好的内部服务。

在周志华《机器学习》西瓜书，有关于决策树的连续值的处理的描述，并用西瓜的密度和含糖量这两个连续属性来举例。

Julia是重度 LaTex符号的偏好的语言。所以，有必要收藏一下LaTex符号表。julia> for i ∈ 1:5 # /in if i ∉ 2:3 # /notin println(i) end end145julia> k = 4π # π : \pi12.566370614359172julia> num =rand()julia> if num ≤ 0.5 println(num) end # ≤ : \lequsin

这个例子仍是 文档中的例子。原来文档有些坑。using Fluxusing Flux: train!,Descent,Denseactual(x) = 4x + 2x_train, x_test = hcat(0:5...), hcat(6:10...)y_train, y_test = actual.(x_train), actual.(x_test)predict = Dense(1, 1) # 坑：Dense(1=>1) 已经不能用loss(x, y) = Flux.Losse

通过简单实践理解机器学习概念（flux.jl）jake484于 2021-09-17 10:48:37 发布 104文章标签： 神经网络 机器学习版权Flux.jl简介Flux是什么Flux 是一个纯 Julia ML 堆栈，可让通过机器学习相关算法构建预测模型。怎样构建提供训练和测试数据构建具有可配置参数的模型以进行预测通过调整参数来迭代训练模型以改进预测验证模型实例假设一个预测目标： y = x + 1 y = x + 1 y=x+1using Fluxf(x) = x

使用Flux+Julia实现手写数字识别安大叔深度学习民工。职业调参侠。使用MNIST数据集对0到9之间的数字进行手写数字识别是神经网络的一个典型入门教程。该技术在现实场景中是很有用的，比如可以把该技术用来扫描银行转帐单或支票，其中帐号和需要转账的金额可以被识别处理并写在明确定义的方框中。在本教程中，我们将介绍如何使用Julia编程语言和名为Flux的机器学习库来实现这一技术。为什么使用Flux和Julia?本教程为什么想使用Flux（https://fluxml.ai/） 和Julia（ht

songroom@DESKTOP-MEDPUTU:~$ wget https://julialang-s3.julialang.org/bin/linux/x64/1.7/julia-1.7.2-linux-x86_64.tar.gzsongroom@DESKTOP-MEDPUTU:~$ tar -xvzf julia-1.7.2-linux-x86_64.tar.gzsongroom@DESKTOP-MEDPUTU:~$ ls] apt-get beta ctp echo fosun

因为有墙的原因，在安排julia库时，往往从镜像站点拉取安装速度更为。也就是手动设置JULIA_PKG_SERVER。比如从export JULIA_PKG_SERVER="https://pkg.julialang.org"切换到：JULIA_PKG_SERVER = https://mirrors.bfsu.edu.cn/julia/static或：JULIA_PKG_SERVER = https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/julia等等那这个库就可

之前的问题是：1.6已经uninstall了,更新了1.7，但是在这个内核选择上就是不出现1.7.故一直存在问题。解决方案:首先要确定在julia下已经安装了IJulia: installkernel(“Julia”)julia> versioninfo()Julia Version 1.7.0Commit 3bf9d17731 (2021-11-30 12:12 UTC)Platform Info: OS: Windows (x86_64-w64-mingw32) CPU: In

有一个类似input = [[“a”,“b”,“c”],[1,2,3],[“e”,“f”,“g”]，…], 里面的长度不限；需要对里面每一个元素形成一个元组为元素的数组格式数据。当输入：input = [["a","b","c"],[1,2,3],["e","f","g"]]，输出：27-element Vector{Tuple{Char, Int64, String}}: ('a', 1, "e") ('a', 1, "f") ('a', 1, "g") ('a', 2, "e") (

几年前尝试过用julia调用python代码（函数），虽然都用PyCall，看起来很方便，但是系统性的总结却不多。1、julia调用python现成库中函数# 调用python中现有的库using PyCallmath = pyimport("math")v = math.sin(math.pi / 4) # returns ≈ 1/√2 = 0.70710678...println("v:",v)2、直接在Julia中写python代码using PyCall@pyimport num

比如，我们可以通过toml文件，来设置CTA策略品种的相关参数。# 可以通过d["futures"]["C"]来访问[futures.IF]IF =["CCFX",300.0,0.000027,true,0.2][futures.IC]IC =["CCFX",300.0,0.000027,true,0.2][futures.IH]IH =["CCFX",300.0,0.000027,true,0.2][futures.T]T = ["CCFX",10000.0,0.0001,true

julia> function y()::Int64 return 5 endy (generic function with 1 method)表明y()返回的是Int64.julia> function y() ::String return 5 endy (generic function with 1 method)julia> y()ERROR: MethodError: Cannot `conv

当复合类型struct当索引时，特别需要注意！julia> mutable struct A name ::String endjulia> A("A") ==A("A")falsejulia> "A" =="A"truejulia> hash(A("A"))0x0ca9ce4f65708e15julia> hash(A("A"))0xcd368a0536d4cebajulia> hash("A")0x78

类型别名，还是很重要的，有时可以更方便表达数据结构。比如 ：data_fetch::Dict{String,Dict{Tuple{Int64,String},Array{String,1}}}如果能够简化一点的话，会更方便一些,如下：data_fetch::Dict{String,Dict{MyDataType,Array{String,1}}}在很多语言中，有都很方便的类型别名，Julia也有，但用法有一点不一样。直接上const，而不是type .julia> const AB =

Dict{String,Array{T,1}} where T; 与Dict{String,Array{T,1}where T}两种类型的区别其中，Dict{String,Array{T,1}} where T，只是说明这个数据类型，只能放一种具体的数据类型，比如Dict{String,Array{Int64,1}}或Dict{String,Array{String,1}}，但不能都放；Dict{String,Array{T,1}where T}，却是表明，既可以Dict{String,Array{I

突发奇想

一　基本逻辑# 10进制的668 =>如何转换成8制的stringstring(668,base = 8)string(668,base = 2)string(668,base =2, pad =6)string(668,base =2, pad =16)parse(Int64,"2019",base=10) # 将10进制的“2019”转换成int64parse(Int16,"2019",base=10) # 将10进制的“2019”转换成int16二　转换1、 2进制 10

@async 用在循环中，可以大幅提升性能，特别是循环量较大时。代码如下：using Distributedn = 1000000println("n :",n)println("iter_no_async :")@time value1 = iter_no_async(n)println("iter_async :")@time value2 = iter_async(n)@assert value1 ==value2function iter_no_async(n) arr

test.csv 样例：一、从csv =>table=>生成arrow文件import pyarrow as pafrom pyarrow import csvcsv_path = 'C:\\Users\\songroom\\Desktop\\test.csv'table = csv.read_csv(csv_path)#df = table.to_pandas()#table = pa.Table.from_pandas(df)path = 'C:\\Users\\songr

上代码。找到一个csv文件。准备了一个csv文件，大约约59万行，14列，大小约61M，格式如下：https://blog.youkuaiyun.com/wowotuo/article/details/109828399一、写入arrow文件1、相关库using DataFramesusing CSVusing Arrow;2、csv => dataframecsv_path = s"C:\Users\songroom\Desktop\test.csv"println("csv =&gt

我们经常在pyhon中用join处理字符串的某种规则的连接。在Julia中，又是如何?1、后面都加一个符号julia> a3-element Array{String,1}: "a" "b" "c"julia> join(a,",")"a,b,c"2、每处都不一样这种情况下，后面的个数不能超过前面array的长度。因为最后一个没有相连的字符相拼。julia> join(a,",","or")"a,borc"julia> join(a,","," ")

https://mp.weixin.qq.com/s/DyegFcNEjieJspc_3B5G6wJulia PkgServer 镜像服务原创 Johnny Chen JuliaCN 昨天长久以来，受国内网络环境影响，困扰国内 Julia 用户的问题之一便是如何稳定地安装包。最近我们在 BFSU 北外开源镜像站搭建了 PkgServer 镜像服务，该服务有望极大地缓解以往国内用户安装包过程中遇到的网络问题。(更多信息可以点击页面底部的阅读原文前往社区查看)Julia 镜像使用帮助BFSU 目前提供

对于排序，我们知道，有sort,sort!等函数。但这个按单行或单列比较好用，如果有复杂的需求，如何整？比如：julia> a =[7 3 5; 6 -1 -4; 9 -2 8]3×3 Array{Int64,2}: 7 3 5 6 -1 -4 9 -2 8julia> sortslices(a, dims=1, alg=InsertionSort, lt=(x,y)->isless(sum(x),sum(y)))3×3 Array{Int64,2}:

在 Julia REPL 或其它编辑器中，可以像输入 LaTeX 符号一样，用 tab补全下表列出的 Unicode 字符。在 REPL 中，可以先按 ? 进入帮助模式，然后将 Unicode 字符复制粘贴进去，一般在文档开头就会写输入方式。U+02208 ∈ \in Element OfU+02209 ∉ \notin Not An Element OfU+0220A ∊ \smallin...

to be continued

一、path环境变量设定首先，需要设置你的环境变量path,具体你找到julia.exe的路径，比如C:\\Users\\songroom\\AppData\\Local\\Julia-1.3.1\\bin\\julia.exe那么，添加到path中：C:\\Users\\songroom\\AppData\\Local\\Julia-1.3.1\\bin\\二、julia与cmd的...

从脚 本using PkgPkg.add("PkgMirrors")using PkgMirrorsPkgMirrors.setmirror("ZJU") #浙江大学 #PkgMirrors.setmirror("USTC")从repl(v1.3) pkg> add PkgMirrorsjulia> import PkgMirrorsjulia> PkgMir...

name = "000001.XSHE_20100104_093100_20200214_150000.csv"m = eachmatch(r"(?<date>\d{8})_(?<time>\d{6})",name)dts = collect(m)得到：julia> dts = collect(m)2-element Array{RegexMatch,1}...

数据准备数据说明：第二行第二列是空值；最后一列是空值；csv_2 = s"C:\Users\songroom\Desktop\000002.XSHE.csv"@time df = CSV.read(csv_2,header=true,delim=',',missingstring="0.0", dateformat="yyyy/mm/dd");上面参数说明：missingstring=...

JLD2库中，group和dataset是什么样的安排，取决于读、写的细节。一、准备h5材料using H5JL;using DelimitedFiles;using JLD2;csv_file = "C:\\Users\\songroom\\Desktop\\000001.XSHE.csv";jld_file = "C:\\Users\\songroom\\Desktop\\0000...

https://stackoverflow.com/questions/34611109/julia-dataframe-replacing-missing-valuesProbably the easiest approach is to use replace! or replace from base Julia. Here is an example with replace!:jul...

听说feather格式比较快，所以引起我的兴趣。我想了解一下，和hdf5相比，谁更快，适合的场景是什么？

Julia在win平台下，直接下载二进制文件，很方便，但是在wsl ubuntu下，如何安装并使用Julia?主要参考资料，大家可以看一下：其中有对linux系统下安装的一些 说明。https://julialang.org/downloads/platform/#linux-and-freebsd#第一：下载julia1.0. 如果是1.3版本？地址在哪儿查找？sudo wget h...

直接上码：using JLD2;using DelimitedFiles;csv_file = "C:\\Users\\rustr\\Desktop\\000001.XSHE.csv";jld_file = "C:\\Users\\rustr\\Desktop\\000001.XSHE2.h5";# readdlm header=true,=>tuplecsv_data,~...

Julia语言：让高性能科学计算人人可用发表于2014-03-12 10:31| 23083次阅读| 来源《程序员》| 18 条评论| 作者卢鸫翔，王江平《程序员》杂志2014年3月刊Julia科学计算编程语言特别策划摘要：一群科学家对现有计算工具感到不满：他们想要一套开源系统，有C的快速，Ruby的动态，Python的通用，R般在统计分析上得心应手，Perl的

随着大数据的热潮不断升温，几乎各个领域都有洪水倾泻般的信息涌来，面对用户成千上万的浏览记录、记录行为数据，如果就单纯的Excel来进行数据处理是远远不能满足的。但如果只用一些操作软件来分析，而不怎么如何用逻辑数据来分析的话，那也只是简单的数据处理。替代性很高的工作，而无法深入规划策略的核心。当然，基本功是最不可忽略的环节，想要成为数据科学家，对于这几个程序你应该要有一定的认识：

编程语言新宠儿——Julia诞生记发表于2012-02-23 15:07| 42925次阅读| 来源优快云| 134 条评论| 作者夏梦竹、王然编译分布式计算语言编程数据挖掘julia摘要：本文探讨了Julia语言的开发缘由以及它的新特性。小编认为一门新语言的诞生势必会掀起一阵新的旋风，开发者在享受它带来乐趣的同时也在为它的存在价值而争论不休，究竟Julia能

（1）查看当前是否是多核运行环境julia> nprocs() # 一般默认的启动是单核1（2）如果不是，可以增加julia> nprocs()1julia> addprocs(2) # 增加二个CPU核2-element Array{Any,1}: 2 3julia> nprocs()3 （3）指定某个核去进行相应的计算julia> r =

用法：我们找到一个CSV文件julia> data=readcsv("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\test\\mydatacsv.csv")5085x11 Array{Any,2}: "DLlMI"  "2013/1/4 9:00"    … 10910.0   7212.0  262130.0 3.0 "DLlMI"  "2013/1/4