Octobre 2023#

Bonjour,

Un café Julia DataFlowTask.jl est programmé le 24 novembre avec François Févotte et Luiz Faria. Et le 7 décembre, ce sera Yolhan Mannes avec une présentation de Flux.jl. J’attends vos propositions pour 2024 ;-). For non French-speaking readers, this can be done in English if you prefer.

Dans les prochaines versions de Julia, les packages de la bibliothèque standard (Statistics, Random, LinearAlgebra…) vont devenir des packages Julia comme les autres. Leurs versions ne seront plus attachées à la version de Julia utilisée, il faudra donc les ajouter dans la section [compat] de vos Project.toml. Plus d’informations sur le discourse.

Billets de blog#

Packages#

  • ChainPlots.jl : Visualization for Flux.Chain neural networks.

  • DataToolkitDocumenter.jl: allows data sets to be documented.

  • DispersionRelations.jl : Utility for estimating dispersion relations from data.

  • DispersiveShallowWater.jl: Structure-Preserving Numerical Methods for Dispersive Shallow Water Models.

  • ExponentialFamily.jl: extends the functionality of Distributions.jl by providing a collection of exponential family distributions.

  • EllipticFunctions.jl: Jacobi theta functions and related functions.

  • JustPIC.jl: Particle-in-Cell advection ready to rock the GPU.

  • MondrianForests.jl: Mondrian random forests in Julia.

  • Olive.jl : pure julia notebooks.

  • OptimalSortingNetworks.jl: Sort small collections efficiently and with good type inference.

  • PRIMA.jl : solving general nonlinear optimization problems without using derivatives.

  • RandomLogos.jl: Random logo generator inspired by SVD IFS.

  • StatisticalMeasures.jl: Measures (metrics) for statistics and machine learning.

  • SkewLinearAlgebra.jl: provides specialized matrix types, optimized methods of LinearAlgebra functions, and a few entirely new functions for dealing with linear algebra on skew-Hermitian matrices, especially for the case of real skew-symmetric matrices.

  • Vahana.jl: A framework (not only) for large-scale agent-based models.

Vidéos#

Tutoriels, Documentation#

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