黒木玄 Gen Kuroki(@genkuroki)/2020年09月07日

やりたかったことはできましたが、結局、画像配列のresharpでのJuliaとPythonの対応がよくわからなかった…😇

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posted at 00:16:11

goropikari @goropikari_

6章まで終了。課題のアセンブラは Julia で書いた。

本を読んでイマイチピンとこないなと思ったら coursera で講義を見るというふうにすすめているがなかなかいい感じ。
www.coursera.org/learn/build-a-...?

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posted at 00:24:00

マナマの生マナマコ @chor0sK

juliaの中で自由自在に代数的データ型やパターンマッチを使いたい気持ちが高まってきた。

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posted at 00:31:40

#Julia言語

ほぼ同じプロットを Plots.jl で作ってみました↓

nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...

同じではない別のプロットの例も示しています。

twitter.com/4310sy/status/... pic.twitter.com/mLd4zZWJ5w

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posted at 00:40:15

#Julia言語 Plots.jl の円グラフ (pie chart) のレシピの上書きの例を作ってみました。その結果できあがったのが添付画像。

pie chart は普通使わないと思っていたのですが、Plots.jl では簡易実装しかされておらず、みんな使っていないのかなと思いました。

nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki... pic.twitter.com/BALOQka1Lc

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posted at 00:44:48

#Julia言語あとちょっと毛色が変わったものでは以下の3次元プロット。定義域の三角部分しかプロットされていません。

これは値がNaNの部分はプロットされないという性質を使っています。

NaNがプロットされないことを知らないとどうやったのか悩むと思います。

nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki... pic.twitter.com/XNFo1DhQwN

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posted at 00:48:45

#Julia言語このプロットの仕方の習得は計算の仕方の習得と同じくらいコストがかかります(時間が取られまくる)。結構大変。

しかし、PyPlot.jlではなく、Plots.jlでも一通りの仕事はできそうなことはわかると思います。

nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...

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posted at 00:50:07

ぬまち　#疑わしきはバツせず @numachi11111

#Julia言語あと Plots.pyplot() の scatter3d の実装はおかしいうような感じがします。たぶん、バグ。

これも「使わないから、まあいいや」という感じ。

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posted at 00:52:16

自分が最近 TL で得た知見は「採点者に忖度しない」ってことなんですよ。「グラフを書け」で凹凸まで調べるとか、「軌跡を求めよ」で図形の形を答えるとか、そういう忖度の要素を入れていくと、指導が都市伝説の塊になっちゃうんです。そして、超算数が勢いを増していくんですよ。そんなの、つまらん！

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posted at 00:56:49

クラウドファンディングでJuliaパッケージのメンテナンス一年感できるお金募集とかしたいな・・・。

ベーシックな幾何や画像・可視化パッケージ中心に見直したい感ある・・・。

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posted at 01:01:08

#Julia言語

レシピ内でフォントサイズを取得するには

plotattributes[:subplot][a]
a = :{title, legend, legendtitle}fontsize

plotattributes[:subplot][:xaxis][b]
b = :{guide, tick}fontsize

とします。Plots.jlのソースコードを見て解読した。

nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki... pic.twitter.com/xuNTG5Sm6s

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posted at 01:08:49

#Julia言語

 github.com/thautwarm/MLSt...
MLStyle.jl

Julia functional programming infrastructures
and metaprogramming facilities

pattern-matching
algebraic-data-types
syntax-sugar
scalability
statically-generated

twitter.com/chor0sk/status...

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posted at 01:16:12

マナマの生マナマコ @chor0sK

"Because we are greedy"「なぜなら強欲だから」って唱えると、ちょっとやる気出る。魔法の言葉。 #julialang

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posted at 01:23:01

#Julia言語

足し上げているものの型をチェックすれば色々分かります。

例えば、Vector{Real} 型の配列のsumは遅くなります。

一般に抽象型の配列のsumは遅くなります。
(同様の場合はJuliaでなくても遅くなる。)

Vector{Float64}やVector{Float32}型に変換すると幸せになれる場合があります。 twitter.com/togekissu1234/...

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posted at 01:25:06

非公開

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posted at xx:xx:xx

Hayato @hayato_omr

高等数学の処理はR言語がJuliaに置き換わる？

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posted at 02:14:35

#Julia言語今更ですが、これ面白いです。

github.com/timholy/SnoopC...

pkg> add SnoopCompile
julua> using SnoopCompile

Analyzing sources of compiler latency in Julia: method invalidations
26 August 2020
Tim Holy,
Jeff Bezanson,
and Jameson Nash julialang.org/blog/2020/08/i...

タグ： Julia言語

posted at 03:24:47

#Julia言語 C++を知っている人が、「同名の函数の引数の型の違いで何が実行されるかが単純に決まる」Juliaの多重ディスパッチを理解したければ、このツイートの2つ上のツイートの添付画像もしくは

gist.github.com/genkuroki/8e04...

を見ればよい。Juliaはシンプルで分かりやすい。

タグ： Julia言語

posted at 04:23:21

DD-AVX_v3のversion 1.0をリリースしたので記事など書いてみた
hishinuma-t.dev/posts/tools/dd...

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posted at 06:05:51

Sometimes I look at the source code of LaTeX packages I use and wonder how we all collectively decided that this alien gibberish was the best way to typeset our scientific documents.

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posted at 06:59:20

ャ @erin_yagokoro

@ishogaki ご指摘ありがとうございます。他の方にも指摘されたのでjupyter notebookを使うようにしています。
revise.jlを使う方法もあるみたいですね twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 08:33:49

#Julia言語無用だと私が思うスタイル

①具体的な型を指定して無用に制限

例：function f(a::Array{Float64, 2})::Float64 ～ end

多くの場合に function f(a) ～ end で十分。

②jlファイルの最後が

function main() ～ end
main()

③モデルのパラメータがconstになっている。

タグ： Julia言語

posted at 08:34:27

#Julia言語 ①具体的な型を指定して、函数の適用範囲を無駄な制限をかけるのは損。

function f(a::Array{Float64, 2}) ～ end

と書くと、Arrayでない配列のような型に適用できなくなる。Float64以外の浮動小数点数型にも使えない。多くの場合に

function f(a) ～ end

で十分(速度的劣化はない)。

タグ： Julia言語

posted at 08:34:28

#Julia言語 ②③の組み合わせについて。jlファイルを

const PARAM1 = ～
～
const PARAMn = ～

function main()
モデルを決めるパラメータ達PARAM1～PARAMnを
使ってモデルを解く計算を実行
end

main()

のスタイルにする必要はない。

特にモデルのパラメータのconst化は損だと思う。続く

タグ： Julia言語

posted at 08:34:29

Stefan Karpinski @StefanKarpinski

Very happy to see gfortran progress in Apple’s new hardware! This this very important for #JuliaLang, #NumPy and #RStats twitter.com/fxcoudert/stat...

タグ： JuliaLang NumPy RStats

posted at 08:39:05

#Julia言語 jlファイルには上から順番に実行したいことを並べて書けばよい。例えば

Base.@ kwdef struct Problem～end
struct Result～end

function solve(p::Problem)～end # Resultを返す
function save(r::Result, fn)～end

p = Problem(～)
r = solve(prob)
save(r, "～")

タグ： Julia言語

posted at 08:43:25

@StefanKarpinski Compiles OpenBLAS fine and passes #julialang BLAS/LAPACK tests, which are quite strenuous. Glad this work is happening.

タグ： julialang

posted at 08:44:59

非公開

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posted at xx:xx:xx

#Julia言語注意！

structの定義はmoduleに入れておいた方が無難！

module(分離された名前空間)でstructを定義していれば、structの定義を変更したいときに、module全体(名前空間全体)を上書きすることによって対処できます。

これはFAQです。

タグ： Julia言語

posted at 08:46:27

#Julia言語例えば

module My
Base.@ kwdef struct Problem{F, I}
α::F = 10.0
N::I = 10^3
end
end

prob = My.Problem()

と書けば、パラメータα=10.0、N=10^3で指定された問題の型 My.Problem{Float64,Int64}を持つ変数 prob を作れます。

タグ： Julia言語

posted at 08:54:51

Felix Leditzky @felix_led

I had a lot of fun recreating the "population vs. lambda" plot in matlab (see some quick & dirty code below). There are some curves appearing in the fractal part, do we know closed expressions for those? E.g. the two envelopes or the one starting in the upper branch going down. pic.twitter.com/a83VWcHvMH

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posted at 08:55:32

Felix Leditzky @felix_led

Code:
l = linspace(2.8,4,2500);
lambda = [];
data = [];
for j=1:2500
x = 0.5;
for k=1:500
disp(j)
x = l(j)*x*(1-x);
if (k>400)
lambda = [lambda,l(j)];
data = [data,x];
end
end
end
scatter(lambda,data,1,'filled')

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posted at 08:55:33

#Julia言語さらにそのとき

using Parameters

function solve(prob::My.Problem)
@ unpack α, N = prob
パラメータα, Nを使った計算
end

と書けば、函数中でprob.α, prob.Nの値をα, Nという名前で利用可能。

これは

const α = 10.0
const N = 10^3

として、solve()の中で使うより便利。

タグ： Julia言語

posted at 09:00:54

#Julia言語パラメータを

const α = 10.0
const N = 10^3

と書いて、函数solve()中にα, Nをナマで書くスタイルだと、パラメータの値を変えるために、ソースコードを書き換えるか、警告を無視して定数の値を変えるかしなければいけなくなります。

これは非常に不便です。

タグ： Julia言語

posted at 09:03:28

Felix Leditzky @felix_led

Yikes, the disp(j) should of course be in the outer loop - unless your command window needs some extra love.

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posted at 09:28:51

#Julia言語 Base.@ kwdef structで問題を指定するパラメータをまとめてしまった場合には、デフォルトのパラメータ値で問題を解く場合には

p_default = My.Problem()
r_default = solve(p_default)

とでき、パラメータ値Nを10^5に変えたければ

p = My.Problem(N=10^5)
r = solve(p)

とできます。

タグ： Julia言語

posted at 09:30:25

おいマジでRustにまともなDD/QDないのか？
JuliaにはDoubleDouble.jlがあるんだぞ？どうしてRustにはないんだ？？
github.com/JuliaMath/Doub...

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posted at 09:47:51

kishikawa katsumi @k_katsumi

MacやiOS（Mach-O）のファットバイナリはシンプルで便利な仕組みだと思うけどいろいろ限界だったんだろうな。

Apple Siliconが出なくてもiOS/watchOS/tvOSのライブラリを提供するなら３種類のネイティブのアーキテクチャそれぞれにシミュレータ用のバイナリがくっ付く、という状態だったわけで。

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posted at 09:53:14

#Julia言語「論よりコード」の原則は重要なので実際に動く例を作って来ました。

Base. showを定義して、問題と結果の表示が見易くなるようにしてあります。

問題は「ガンマ分布(α, θ)のサイズNのサンプルを生成し、その算術平均と対数幾何平均を求めよ」です。

nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki... pic.twitter.com/IbFansAAST

タグ： Julia言語

posted at 10:00:44

#Julia言語デフォルトのパラメーター値 α=5.0, θ=2.0, N=10^4 の場合。

My.solveの他にexact formulaを使って答えを出してくれるMy.solve_exactlyも用意してあるので、それらの結果を比較しています。

nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki... pic.twitter.com/ny6GvquOUJ

タグ： Julia言語

posted at 10:02:47

#Julia言語パラメーターが α=θ=1.0, N=10^8 の場合。

この場合は「平均1の指数分布のサイズ1億のサンプルを生成して、その算術平均と対数幾何平均を求めよ」という問題になります。

対数幾何平均の方の期待値はオイラー定数(Euler's γ)の-1倍になります。

nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki... pic.twitter.com/etPYvZ8EsC

タグ： Julia言語

posted at 10:05:27

(｢・ω・)｢ｶﾞｵｰ @bicycle1885

#Julia言語以上のような「入力のProblemをsolve函数に与えると結果のResultが得られる」という

　問題と解法スタイル

になっている場合には、それをそのまま素直にコードに翻訳すればよいと思います。

問題と結果を見易く表示する函数も用意しておく。

nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki... pic.twitter.com/OqKN3oBqNj

タグ： Julia言語

posted at 10:09:55

『1から始めるJuliaプログラミング』いい本だなこれ（ステマ）

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posted at 10:13:22

OokuboTact　大久保中二病中年 @OokuboTact

#Julia言語実際にはJuliaを「高級電卓」のように使っているときには、structの自前での定義は結構面倒です。面倒だと思ったら、既存の型だけで仕事をすませばよいと思います。しかし、

　　入力＝問題→問題を解く函数→出力＝結果

という構造が明瞭になるようなコードを書くべきだと思います。

タグ： Julia言語

posted at 10:20:04

内閣支持率62.4

ポスト安倍内閣がこの支持率をキープすると、次の選挙でも与党が圧勝してしまう。
選挙制度を小選挙区から中選挙区制に戻した方が良い

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posted at 10:20:09

(｢・ω・)｢ｶﾞｵｰ @bicycle1885

@bicycle1885 どの辺がいいんですか？

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posted at 10:23:31

@ceptree やっぱり初心者でも読み通せばJuliaで必須の知識が一通り身につくのがポイントですね。私が初心者の頃にこんな本が欲しかったです！

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posted at 10:39:30

@bicycle1885 中級者にとってはどうですか？

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posted at 10:44:46

最近よく言っている。

速いは正義 High performance is justice

論よりコード Code speaks itself

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posted at 10:47:25

#Julia言語自作パッケージを使うシンプルな方法：

pkg> generate MyPkg
julia> cd("MyPkg")
pkg> activate .
julia> using Revise
julia> using MyPkg
julia> MyPkg.greet()
MyPkg/src/MyPkg.jlのgreet()を編集
julia> MyPkg.greet()

まずはこれから始めて徐々に複雑なことをやるとよいと思います。 twitter.com/mat_der_D/stat... pic.twitter.com/MiM5HszKR9

タグ： Julia言語

posted at 11:27:54

甲乙丙丁 @villageofsound

juliaやってて「ガチな人が作ってるな」と思うのはStringの結合が「+」ではなく「＊」なところ。理由は「一般にStringの操作は非可換であるから」。
#julialang

タグ： julialang

posted at 12:21:25

Yuki Nagai @cometscome_phys

aenetのJulia写経をしたおかげでかなり中身を理解した

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posted at 13:11:58

Jacob Quinn @quinn_jacobd

@CFB_Geek @JaredDLee @cfbscrapR @SaiemGilani @statsowar @ScalpRNoles @cfbNate One of these days, I'm going to find time to sit down do a #julialang client for cfbscrap; I've used Julia for 8 years now and have never looked back; it's simpler than R and as flexible as python, and very fast. It's how I learned coding.

タグ： julialang

posted at 13:14:54

歩行者は右側通行 @JikanBae

数十チャンネルの無相関ピンクノイズを作るのに #Julia言語をマルチスレッドでぶん回してる。PCファンが高速回転してかっこいい！

タグ： Julia言語

posted at 14:11:26

歩行者は右側通行 @JikanBae

PCさん「ファンが回るほど計算してるとき、オレ生きてるって心から感じるんだよな……」

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posted at 14:53:52

#Julia言語

 github.com/JuliaMath/Doub...

のDouble64と

github.com/JuliaMath/Quad...

のFloat128とprecision=113のBigFloatの比較。

Double64が非常に速かったです。単純にDouble64の方が良いわけではないですが、速度も必要な場合にはDouble64を使いたい。

nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki... twitter.com/Hishinuma_t/st... pic.twitter.com/qkK8F50rAO

タグ： Julia言語

posted at 15:38:12

#Julia言語 vは長さ1000のVectorで、Aは50×50のMatrixです。

浮動小数点数の型にも色々ある。だから、浮動小数点数一般で通用するはずのアルゴリズムに基く函数を

function f(x::Float64)::Float64 ～ end

のスタイルで書くと、損をすることになる。

function f(x) ～ end

が多くの場合に勝る。 pic.twitter.com/VP14Y7lOdw

タグ： Julia言語

posted at 15:38:12

#Julia言語関連

function f(x::Float64)::Float64 ～ end

のように書かない方がよい場合が多いという話。

function f(x) ～ end と書いても計算速度的な劣化は起こらない。(ただし、type-stable なコードを書くこと！)

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ： Julia言語

posted at 15:42:15

Julia、チュートリアルで最初の学び始めは型書かずに書いてもそれなりにパフォーマンスでるんやでーな雰囲気出してもイイのでは感。

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posted at 15:47:08

@genkuroki いやでもこのFloat128結構速いですね。
float128は演算量がfloat64の10〜20倍あるので、ちゃんと並列化しないとこんなに出ないはずです

ちなみにこれって何コアくらいのマシンでやられてますか？

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posted at 15:48:22

#Julia言語訂正：リンク先の3枚目の添付画像中のVectorをMatrixに訂正します。

v達は長さ1000のVectorで、A達は50×50のMatrixです。

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ： Julia言語

posted at 15:49:30

ふーむふむふむ pic.twitter.com/xPySybwp8p

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posted at 16:08:03

仙石誠 @makoto_sengoku

「速くて書きやすい」次世代の言語Juliaを学ぼう! Julia勉強会#2~機械学習の実装その1~ に参加を申し込みました！ soleildatadojo.connpass.com/event/186505/?... #DeepLearning

タグ： DeepLearning

posted at 16:22:50

そういえば，CxxWrap.jl で沼さんのラッパーできるんじゃないかな？dd_hoge をどうやってタイプコンバージョンすればいいかわかんないけれど・・・

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posted at 16:27:18

@Hishinuma_t #Julia言語私の環境は添付画像の通りです。

Double64はFloat64を2個使って精度を上げたものです。だから、Float64と比較すると非常に遅いです。

Double64とFloat128の精度はほとんど同じ。精度がほとんど同じなのに、Double64の方が速いわけです。(Float128には別の良い点がある。) pic.twitter.com/33DatBta2Y

タグ： Julia言語

posted at 16:29:20

#Julia言語分岐＆補足

Double64 は Float64 を2つ組み合わせて精度を上げたものです。Double64 と Float128 の精度はほとんど同じで、Float128 と 113 bit 版のBigFloat の精度は同じです。

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ： Julia言語

posted at 16:31:00

#julialang

Double64 も Float128 もメモリ上では128ビットを占める。精度は添付画像のようにほぼ同じ。(Float128の方が精度が少し高い。さらに、Float128の方が扱える数値の幅が広い。)

Double64の精度は桁数で言えばFloat64の2倍。

添付画像2：Float64とそれらの計算速度の違いがわかる。 pic.twitter.com/dIQbDiFv9E

タグ： julialang

posted at 16:44:56

#Julia言語

x = y = range(-10, 10, length=n+1)
g(x, y) = exp(-(x^2+y^2))
A = g.(x', y)
A\A

とすると、n=200で A\Aが単位行列からほど遠い行列になってしまいます。しかし、Double64で計算すればほぼぴったり単位行列になります。

gist.github.com/genkuroki/229b... pic.twitter.com/8mDNUNlUtR

タグ： Julia言語

posted at 16:49:45

#Julia言語以上のスクショのコードは

gist.github.com/genkuroki/229b...

gist.github.com/genkuroki/d995...

で閲覧できます。

スクショの「写経」を他人にさせるのはさすがに人としての道を外れた「外道」の振る舞い(笑)

タグ： Julia言語

posted at 16:51:42

#Julia言語要するに、逆行列やそれを避けた行列の「割り算」の計算で精度が低過ぎてまずいなと思った場合には、

using DoubleFloats

として、Double64を使えば良さそう。

より一般に、「精度を上げたい部分で、Float64をDouble64に変換して計算して、Float64に戻す」とすればよいと思います。

タグ： Julia言語

posted at 16:54:36

#Julia言語以前、Juliaで逆行列を計算していて、誤差が大き過ぎて困ったというようなツイートをみかけたが、見失いました。そういう人は、成分をDouble64に変換してから逆行列を計算してFloat64に戻せばよいと思います。

そしてできれば逆行列の計算を避けるようにする。（A \ B などを使う。)

タグ： Julia言語

posted at 16:56:53

Dr. KID @Dr_KID_

「おしゃぶりを使用して良いですか？」という質問もあります。

わざわざ購入する必要はありませんが、私はアメリカ小児科学会（AAP）の推奨を根拠に「使用する場合は、生後３−４週間からにしましょう」とお話をすることがあります。

この推奨にも、いくつか根拠があります
（続く

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posted at 16:59:39

#Julia言語

①函数の引数の型は書いても書かなくても、JITコンパイル後の計算速度には影響しない。

② A = [] はVector{Any}を作ることになるので、計算速度の劣化を引き起こす場合がある。

③ struct Foo a end と書いても計算速度の劣化を引き起こす場合がある。

続く

タグ： Julia言語

posted at 17:43:12

#Julia言語 ③の「struct Foo a end 問題」=「中身の型が不定になる問題」の解決法。

* 次のようにパラメータ付きにする。

struct Foo{T}
a::T
end

こうしておくとコンパイラにaの型が見えるようになる。

タグ： Julia言語

posted at 17:43:16

#Julia言語

①での「函数の引数の型を指定する必要はない」という処方箋は分かり易い。過学習によっておかしなイデオロギーに染まっていなければ、すぐに適応できるはず。

一方、②と③ではJulia独特の考え方が必要。Juliaでは各種コンテナの中身の型がコンパイラに見えるように書く必要がある。

タグ： Julia言語

posted at 17:43:18

@genkuroki 失礼しました．
Double64:がDouble-double precision(104bit mantissa)

Float128がIEEE 754 quadruple precision (112bit mantissa)

ですね
結果に納得がいきました．環境についてもありがとうございます

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posted at 18:11:47

Atsushi Sakai @Atsushi_twi

rsync的な差分コピーをしてくれる、python or juliaのツールないかなぁ。指定したディレクトリを、指定したディレクトリに、OSに関わらず差分コピーしたいだけなんですけど。。。

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posted at 18:21:43

まついしょうた @1027stesc

一般に保護者は「テストの点数」で子どもの学力を見ると思うので、陰山氏のやり方暗記至上主義本が売れるのは不思議ではないんだけどね。

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posted at 19:21:14

まついしょうた @1027stesc

すむーずぷりんちゃん @mat_der_D

それが「日本人の学習観」とかなっていくなら、すごくゾッとします。
「よく分からんが、そうしろと言われるからただ言われた通りにやるのみ」その怖さが今回のコロナ禍でも感じられたと思うのだが。

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posted at 19:24:37

はてなブログに投稿しました #はてなブログ
Julia パッケージ作成用の雛形を作ってみたメモ - ぷりんの雑記帳
smooth-pudding.hatenablog.com/entry/2020/09/...

タグ：はてなブログ

posted at 19:29:53

@ohtanilson @tkksnk #Julia言語黒木と申します。例の逆行列の誤差が大きくなる件を調べてみました。結論は以下の通り。

①そもそも数値計算で逆行列を求めること自体が非常識なのでやめた方がよい。

②行列による左割算や右割算を2倍の精度で計算すれば相当に正確に計算できる。

続く

twitter.com/search?q=tkksn...

タグ： Julia言語

posted at 19:40:44

Dolphin7473 @Dolphin7473

Julia パッケージ作成用の雛形を作ってみたメモ - ぷりんの雑記帳 smooth-pudding.hatenablog.com/entry/2020/09/...

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posted at 19:44:33

@ohtanilson @tkksnk #Julia言語続き

③そもそもMATLABの方で正確に計算できているかどうかも確認が必要。

結論：Float64の2倍の精度のDouble64で(逆行列を経由せずに直接に)行列による割算を実行すれば問題は解決する。

根拠については添付画像の計算結果を見て下さい。

ソースコード↓
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki... pic.twitter.com/h6wM5zqxym

タグ： Julia言語

posted at 19:44:42

@ohtanilson @tkksnk #Julia言語補足：⊘, ⦸, ⊗ は Double64 を経由する高精度の行列演算(右割算、左割算、積)です。

自前で定義しました。

ソースコード↓
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki... pic.twitter.com/YLO0eUCU5O

タグ： Julia言語

posted at 19:48:28

河合祐介 @tkawai18_tkawai

いや、これで中高と上がっていくと地獄しかないw twitter.com/sekibunnteisuu...

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posted at 19:50:14

高木貞治は解析概論の序文で三角関数や指数関数のことを彼等とよんでいた

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posted at 19:55:39

げんた @genta0608

Rで2分ぐらいかかってた処理を試しに適当にjuliaへ書き換えたら2秒ぐらいで終わって笑った

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posted at 20:02:12

Massimo @Rainmaker1973

Last night, the Moon passed in front of Mars, resulting in a so called lunar occultation of the planet. This video by ASTRONOCHES Observaciones astronómicas, captures the event [source, full video: buff.ly/2ZcqEuW] pic.twitter.com/NMH5M86EzA

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posted at 20:10:33

Noguchi Akio @Derive_ip

この論文はタイトルからも解るように、無症候感染者や発症前感染者からの感染がアウトブレイクの制御にもたらす影響のシミュレーション研究です。

結論は、たとえ発症性感染者を発症時に100%隔離できたとしても、アウトブレイクを制御することができないということ。

www.pnas.org/content/117/30...

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posted at 20:19:48

Noguchi Akio @Derive_ip

具体的には、アウトブレイク制御の目標を罹患率が１％以下であると設定すると、無症候感染者や発症前感染者を３分の１以上隔離しなければならないとのこと。

本研究でもシミュレーションで用いたコードがGitHubで公開されていますが、Juliaであるのは珍しいかもしれません。

github.com/ABM-Lab/covid1...

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posted at 20:19:48

twitter.com/ceptree/status...

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posted at 20:31:18

水波ユキノ@skeb依頼受付中だいたい絵 @minami_suiha

のらきゃっと＠毎週火曜・日曜20時～生配 @VR_Girl_NoraCat

Python,Julia　この2つはJupyterNotebookで動かせるんだけど、ElixirとRubyが動かず苦戦

Elixirはbrewがあるから使えないしいろいろ大変・・・

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posted at 20:51:10

わたし、ゼロから数え始める数字割と苦手なんですよね……どれくらい苦手かと言うと、数時10個使う配列宣言する時いっつも
int a[10];
にしちゃうくらい苦手です。

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posted at 21:20:15

kashi @mkashi

@genkuroki @ohtanilson @tkksnk 手元でDouble64での線形計算を試してみたところ、予想通りではありますがDouble64での行列計算は(BLASが必要な領域のサイズでは)倍精度の1000倍以上かかっており、用途によっては実用にならないかもです。 pic.twitter.com/3K5XLJwBge

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posted at 21:23:05

@Pimp_Fada @StefanKarpinski Sure, but that was never the limitation. Apple disallows JIT compliers on these devices. They also don't like the ability to download additional code from the internet, which would be something you'd want at least in the authoring environment.

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posted at 21:23:13

@taliesinb @bfredlbfredl I never said I'd write it in Julia. I probably would, but obviously Julia needs extra features to be a good systems language. Anyway, the reason to write on OS is just the reason to do anything: I have a bunch of ideas in the space that I'd like to explore.

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posted at 21:32:21

ぼり @bori_so1

@VR_Girl_NoraCat 1オリジンなプログラミング言語に逃げるしかない…！？(Julia, Lua, awk, etc…)

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posted at 21:44:04

あ〜る菊池誠(反緊縮)公式 @kikumaco

@taliesinb @bfredlbfredl Things like joint optimization of the entire protocol stack. E.g. for an http server optimize a standard http server for the absolute minimal time from showing up in the input buffer to being written out the output buffer again. And yes, you can certainly prototype in userspace.

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posted at 21:44:13

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Juliaは全く同じ計算でも関数にするのとしないのとで全然計算速度が違うのよ。ちょっと長くなる計算は関数にするべし

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posted at 23:02:57

Shuhei Kadowaki @kdwkshh

TypeProfiler.jlでPlots.jl使ってるスクリプト(エラーなし)を型プロファイリングしたら、エラー報告大量発生して普通に呼び出すよりも時間かかってしまった...

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posted at 23:08:46

Shuhei Kadowaki @kdwkshh

乱数たくさん生成して色々実験する、みたいなコードの本体自体は割と高速にプロファイルできるんだけど、1行プロットのコード入れるだけでエラー報告結果が終わる。

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posted at 23:11:54

Shuhei Kadowaki @kdwkshh

と思ったけど、大量のエラーの中にマジっぽいエラーもあった:

この行の`z`はマジな未定義変数っぽい:
github.com/JuliaPlots/Plo...

#julialang #typeprofiling pic.twitter.com/gDyfJzOC9c

タグ： julialang typeprofiling

posted at 23:23:30

Massimo @Rainmaker1973