Julia作为一种较新的科学计算语言，获得了很多人的推崇，但怎么学好并掌握它呢？ 《Julia机器学习核心编程：人人可用的高性能科学计算》以一个新门者的角度编写，深浅出地讲解了该语言的函数、数据类型和核心结构内容，并通过上百个小案例透彻分析代码的写法。 作者将其编写程序的经验融案例中，以及教授学生中常见的软件问题以技巧形式给予提示，方便读者快速上手。
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内容简介
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前言
第1章 深入理解Julia语言的生态系统
1.1 Julia为什么与众不同
1.2 Julia的应用领域
1.2.1 数据可视化和绘图
1.2.2 构建、部署或嵌入代码
1.2.3 与数据互动
1.2.4 可扩展的机器学习
1.2.5 丰富的科学计算生态系统
1.2.6 并行和异构计算
1.3 安装Julia软件
1.3.1 在Ubuntu上安装Julia
1.3.2 在Fedora/CentOS/RHEL等Linux发行版上安装Julia
1.3.3 在Windows上安装Julia
1.3.4 在Mac上安装Julia
1.3.5 从源代码构建Julia
1.4 Julia在数据科学中的重要性
1.5 使用REPL
1.5.1 在Julia中使用帮助
1.5.2 REPL中的图表
1.6 使用Jupyter Notebook
1.7 使用Juno编写Julia
1.8 包管理
1.8.1 使用Pkg.status()显示所有已安装的包
1.8.2 使用Pkg.add()添加包
1.8.3 安装未注册包
1.8.4 使用Pkg.update()更新包
1.8.5 METADATA
1.8.6 开发包
1.8.7 创建一个新的包
1.9 多重分派
1.10 LLVM和JIT
1.11 本章小结
第2章 使用Julia进行快速编程
2.1 重温编程范式
2.1.1 命令式编程范式
2.1.2 逻辑式编程范式
2.1.3 函数式编程范式
2.1.4 面向对象的编程范式
2.1.5 开始Julia REPL编程
2.2 Julia中的变量
2.2.1 命名约定
2.2.2 整数、位、字节和布尔数据类型
2.3 Julia中的浮点数
2.4 浮点数的特殊符号
2.4.1 浮点数操作
2.4.2 任意精度的计算
2.4.3 使用系数编写表达式
2.5 Julia中的算术和逻辑运算
2.5.1 执行算术运算
2.5.2 执行按位运算
2.5.3 自更新运算符
2.5.4 运算符的优先级
2.5.5 类型转换（数字）
2.6 数组和矩阵
2.6.1 Julia中的列表解析式
2.6.2 矩阵运算
2.6.3 多维数组操作
2.6.4 稀疏矩阵
2.7 DataFrames
2.7.1 DataFrames中的NA数据类型
2.7.2 DataFrame表格
2.8 本章小结
第3章 Julia函数
3.1 创建函数
3.2 函数参数
3.2.1 值传递和引用传递
3.2.2 分享传递
3.2.3 return关键字
3.3 参数类型
3.3.1 无参函数
3.3.2 可变参数
3.3.3 可选参数
3.4 理解函数中变量的作用域
3.5 嵌套函数
3.6 匿名函数
3.7 多重分派
3.8 递归
3.9 内建函数
3.10 本章小结
第4章 Julia数据类型
4.1 Julia类型系统
4.1.1 静态类型语言与动态类型语言
4.1.2 整数类型
4.1.3 浮点类型
4.1.4 Char类型
4.1.5 字符串类型
4.1.6 布尔类型
4.2 类型转换
4.3 用户自定义数据类型和复合类型
4.4 内部构造
4.5 模块和接口
4.5.1 在模块中包含文件
4.5.2 模块文件路径
4.6 模块预编译
4.7 多重分派与解释
4.8 本章小结
第5章 Julia流程控制及异常处理
5.1 分支结构
5.1.1 简单条件语句
5.1.2 if条件语句
5.1.3 循环结构
5.1.4 循环范围定义
5.1.5 break和continue
5.2 异常处理
5.2.1 throw()
5.2.2 error()
5.2.3 try-catch/try-finally结构
5.3 Julia中的tasks
5.4 本章小结
第6章 Julia互操作性和元编程
6.1 与操作系统交互
6.1.1 文件系统操作
6.1.2 I/O操作
6.1.3 例证
6.2 调用C和Python语言
6.2.1 从Julia调用C语言
6.2.2 从Julia调用Python
6.3 表达式和宏
6.4 元编程
6.5 内置宏
6.6 类型自省和反射能力
6.6.1 类型自省
6.6.2 反射能力
6.7 本章小结
第7章 用Julia进行数值科学计算
7.1 数据处理
7.1.1 读取文本文件
7.1.2 读取CSV格式文件
7.1.3 使用DataFrames
7.1.4 NA
7.1.5 DataArray
7.1.6 DataFrame
7.2 线性代数与微分学
7.2.1 线性代数
7.2.2 微积分
7.3 统计数据
7.3.1 简单统计
7.3.2 在元编程中使用函数
7.3.3 使用DataFrames进行基本信息统计
7.3.4 使用Pandas
7.3.5 高级统计
7.4 优化
7.4.1 JuMP
7.4.2 Convex
7.5 本章小结
第8章 Julia数据可视化编程
8.1 基本图表
8.1.1 条形图
8.1.2 饼图
8.1.3 散点图
8.1.4 直方图
8.1.5 3D图表
8.2 Vega库
8.2.1 瀑布图
8.2.2 Aster图
8.2.3 等值线图
8.2.4 面积图
8.2.5 箱线图
8.2.6 带状图
8.2.7 散点图
8.2.8 文字云
8.3 Gadfly库
8.3.1 使用绘图函数与Gadfly库进行交互
8.3.2 使用Gadfly库绘制数据块
8.4 本章小结
第9章 Julia数据库编程
9.1 如何连接数据库
9.2 关系数据库
9.2.1 SQLite
9.2.2 MySQL
9.3 NoSQL数据库
9.4 REST简介
9.4.1 JSON简介
9.4.2 Web 框架
9.5 本章小结
第10章 Julia的核心编程结构
10.1 Julia的内部代码
10.1.1 FemtoLisp
10.1.2 Julia核心API
10.2 提升性能
10.2.1 全局变量
10.2.2 输入声明
10.2.3 其他技巧
10.3 标准库
10.4 理解LLVM和JIT
10.5 并行计算
10.5.1 注意全局变量
10.5.2 并行循环
10.6 TCP套接字和服务器
10.6.1 建立TCP/IP连接
10.6.2 socket和streams模块
10.7 创建包
10.7.1 包命名指南
10.7.2 生成包
10.8 本章小结
第11章 创建Web图书商务网站
11.1 安装Genie
11.2 使用Genie快速搭建服务器
11.3 创建Genie应用程序项目
11.4 Genie的MVC结构
11.4.1 使用控制器
11.4.2 HTML视图
11.4.3 使用布局
11.4.4 JSON转换
11.5 使用SearchLight模组访问数据库
11.5.1 设置数据库连接
11.5.2 使用SearchLight迁移来管理数据库架构
11.5.3 创建图书的数据库表
11.5.4 编写表迁移文件
11.5.5 运行迁移文件
11.6 定义模型
11.6.1 使用模型
11.6.2 自动加载数据库配置
11.7 本章小结
第12章 Julia机器学习框架
12.1 安装Flux框架
12.2 模型构建基础
12.2.1 简单模型
12.2.2 构建图层
12.2.3 堆叠
12.2.4 层助手
12.3 循环模型
12.4 状态模型
12.5 序列
12.6 梯度截断
12.7 正则化
12.7.1 基本层
12.7.2 循环层
12.7.3 激活功能
12.7.4 规范化和正规化
12.8 优化器
12.9 优化参考
12.10 机器学习训练
12.10.1 损失函数
12.10.2 数据集
12.10.3 回调
12.11 本章小结
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