julia

MIT Press 出版的 634 页著作《Algorithms for Optimization》现提供免费 CC-BY-NC-ND 许可的 PDF 版本，第二版（包含 Julia 实现以及关于 DCP、代理模型和多学科优化的新章节）将于 2027 年 1 月 5 日发布。

一套使用 Julia 编程语言学习微积分的开源笔记，侧重图形、数值和代数方法，并配有自评练习。

本文探讨了FunSQL.jl，一个用于SQL查询构建的Julia库，并将其数据导向接口与其他查询构建器进行了比较，突出了其组合特性与完整SQL支持的独特结合。

Julia 1.13 已经发布，带来了在延迟（TTFX）、REPL 功能、哈希、垃圾回收以及其他领域的显著改进，感谢社区的贡献。

本文追溯了Julia编程语言的起源，从MIT的一个研究项目发展成为全球超过百万人使用的工具，并重点介绍了JuliaHub推出的Dyad 3.0，这是一个用于自动化工程仿真的AI平台。

GaussianSplatting.jl 2.0版本通过KernelAbstractions.jl带来了多GPU后端支持、多线程UI、MCMC致密化策略，以及用于更好3D重建的深度/几何监督。

Laguna S 2.1 是一款 120B 类模型，它通过使用长思考令牌解决了 Julia 中的一个复杂编码问题，给我留下了深刻印象。在一个内存受限的重排任务中，它的表现超过了 Qwen 模型。

这篇《连线》文章探讨了 Python 在科学计算中的性能限制，并讨论了 Julia 作为两语言问题的潜在解决方案，同时借鉴了图灵奖演讲中的历史类比。

Pluto.jl 1.0 是一个面向 Julia 的响应式笔记本环境，通过自动响应式功能实现交互式且可重复的计算。

这是 BYU FLOW Lab 于 2019 年发布的一篇博客文章，以真实的空气动力学应用（涡粒子法）作为基准测试，探讨如何优化 Julia 代码以匹配 C++ 的性能。作者分享了在 Julia 中实现高性能计算的经验，涵盖类型声明、JIT 编译以及代码优化技巧。