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ベストツイート
#Julia言語 添付画像は using Quaternions, IntervalArithmetic, DualNumbers, SymPy としたときの、数の型のツリー。色々付け加わっている。 適切にコードを書けば自分が予想していなかった数の型にも自動的に対応している函数を作れます。 pic.twitter.com/jcypj1ZTqo
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Twitter黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki
RT @genkuroki: #Julia言語 これは良い記事。 Why I Wrote a Julia Programming Book by Erik Engheim in @thestartup_ link.medium.com/9ZjLnUv0Nab
#Julia言語 史上最高のJuliaの紹介文 jkrumbiegel.github.io/pages/2020-10-… は非常に読み易く書かれており、自動翻訳にも優しい英文になっているので、 deepl.com/translator に貼りつけて翻訳させて読んでも良いと思う。ついさっきやってみて、致命的な誤訳が発生しなさそうなことをざっと確認しました。
Twitter黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki
#Julia言語 jkrumbiegel.github.io/pages/2020-10-… Julia Helps To Bridge The Gap Between User and Creator これは今まで読んだJuliaの紹介文の中で最高のものでした。 こういう紹介文を私も書きたかった！ プログラミングの素人が開発者側に回ることができるのがJuliaの最も良い点だと私も思います。
Twitter黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki
#Julia言語 #VOICEROID おお、すげえ。まさに PythonのライブラリはJuliaのライブラリ という話になっているな。
Twitter黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki
#Julia言語 静的な型チェックではなく、動的な型の伝搬を見ることが、Juliaでは重要です。計算効率を気にする場合にはほぼ必須。 型の伝搬を @ code_warntype などで確認したときに、強い警告色による表示が現れた場合には、どこかで考え方を間違っています。これはデバッグにも役に立ちます。
Twitter黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki
The latest The FISH デイリー：Twitterの気になるニュース! paper.li/fishingcat?edi… #note #julia言語
Twitter井田亮太@fishingcat
#Julia言語 Juliaには、関数の引数の値の具体的な型が他の変数に次々に伝搬して行って、すべての対象の具体的な型が自動的に決まるように書くための機能が揃っています。 型の伝搬は、@ code_warntype マクロで確認できます。 函数の引数の型宣言よりも、型の伝搬をしつこくチェックの方が得です。
Twitter黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki
#Julia言語 例えば、添付画像の函数をF(10)として実行すると、n=10の型はInt64なので、aとbはnと同じ型のゼロとイチになって、n::Int64専用のネイティブコードにコンパイルされて、実行されます。 nが他の型の場合も同様に、Fに与えたnの型専用のネイティブコードにコンパイルされてから実行される。 pic.twitter.com/UdLJxN5KVn
Twitter黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki
#Julia言語 Juliaのような実行直前にコンパイルを実行するシステムでは、函数をコンパイルするのは函数の引数の値が具体的に与えられた場合になるので、函数の引数の型宣言が無くても、コンパイラは函数の引数の具体的な型を完全に知っており、その情報を使ってコンパイルしてくれます。
Twitter黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki
#Julia言語 Juliaでの「1次元配列のようなもの」の型のツリー 函数の引数の型を制限するときに、1次元配列Vectorまで制限してしまうと、Juliaの多くの機能をその函数で使用不可能になる。 特にSubArrayで使えない函数があるとメモリ効率の改善ができなくなってしまう可能性がある。 pic.twitter.com/r3yn0OpUgu
Twitter黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki
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