Julia是一款好用的編程語言，是動態鍵入的，更像是一款腳本語言，可重現的環境使用戶可以跨平臺使用預先構建的二進制文件，每次重新創建相同的Julia環境。

Julia編程語言特色

豐富的科學計算生態系統

Julia從頭開始設計，非常擅長數值和科學計算。

可以在應用程序中編寫的大量科學工具中看到這一點

例如最新的微分方程生態系統（DifferentialEquations.jl），優化工具（JuMP.jl和Optim.jl）

迭代線性求解器（ IterativeSolvers.jl），用于傅立葉變換的強大框架（AbstractFFTs.jl）

通用量子模擬框架（Yao.jl）等，可以推動所有模擬。

并行和異構計算

該語言專為并行性而設計，并為每個級別的并行計算提供內置基元：

指令級并行性，多線程和分布式計算。

Celeste.jl項目在NERSC的Cori超級計算機上使用650,000個內核，達到1.5 PetaFLOP / s。

編譯器還可以為各種硬件加速（例如GPU和Xeon Phis）生成本機代碼。

諸如DistributedArrays.jl和Dagger.jl之類的包為并行提供了更高級別的抽象。

Julia編程語言功能介紹

數據可視化和繪圖

數據可視化具有復雜的歷史。

繪圖軟件在功能與簡單性，速度與美感以及靜態和動態界面之間進行權衡。

有些軟件包可以顯示，并且永遠不會更改，而其他軟件包則可以實時更新。

構建，部署或嵌入代碼

該應用程序使您可以編寫UI，靜態編譯代碼，甚至將其部署在Web服務器上。

它還具有強大的類似于Shell的功能，用于管理其他進程。

它提供類似Lisp的宏和其他元編程功能。

與數據交互

數據生態系統使您可以快速加載多維數據集，并行執行聚合，聯接和預處理操作

并以有效格式將其保存到磁盤。

您也可以使用OnlineStats.jl對流數據執行在線計算。

無論您是尋找方便，熟悉的DataFrame，還是使用JuliaDB的新方法，它為您提供了豐富的工具。

Queryverse提供查詢，文件IO和可視化功能。

除了處理表格數據之外，JuliaGraphs包還使處理組合數據變得更加容易。

可擴展的機器學習

它提供了用于深度學習（Flux.jl和Knet.jl），機器學習和AI的強大工具。

Julia的數學語法使其成為表達算法的理想方式，就像它們寫在論文中一樣

構建具有自動微分，GPU加速以及可通過JuliaDB支持TB級數據的可訓練模型。