Décembre 2021

Bonjour,

Julia 1.7 est sortie. Pour découvrir les nouveautés vous avez ce billet et le fichier NEWS avec toutes les modifications.

L’Advent Of Code a débuté, l’occasion idéale pour vous former à Julia. Les premiers jours sont les plus faciles. Si vous arrivez au bout, n’hésitez pas à partager vos codes sur la liste, c’est une performance.

Le Groupe Calcul vous propose une journée autour de Julia et du calcul à Paris le vendredi 28 janvier 2022 à 10:00. L’inscription est gratuite et obligatoire. Venez nombreux.

Billets de blog

• Concurrency in Julia : An overview of the easiest-to-approach facilities for parallel and concurrent computation in Julia, with a demonstration of the effects of a new feature: thread migration.

• Computing classical combinatorial numbers

• Plotting in Julia with Makie

• K-Means++ code from scratch

• Why, how, and when of o : un billet sur l’opérateur de composition de fonctions.

• InlineStrings.jl: Fun with Primitive Types and LLVM in Julia

• Handling vectors of vectors in DataFrames.jl

• Inlining 101 : Qu’est ce que « l’inlining » ?

• Bonobo.jl: Branch and Bound

• Julia Cheatsheets

Packages

• Hwloc.jl : Portable Hardware Locality

• SpatialGraphs.jl : Types and constructors for spatially referenced graphs.

• GridapGmsh.jl : Gmsh generated meshes for Gridap

• GridapGeosciences.jl : Gridap drivers for geoscience applications.

• DataAssimilationBenchmarks.jl : testing and validation of ensemble-based filters and sequential smoothers in chaotic toy models.

• PerfChecker.jl : A small collection of semi-automatic performance checking tools

• SpectralDistances.jl : Measure the distance between two spectra/signals using optimal transport and related metrics.

• AbstractAlgebra.jl : Generic abstract algebra functionality in pure Julia (no C dependencies).

• ImplicitGlobalGrid.jl : Almost trivial distributed parallelization of stencil-based GPU and CPU applications on a regular staggered grid

• DataDrivenGMG.jl : Data-driven Geometric Multi-Grid solver for the discrete Poisson equation.

• AMDGPU.jl : AMD GPU (ROCm) programming in Julia

• Faker.jl : Generator of fake data for julia.

• CategoricalTimeSeries.jl : Toolbox for categorical time-series analysis.

Tutoriels et documentation

• GPU Programming with Julia

• Performance.jl : Exercises in avoiding common performance traps with Julia.

• A dplyr to DataFrames.jl cheatsheet

• How to solve a Fluid Structure Interaction problem using Gridap

• Julia Programming: a Hands-on Tutorial

• Michael F. Herbst organise 2 demi-journées d’introduction à Julia les 17 et 18 février 2022. Il sera possible de les suivre à distance, n’hésitez donc pas à vous y inscrire si le sujet vous intéresse. Pour s’inscrire https://terminplaner4.dfn.de/D9vWdxIpaLTS3ukk. Et tous les détails sur sa page personnelle.

Portez-vous bien.

Pierre

Les bulletins précédents sont disponibles sur https://pnavaro.github.io/NouvellesJulia

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