Высокопроизводительный язык для очень больших данных Julia
Отличительные особенности Множественная диспетчеризация. Множественная диспетчеризация означает, что вариант определенной функции, который будет исполнен, определяется всем набором типов параметров этой функции.JIT-компиляция. Это технология, которая позволяет увеличить производительность путём компиляции байт-кода в машинный. Метапрограммированиею. Это когда мы в программе создаем программы и на ходу их запускаем. Это мощный метод, который позволяет сделать много разных интересных вещей. Классический пример — Django ORM, в котором создаются поля с помощью метаклассов. Параллелизация. Позволяет производить несколько вычислений параллельно друг другу, что в разы сокращает время выполнения программы. Технологии машинного обучения Flux В данном языке он обычно используется как уровень абстракции для создания нейронных сетей. Flux.jl входит в число моих любимых пакетов, и он был одним из первых, с которыми я познакомился, начиная работу с Julia. Его огромным преимуществом является не вероятно маленький размер. Легковесность Flux позволяет прекрасно использовать его на серверах, так как он не займет много места, и его запросто можно поместить в крошечные виртуальные среды при помощи Pkg.