Septembre 2021

Bonjour tout le monde,

Commençons par une bonne nouvelle pour le développement et la pérennité du langage: le financement de 24 millions de dollars obtenu par Julia Computing. La version 1.7 est attendue très prochainement. Une grande partie des ressources listées ci-dessous proviennent de la conférence JuliaCon 2021 qui a eu lieu cet été.

Billets de blog¶

• Julia used Multiple Dispatch! It’s Super Effective!.

• Julia User & Developer Survey 2021: La France toujours bien placée.

• Embedding Jupyter and Pluto notebooks in a blog post is easy.

• Useful Algorithms That Are Not Optimized By Jax, PyTorch, or Tensorflow

Packages¶

• Awesome Julia performance: Liste de packages et ressources pour accélérer vos programmes Julia.

• GeoStats.jl : Package pour la géostatistique.

• OutlierDetection.jl: Détection de données aberrantes.

• TriplotRecipes.jl: Fonctions graphiques pour tracer des champs définis sur des maillages non structurés.

• OSCAR Computer Algebra System: Ensemble de packages Julia pour l’algèbre computationnelle, l’arithmétique et la théorie des nombres.

Vidéos¶

• State Of Julia: Stefan Karpinksi, Viral Shah, Jeff Bezanson et Keno Fischer font une revue des progrès et des choses qui restent à faire pour Julia 2021.

• SummationByPartsOperators.jl: A Julia library of summation-by-parts (SBP) operators used in finite difference, Fourier pseudospectral, continuous Galerkin, and discontinuous Galerkin methods to get provably stable semidiscretizations, paying special attention to boundary conditions.

• Simulating Big Models in Julia with ModelingToolkit: Présentation du dernier package destiné à résoudre des équations différentielles.

• Code, docs, and tests: what’s in the General registry?: Analyse de la qualité des packages disponibles en Julia. Malgré l’absence de processus de sélection, les résultats sont rassurants.

• FastAI.jl : Les bonnes pratiques pour les réseaux profonds en Julia.

• Statistics with Julia from the ground up: excellente vidéo pour les statisticiens tentés par Julia. Une démarche pédagogique et progressive adaptée aux débutants.

• Quantum Computing with Julia : Calcul quantique, Julia n’est pas en retard sur le sujet.

• Installing Julia + Jupyter (IJulia) + a bit more... Vidéo de 18 minutes.

• dplyr equivalent in Julia : pour retrouver cette logique dans la syntaxe qu’apprécient beaucoup les utilisateurs de R.

Tutoriels et documentation¶

• Package development: improving engineering quality & latency

• Solving differential equations in parallel on GPUs

• DataFrames.jl Tutorial

• Create a simple multi-layer perceptron with Julia

• Trixi.jl tutorials: Tutoriel pour apprendre à utiliser le package pour résoudre les équations différentielles hyperboliques avec Julia. Présentation JuliaCon : “Adaptive and extendable simulations with Trixi.jl”

Portez-vous bien. Bonne rentrée!

Pierre

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