Julia 语言环境安装

简介: Julia 语言可在Linux, FreeBSD, macOS, Windows及Android上运行。下载地址:[Julia官网](https://julialang.org/downloads/) 或 [清华镜像](https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/julia-releases/bin/).

Julia 语言环境安装

Julia 语言支持以下系统:

Linux
FreeBSD
macOS
Windows
Android
Julia 安装包下载地址为:https://julialang.org/downloads/。

Github 源码地址:https://github.com/JuliaLang/julia。

国内镜像地址:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/julia-releases/bin/

各个系统对应的包名:

操作系统 包名
Windows julia-1.7.2-win64.exe
Linux x86_64.tar.gz
Mac julia-1.7.2-mac64.dmg 安装包或 julia-1.7.2-mac64.tar.gz 二进制文件
FreeBSD julia-1.7.2-freebsd-x86_64.tar.gz

注:CPU 是 X86 还是 ARM 可以通过 uname -m 命令查看:

$ uname -m
x86_64

相关文章
|
人工智能 自然语言处理 API
图片转音乐模型来了!Image to Music V2 :只需上传一张照片,自动转换成与图片内容匹配的音频!
图片转音乐模型来了!Image to Music V2 :只需上传一张照片,自动转换成与图片内容匹配的音频!
956 1
|
数据采集 机器学习/深度学习 数据可视化
分享68个Python爬虫源码总有一个是你想要的
分享68个Python爬虫源码总有一个是你想要的
801 0
|
7月前
|
SQL 存储 OLAP
数据外置提速革命:轻量级开源SPL如何用文件存储实现MPP级性能?
传统交易型数据库在分析计算中常遇性能瓶颈,将数据迁至OLAP数据仓库虽可缓解,但成本高、架构复杂。SPL通过轻量级列存文件存储历史数据,提供强大计算能力,大幅简化架构并提升性能。它优化了列式存储、数据压缩与多线程并行处理,在常规及复杂计算场景中均表现优异,甚至单机性能超越集群。实际案例中,SPL在250亿行数据的时空碰撞问题上,仅用6分钟完成ClickHouse集群30分钟的任务。
数据外置提速革命:轻量级开源SPL如何用文件存储实现MPP级性能?
|
小程序 安全 数据挖掘
陪玩语聊APP小程序定制开发模块功能
随着电竞行业的规范化,游戏陪玩软件兴起,提供专业陪玩服务。核心功能包括:多样化注册登录、用户资料展示、智能匹配筛选陪玩、语音互动(多人/私聊)、订单交易管理、陪玩入驻审核、数据分析、客服系统及社交功能。旨在融合游戏、语音聊天与社交,构建综合娱乐平台。
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
【AI大模型】LLM主流开源大模型介绍
【AI大模型】LLM主流开源大模型介绍
|
监控 前端开发 JavaScript
React 静态网站生成工具 Next.js 入门指南
【10月更文挑战第20天】Next.js 是一个基于 React 的服务器端渲染框架,由 Vercel 开发。本文从基础概念出发,逐步探讨 Next.js 的常见问题、易错点及解决方法,并通过具体代码示例进行说明,帮助开发者快速构建高性能的 Web 应用。
625 10
|
机器学习/深度学习 存储 算法
梯度下降算法(一)
梯度下降是一种迭代优化算法,用于找到多变量函数的最小值。它不直接求解方程,而是从随机初始点开始,沿着梯度(函数增大幅度最大方向)的反方向逐步调整参数,逐步逼近函数的最小值。在单变量函数中,梯度是导数,而在多变量函数中,梯度是一个包含所有变量偏导数的向量。通过计算梯度并乘以学习率,算法更新参数以接近最小值。代码示例展示了如何用Python实现梯度下降,通过不断迭代直到梯度足够小或达到预设的最大迭代次数。该过程可以类比为在雾中下山,通过感知坡度变化来调整前进方向。
|
机器学习/深度学习 人工智能 安全
操作系统的未来:探索下一代技术的边界
【8月更文挑战第8天】 随着科技的飞速发展,操作系统作为计算设备的核心,其未来的发展变得愈发引人注目。本文将深入探讨操作系统的发展趋势,从虚拟化技术、人工智能集成到安全性革新等方面进行剖析,旨在揭示下一代操作系统可能带来的变革和挑战。通过具体实例和数据支持,文章将展现一个更加智能、安全和高效的操作系统愿景,并引发读者对于未来操作系统角色和影响的思考。
218 3
|
机器学习/深度学习 人工智能 开发框架
智能ai量化高频策略交易软件、现货合约跟单模式开发技术规则
该项目涵盖智能AI量化高频策略交易软件及现货合约跟单模式开发,融合人工智能、量化交易与软件工程。软件开发包括需求分析、技术选型、系统构建、测试部署及运维;跟单模式则涉及功能定义、策略开发、交易执行、终端设计与市场推广,确保系统高效稳定运行。
|
关系型数据库 MySQL 应用服务中间件
Centos中查看nginx、apache、php、mysql配置文件路径
Centos中查看nginx、apache、php、mysql配置文件路径
2746 0