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#
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
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