Bonjour,
Pour commencer cet article énumérant les nouveautés qui vont arriver : New features coming in Julia 1.7.
Vous pouvez tester la première version “wasm” de Julia. Merci à Loic G. pour le lien.
Le groupe calcul organise un café virtuel qui s’intitule “Questions-Réponses : Julia pour les sciences du vivant” avec Rémi Vezy, chercheur au CIRAD, le 19 novembre 2021 à 10:00 en ligne. Vous trouverez toutes les infos en suivant le lien et inscrivez-vous nombreux.
Sur le même sujet un article a été publié sur la plateforme Arxiv : “Julia for Biologists”. Vous y trouverez un schéma avec l’ensemble des packages déjà disponibles en Julia pour les sciences du vivant.
Billets de blog¶
Mythbusting Julia speed: si vous avez très peu de temps, ce billet est celui qu’il faut lire ce mois-ci. Les réponses à toutes les questions que l’on se pose sur le langage Julia.
Javis.jl examples series: Collatz Conjecture: une animation de la célèbre suite mathématique où j’ai découvert le package GraphMakie.jl pour visualiser les graphes.
Nonparametric Bayes and Fourier methods in Julia: un bel exemple d’utilisation de notebook Pluto.
Simulation of a swimming dogfish shark: encore pour un notebook Pluto pour de la mécanique des fluides cette fois.
Tips and tricks to register your first Julia package: quand on regarde ce billet, on a l’impression que la publication de package Julia est très simple. Ca peut l’être parfois ;-)
Matrix multiplication: Performance: un rappel intéressant des macros disponibles pour accélérer vos boucles.
Newton fractal in Julia using Symbolics.jl: billet très court avec un cas d’usage du package pour l’algèbre computationnelle.
Julia: A New Age of Data Science: ou comment utiliser Julia sur un service de notebooks en ligne que j’apprécie beaucoup: Deepnote.
Packages¶
TableDistances.jl: excellent package en complément du tout aussi excellent Distances.jl. Très utile pour coder les méthodes à noyau et le clustering.
Working with Flux.jl models on the Hugging Face Hub: exemple fun du package de deep learning Flux.jl.
BranchAndBound.jl: le code date un peu mais c’est un bon exemple d’implémentation de l’algorithme par séparation et évaluation pour résoudre un problème d’optimisation.
ClusterAnalysis.jl: petit package qui proposent deux algorithmes de clustering. C’est propre, clair, avec un code documenté et des exemples. N’hésitez pas à regarder le code source.
TaskDAGAnalyzers.jl: package pour visualiser le graphe de tâches lors d’une parallèlisation.
Graphs.jl: c’est le nouveau package pour manipuler les graphes en Julia. Il remplace LightGraphs.jl qui est archivé désormais.
Vidéos¶
Multi-Threading Using Julia for Enterprises: vidéo de 52 minutes pour apprendre à utiliser les threads avec Julia.
A programming language to heal the planet together: Julia : 10 minutes avec Alan Edelman pour une conférence TEDx.
The Best Data Science Talks of JuliaCon 2021: une sélection réalisée par Josh Day, le blogueur “data science” Julia.
Tutoriels et documentation¶
Programming of Simulation, Analysis, and Learning Systems : Merci à Vincent P. pour le lien. Ce cours dispensé dans une université australienne renvoie vers plein de supports disponibles sur le compte github de Yoni Nazarathy. Une mine d’or pour les data scientists qui aiment Julia.
How To: Set Up a Pluto.jl Server for Teaching Purposes: très technique mais utile.
Book on Julia for Data Science : j’ai déjà pointé cette ressource mais elle a évolué récemment et c’est un bon exemple d’utilisation de Book.jl.
Les bulletins précédents sont disponibles sur https://