Février 2022#
Bonjour,
La dernière version de Julia est toujours la 1.7.1 mais la version 1.7.2 devrait sortir d’ici quelques jours.
La journée Julia a été annulée, nous allons essayer de la reprogrammer avant l’été.
Voici un résumé de l’actualité Julia que j’ai suivi pour vous le mois dernier.
Billets de blog#
Packages#
MolecularGraph.jl: graph-based molecule modeling and chemoinformatics analysis toolkit fully implemented in Julia.
StableFluids.jl: Efficient Stable Fluids Algorithm in the Julia Programming Language. Allez voir les animations, cela vaut le détour.
Gridap.jl continue de progresser avec l’intégration de PETSc pour la résolution. J’envisage un atelier Gridap pour 2023, n’hésitez pas à me contacter si vous êtes intéressés.
Wavelets.jl et WaveletsExt.jl: le package Julia pour les ondelettes et le traitement du signal.
Wordle.jl :-)
ApproxFun.jl: un vieux package Julia toujours au top!
Eyeball.jl: Object and type viewer for Julia. Petit package très intéressant.
NFFT.jl: Julia implementation of the Non-equidistant Fast Fourier Transform
AlgebraOfGraphics.jl pour les fans de R-ggplot.
Vidéos#
Tutoriels et documentation#
Rik Huijzer a créé un patron pour publier un tutoriel en Julia. Basé sur Pluto et Franklin, cela semble assez simple à utiliser.
CFD Julia: la traduction (en cours) en Julia de l’une des meilleures ressources python pour la mécanique des fluides numérique. CFD Python: 12 steps to Navier-Stokes par l’équipe de Lorena Barba.
HelloJulia.jl supports pour une courte introduction à Julia pour la sciences des données.
Julia for Economists Bootcamp, 2022 : c’est la première partie d’un cours avec plusieurs sessions qui auront lieu durant ce semestre.
Julia in the classroom : Julia est utilisé dans plusieurs universités et cours en ligne. Si vous connaissez d’autres classes qui utilisent Julia pour l’enseignement, vous pouvez mettre à jour cette liste.
Divers#
Conférence SciMLCon 2022 : Conférence en ligne programmée le 23 mars 2022. Cet évènement est centré sur les derniers dévéloppements en machine learning et équations différentielles.
State of machine learning in Julia: fil de discussion intéressant sur le discourse.
Les bulletins précédents sont disponibles sur https://pnavaro.github.io/NouvellesJulia