国产的山寨Matlab出来了

[Amorphous]

调用python速度就惨不忍睹了

真的吗？我还没有测试过

[Amorphous]

主要就是科学数值的东西
1/10你太高看julia了...
julia has over 7k registered packages, Python has over 110k.
本来想说1%的，发现有点低估了，5%强

我对python 体验不好，许多兼容性问题。所以现在转到Julia，感觉还行，需要的都能找到

[UnixLinux]

这玩意没什么难度，关键是商业成功

对

[Jack12345]

开源软件在国内没生意的，你开源就是死路一条。国内没有基金会啥的养开源软件。必须做成商业软件卖钱才行。

那像 PyQt 一样，做成 duel license。
你要是 二次开发 也开源的，可以 随便免费用。
你要是 二次开发 闭源的，可以付一个 比较少钱的 商业 license

[rgg]

数组下标1-base，真正的guru都不屑。

本来就是对标matlab的，而Matlab就是1-base的. 你这真正guru连matlab用户都不是.

Julia 问题是同一个函数多重派发，这样你的程序行为有可能不可控，如果用了其他人的库，而那些库里有重名函数. 所以从根本上有隐患,不是好的工程语言.

[MrAnderson]

算机guru当然不用matlab这些。这些是给非算机专业的人用的。

本来就是对标matlab的，而Matlab就是1-base的. 你这真正guru连matlab用户都不是.

Julia 问题是同一个函数多重派发，这样你的程序行为有可能不可控，如果用了其他人的库，而那些库里有重名函数. 所以从根本上有隐患,不是好的工程语言.

[mrvl]

如果不同的库有同名函数，编译器会标出来

本来就是对标matlab的，而Matlab就是1-base的. 你这真正guru连matlab用户都不是.

Julia 问题是同一个函数多重派发，这样你的程序行为有可能不可控，如果用了其他人的库，而那些库里有重名函数. 所以从根本上有隐患,不是好的工程语言.

[mrvl]

以数学计算为主的语言倾向1-base
因为课本里数学公式一般都是n=1开始

R和Fortran都是1-base

Python不是以数学计算为主

数组下标1-base，真正的guru都不屑。

[takaoka]

https://www.tongyuan.cc/download

用的是山寨Matlab的Julia语言

为啥不支持octave, 壮大octave ?

[rgg]

如果不同的库有同名函数，编译器会标出来

标出来没什么用啊。 因为它不是出错信息。而且julia只编译一次使用多次。 用户难道还要时时刻刻谨记住第一次使用的编译信息，手头备个同名函数表？

explicit is better than implicit. Julia为了便捷小的使用场合，违背了这个设计原则。算是它的取舍，但我看是个缺点。

[Amorphous]

以数学计算为主的语言倾向1-base
因为课本里数学公式一般都是n=1开始

R和Fortran都是1-base

Python不是以数学计算为主

numerical recipes 里还搞一套宏把C转成1-base. lol

[mrvl]

octave是解释的，慢
Julia是编译的，可以编译成 dll或者so，做成库

另外，octave不行啊，vscode里extension 2017年最后更新

为啥不支持octave, 壮大octave ?

[wanmeishijie]

本来就是对标matlab的，而Matlab就是1-base的. 你这真正guru连matlab用户都不是.

Julia 问题是同一个函数多重派发，这样你的程序行为有可能不可控，如果用了其他人的库，而那些库里有重名函数. 所以从根本上有隐患,不是好的工程语言.

我们可以override！

[mrvl]

我记得有一次出现重名，julia就报错了，需要把package放在前边。
R也是这样的

标出来没什么用啊。 因为它不是出错信息。而且julia只编译一次使用多次。 用户难道还要时时刻刻谨记住第一次使用的编译信息，手头备个同名函数表？

explicit is better than implicit. Julia为了便捷小的使用场合，违背了这个设计原则。算是它的取舍，但我看是个缺点。