Julia是一种用于技术计算的高级，高性能动态编程语言。它通过将R和Python等语言的易用性与C和Fortran的性能相结合，解决了双语问题。
要缩写这个问题，我是从绝对初学者的角度来的，试图学习朱莉娅。建议我尝试sciml教程，并在尝试安装时已经掉落在...
在朱莉娅，如何制作prettytables.jl使用booktabs软件包？
我正在使用朱莉娅（Julia），我想将某个数据框架导出为乳胶表。数据帧称为
struct unit_SI_gen x::Float32 const c = 2.99792458e8 speed(x)=c*x end
，该函数从“字符”转换为Unicode Codepoint值，也就是
我知道，使用flux.jl i可以做朱莉娅> flux.params（模型）以获取参数，但是输出并未告诉我模型本身中实际存在多少个总参数。有功能...
我在朱莉娅和python中获得相同的结果。 GPU上的单数值分解比Float64阵列的CPU慢。 （float32阵列的表现如何，gpu为
在我的朱莉娅代码中，我使用其他文件的函数，添加了通过include。例如，我可能有类似的东西 使用DataFrames，CSV 随机进口：洗牌，种子 使用BASE.FILESYSTEM：MKPATH 包括（“
import numpy as np import pandas as pd #generating sample data nsmpls = 10 smpls = [f'smpl{j}' for j in range(nsmpls)] nfeats = 5 feats = [f'feat{j}' for j in range(nfeats)] data = np.random.rand(nfeats, nsmpls) countries = ['France'] * 2 + ['UK'] * 3 + ['US'] * 5 df = pd.DataFrame(data, index=feats, columns=pd.MultiIndex.from_tuples(zip(countries, smpls))) df.to_csv('./data.tsv', sep='\t') #--------------------------------------------------------------------- #loading dataset df = pd.read_csv('./data.tsv', sep='\t', index_col=0, header=[0,1]) #extracting subset dg = df.xs('France', level=0, axis=1) print(dg.shape) #iterating for country, group in df.groupby(level=0, axis=1): print('#samples: {}'.format(group.shape[1]))
julia loaderror：在封闭模块`__toplevel__`创建一个新的全局都破坏了增量汇编，因为副作用不会是永久的
我在朱莉娅（Julia）又名朱利兰（Julialang）中写了一些代码。 当我尝试运行此代码时，我会收到以下错误： LoadError：在封闭模块中创建一个新的全局'__Toplevel__'（function_name）断开
我正在尝试解决耦合的ODES，但我在这里提出了一小部分问题。我试图沿整个网格求解R。网格大小太大而无法运行常规方法，因此我试图在Julia中并行处理，但是我仍然无法在Mac环境中运行代码。我将M1与8GB RAM一起使用，并尝试了多种方法来解决该问题。如果我做错了什么，请让我知道，如果我做错了什么？
我知道可以将float64转换为int64 使用转换函数。 不幸的是，将转换转换为2D阵列时行不通。 朱莉娅> convert（int64，2.0） 2 朱莉娅...