julia语言和matlab语言有什么区别

Julia是一个面向科学计算的高性能动态高级程序设计语言。其语法与其他科学计算语言相似。在许多情况下拥有能与编译型语言相媲美的性能。

julia仿照matlab的数值方面的计算函数，同时加强了和计算机编程语言的相关特性。二者单就语言来言，语言相似性比较高，计算性能差异较大。

function F=Julia(c,res,iter,xc,yc,xoom)

保证Julia函数有输出，具体做法如下：

在Julia函数的19行image语句之后加入F = getframe; 从而可将Julia函数的每次调用的图像以帧的形式保存。

调用格式如下：

stepX = -1:01:1;

ii = length(stepX);

for i = 1:ii

F{i} =Julia(stepX(i),512,200,0,0,1);

end

movie(F)

应该能以类似**的方式回放整个过程。运行到最后会有一个小bug，不知道原因。

大数据处理需要用到的九种编程语言

随着大数据的热潮不断升温，几乎各个领域都有洪水倾泻般的信息涌来，面对用户成千上万的浏览记录、记录行为数据，如果就单纯的Excel来进行数据处理是远远不能满足的。但如果只用一些 *** 作软件来分析，而不怎么如何用逻辑数据来分析的话，那也只是简单的数据处理。

替代性很高的工作，而无法深入规划策略的核心。

当然，基本功是最不可忽略的环节，想要成为数据科学家，对于这几个程序你应该要有一定的认识：

R

若要列出所有程序语言，你能忘记其他的没关系，但最不能忘的就是R。从1997年悄悄地出现，最大的优势就是它免费，为昂贵的统计软件像是Matlab或SAS的另一种选择。

但是在过去几年来，它的身价大翻转，变成了资料科学界眼中的宝。不只是木讷的统计学家熟知它，包括WallStreet交易员、生物学家，以及硅谷开发者，他们都相当熟悉R。多元化的公司像是Google、Facebook、美国银行以及NewYorkTimes通通都使用R，它的商业效用持续提高。

R的好处在于它简单易上手，透过R，你可以从复杂的数据集中筛选你要的数据，从复杂的模型函数中 *** 作数据，建立井然有序的图表来呈现数字，这些都只需要几行程序代码就可以了，打个比方，它就像是好动版本的Excel。

R最棒的资产就是活跃的动态系统，R社群持续地增加新的软件包，还有以内建丰富的功能集为特点。目前估计已有超过200万人使用R，最近的调查显示，R在数据科学界里，到目前为止最受欢迎的语言，占了回复者的61%（紧追在后的是39%的Python）。

它也吸引了WallStreet的注目。传统而言，证券分析师在Excel档从白天看到晚上，但现在R在财务建模的使用率逐渐增加，特别是可视化工具，美国银行的副总裁NiallO’Conno说，「R让我们俗气的表格变得突出」。

在数据建模上，它正在往逐渐成熟的专业语言迈进，虽然R仍受限于当公司需要制造大规模的产品时，而有的人说他被其他语言篡夺地位了。

“R更有用的是在画图，而不是建模。”顶尖数据分析公司Metamarkets的CEO，MichaelDriscoll表示，

“你不会在Google的网页排名核心或是Facebook的朋友们推荐算法时看到R的踪影，工程师会在R里建立一个原型，然后再到Java或Python里写模型语法”。

举一个使用R很有名的例子，在2010年时，PaulButler用R来建立Facebook的世界地图，证明了这个语言有多丰富多强大的可视化数据能力，虽然他现在比以前更少使用R了。

“R已经逐渐过时了，在庞大的数据集底下它跑的慢又笨重”Butler说。

所以接下来他用什么呢

Python

如果说R是神经质又令人喜爱的Geek，那Python就是随和又好相处的女生。

Python结合了R的快速、处理复杂数据采矿的能力以及更务实的语言等各个特质，迅速地成为主流，Python比起R，学起来更加简单也更直观，而且它的生态系统近几年来不可思议地快速成长，在统计分析上比起R功能更强。

Butler说，“过去两年间，从R到Python地显著改变，就像是一个巨人不断地推动向前进”。

在数据处理范畴内，通常在规模与复杂之间要有个取舍，而Python以折衷的姿态出现。IPythonNotebook（记事本软件）和NumPy被用来暂时存取较低负担的工作量，然而Python对于中等规模的数据处理是相当好的工具；Python拥有丰富的资料族，提供大量的工具包和统计特征。

美国银行用Python来建立新产品和在银行的基础建设接口，同时也处理财务数据，“Python是更广泛又相当有d性，所以大家会对它趋之若鹜。”O’Donnell如是说。

然而，虽然它的优点能够弥补R的缺点，它仍然不是最高效能的语言，偶尔才能处理庞大规模、核心的基础建设。Driscoll是这么认为的。

Julia

今日大多数的数据科学都是透过R、Python、Java、Matlab及SAS为主，但仍然存在着鸿沟要去弥补，而这个时候，新进者Julia看到了这个痛点。

Julia仍太过于神秘而尚未被业界广泛的采用，但是当谈到它的潜力足以抢夺R和Python的宝座时，数据黑客也难以解释。原因在于Julia是个高阶、不可思议的快速和善于表达的语言，比起R要快的许多，比起Python又有潜力处理更具规模的数据，也很容易上手。

“Julia会变的日渐重要，最终，在R和Python可以做的事情在Julia也可以”。Butler是这么认为的。

就现在而言，若要说Julia发展会倒退的原因，大概就是它太年轻了。Julia的数据小区还在初始阶段，在它要能够和R或Python竞争前，它还需要更多的工具包和软件包。

Driscoll说，它就是因为它年轻，才会有可能变成主流又有前景。

Java

Driscoll说，Java和以Java为基础的架构，是由硅谷里最大的几家科技公司的核心所建立的，如果你从Twitter、Linkedin或是Facebook里观察，你会发现Java对于所有数据工程基础架构而言，是非常基础的语言。

Java没有和R和Python一样好的可视化功能，它也不是统计建模的最佳工具，但是如果你需要建立一个庞大的系统、使用过去的原型，那Java通常会是你最基的选择。

Hadoop and Hive

为了迎合大量数据处理的需求，以Java为基础的工具群兴起。Hadoop为处理一批批数据处理，发展以Java为基础的架构关键；相较于其他处理工具，Hadoop慢许多，但是无比的准确和可被后端数据库分析广泛使用。和Hive搭配的很好，Hive是基于查询的架构下，运作的相当好。

Scala

又是另一个以Java为基础的语言，和Java很像，对任何想要进行大规模的机械学习或是建立高阶的算法，Scala会是逐渐兴起的工具。它是善于呈现且拥有建立可靠系统的能力。

“Java像是用钢铁建造的；Scala则是让你能够把它拿进窑烤然后变成钢的黏土”Driscoll说。

Kafka andStorm

说到当你需要快速的、实时的分析时，你会想到什么Kafka将会是你的最佳伙伴。其实它已经出现五年有了，只是因为最近串流处理兴起才变的越来越流行。

Kafka是从Linkedin内诞生的，是一个特别快速的查询讯息系统。Kafka的缺点呢就是它太快了，因此在实时 *** 作时它会犯错，有时候会漏掉东西。

鱼与熊掌不可兼得，「必须要在准确度跟速度之间做一个选择」，Driscoll说。所以全部在硅谷的科技大公司都利用两个管道：用Kafka或Storm处理实时数据，接下来打开Hadoop处理一批批处理数据系统，这样听起来有点麻烦又会有些慢，但好处是，它非常非常精准。

Storm是另一个从Scala写出来的架构，在硅谷逐渐大幅增加它在串流处理的受欢迎程度，被Twitter并购，这并不意外，因为Twitter对快速事件处理有极大的兴趣。

Matlab

Matlab可以说是历久不衰，即使它标价很高；在非常特定的利基市场它使用的相当广泛，包括密集的研究机器学习、信号处理、图像辨识等等。

Octave

Octave和Matlab很像，除了它是免费的之外。然而，在学术信号处理的圈子，几乎都会提到它。

GO

GO是另一个逐渐兴起的新进者，从Google开发出来的，放宽点说，它是从C语言来的，并且在建立强大的基础架构上，渐渐地成为Java和Python的竞争者。

这么多的软件可以使用，但我认为不见得每个都一定要会才行，知道你的目标和方向是什么，就选定一个最适合的工具使用吧!可以帮助你提升效率又达到精准的结果。

以上是小编为大家分享的关于大数据处理需要用到的九种编程语言的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

CSDN 编者按“如果我们把人类文明想象成汽车的话，那么软件开发行业就相当于汽车的引擎，编程语言就像引擎的燃料。”作为一名开发者，需跟随技术潮流的发展来学习新技术。2020年，你有计划新学一门编程语言吗？

本文作者从一名架构师的角度，详细分析了7种现代编程语言的优点与功能，你对哪门语言最感兴趣呢？

作者 | Md Kamaruzzaman，软件架构师

译者 | 弯月，责编 | 伍杏玲

封图| CSDN 下载于视觉中国

出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

以下为译文：

如果我们把人类文明想象成汽车的话，那么软件开发行业就相当于汽车的引擎，而编程语言就像引擎的燃料。作为一名开发者，今年你应该学习哪种编程语言呢？

学习一种新的编程语言无疑是时间、精力和智力上的巨大投资， 但是学习一种新的编程语言可以提升你的软件开发技术力，促进你的职业发展。

在这里，我将献上一份现代编程语言的列表，这些语言不仅有助于提高你的生产力，而且还可以促进你的职业发展，并让你成长为更优秀的开发人员。这份列表还涵盖了非常广泛的领域：系统编程、应用程序开发、Web开发、科学计算等。

什么是现代编程语言？

“现代编程语言”这个说法本身就很含糊。许多人认为Python和JavaScript等语言是现代编程语言，还认为Java是一种古老的编程语言。实际上，这几种语言大约在同一时间出现：1995年。

大多数主流编程语言是上个世纪开发的：七十年代（如C）、八十年代（如C ++）、九十年代（如Java、Python、JavaScript）。这些语言在设计上并没有考虑现代软件开发生态系统：多核CPU、GPU、快速的互联网、移动设备、容器和云等。尽管许多语言中的许多功能都已进行一些改进，如并发等，而且在不断调整自己以适应时代，但它们依然保留了向后兼容性，无法抛弃那些过时的旧功能。

在这方面，Python就做得很好（某种意义上也未必是好事），Python 2和Python 3两者之间有明确的分界线。很多语言常常会为解决同一个问题提供十余种的方法，同时又没有顾及到开发人员的感受。根据StackOverflow的开发人员调查，大多数旧时的主流编程语言在“最可怕的语言”排名都名列前茅：

如果非要在新旧编程语言之间划个界限的话，那么应该是2007年6月29日，也就是第一台iPhone发行的时候。在这之后，编程语言界发生了很大变化。因此，在本文的列表中，我只考虑2007年以后的编程语言。

为什么要学习新语言？

首先，现代编程语言充分利用现代计算机硬件（多核CPU、GPU、TPU）、移动设备、大量数据、高速互联网、容器和云的优势。大多数现代编程语言会关注开发人员的体验，比如：

简洁明了的代码（减少样板代码）

内置的并发支持

空指针安全

类型推断

简洁的功能集

降低学习难度

融合所有编程范例的最佳功能

本文列表的许多编程语言都带有革命性地变化，并将永久地改变软件行业。一些已成为主流编程语言，还有一些则有望取得突破。因此选择这些语言作为第二种编程语言是明智的做法。

Rust

一直以来，系统编程语言环境主要由靠近硬件的语言（如C、C ++等）主导。尽管它们可以完全控制程序和硬件，但是它们缺乏内存安全性。即使它们支持并发，使用C/C ++编写并发程序也很困难，因为没有并发安全性。还有一些流行的编程语言是解释性语言，例如Java、Python、Haskell。这些语言具备安全性，但需要庞大的运行时或虚拟机。由于它们的运行时间长，因此Java等语言不适合于系统编程。

许多人曾尝试将C/C ++的功能与Java、Haskell的安全性相结合。然而，Rust才是第一个成功实现了这一点的编程语言。

Graydon Hoare在业余项目中开发出了Rust，他的灵感来自研究编程语言Cyclone。Rust是开源的，由Mozilla与许多其他公司和社区一起领导这门语言的开发。Rust于2015年首次发布，并很快引起了社区的关注。

主要特征：

通过所有权和借用概念提供内存安全和并发安全。

内存安全和并发安全在编译时确保，即如果程序代码可以编译，那么内存既安全又没有数据竞争。这是Rust最吸引人的功能。

它还提供了Haskell中元编程的表现力。凭借不可变的数据结构和功能编程功能，Rust提供了功能并发和数据并发。

Rust的速度非常快，纯Rust的性能甚至优于纯C。

在没有运行时的情况下，Rust可以完全控制现代硬件（TPU、GPU、多核CPU）。

Rust具有LLVM支持。因此，Rust提供一流的与WebAssembly的互 *** 作性，而且Web代码也非常快。

流行度：

自2015年首次亮相以来，Rust已被开发人员广泛接受，并在StackOverflow开发人员调查中连续四年（2016、2017、2018、2019）被评选为最受欢迎的语言：

根据GitHub Octoverse的调查，Rust是运行速度第二快的语言，仅次于Dart：

此外，根据编程语言流行度排名网站PyPl的数据，Rust排名第18位，并呈上升趋势：

对比Rust提供的功能集，我们就会明白为什么微软、亚马逊、Google等科技巨头相继宣布投资Rust作为一种长期的系统编程语言。

根据Google统计的趋势，在过去的5年中，Rust的热度每年都在增加。

主要用途：

系统编程

Serverless 计算

商业应用

主要竞争对手：

C

C++

Go

Swift

Go

在本世纪初，Google面临两个扩展问题：开发扩展和应用程序扩展。开发扩展问题指的是他们不能仅通过投入开发人员的方式来添加更多功能。应用程序扩展问题则指他们无法开发出一款能够扩展到Google级别的计算机集群的应用程序。

所以在2007年左右，Google创建了一种新的编程语言，用于解决这两个扩展问题。两位才华横溢的Google软件工程师Rob Pike（UTF-8）和Ken Thompson（UNIX OS）创建了一种新语言。

2012年，Google正式发布了第一版的Go编程语言。Go是一种系统编程语言，但与Rust不同，它还具有Runtime和垃圾收集器（几兆字节）。但是与Java或Python不同，这个Runtime包含了生成的代码。最后，Go生成了一个本地的二进制代码，可以在没有附加依赖项或运行时的情况下在计算机中运行。

主要特征：

Go具有一流的并发支持。Go不通过线程和锁提供“共享内存”并发性，因为编程难度太大。相反，它提供了基于CSP的消息传递并发性（基于Tony Hoare的论文）。Go使用“ Goroutine”（轻量级绿色线程）和“ Channel”进行消息传递。

Go最大的杀手级功能是：简单，它是最简单的系统编程语言。新手软件开发人员只需几天就可以编写高效的代码，就像Python一样。有些大规模的云原生项目（如Kubernetes、Docker）都是用Go编写的。

Go还内置了垃圾收集器，这意味着开发人员无需担心C/C++中的内存管理问题。

Google投入了大量资金打造Go。因此Go拥有大量的工具支持。新手Go开发人员拥有大量的工具生态系统。

一般，开发人员80%的时间都花在了维护现有代码上，用于编写新代码的时间只占20%。由于其简单性，Go在语言维护方面表现出色。如今，Go在业务应用程序中大量使用。

流行度：

Go一问世就受到了软件开发社区热烈的欢迎。2009年-2018年，Go一直在TIOBE编程语言排行榜上徘徊。Go的成功为Rust等新一代编程语言铺平了道路。

如今，Go已是主流编程语言。最近，Go团队宣布了有关“Go 2”的消息，这门编程语言的发展会更加稳固。

几乎在所有的流行编程语言排行榜中，Go的排名都很高，已超过许多现有的语言。自2019年12月以来，在TIOBE指数排名中，Go名列第15位：

根据StackOverFlow的调查，十大最受喜爱的编程语言中，Go也位列其中：

此外，根据GitHub的数据，Go也是十大发展最迅速的语言之一：

Google趋势显示，在过去的5年中，Go的热度每年都在增加。

主要用途：

系统编程

Serverless 计算

商业应用

云原生开发

主要竞争对手：

C

C++

Rust

Python

Java

Kotlin

Java 是企业软件开发领域无可争议的王者。近年来，Java受到了一些负面评论：过于冗长，大量样板代码，容易出现意外的复杂性。但是，关于Java虚拟机（JVM）的争论却很少。JVM是软件工程的杰作，经过了时间的考验，提供了硬核的runtime。

多年来，Scala等JVM语言一直在努力克服Java的缺点，想成为更好的Java，但他们都失败了。最终，这场提升Java的探索以Kotlin的诞生结束。Jet Brains（流行的IDE IntelliJ背后的公司）开发了Kotlin，它可以在JVM上运行，克服了Java的很多缺点，提供许多现代功能。

与Scala不同的是，Kotlin比Java更简单，还可在JVM中提供与Go或Python开发人员同等的生产力。

Google宣布Kotlin是一流的Android应用开发语言，因此Kotlin在社区中的接受度得到了大幅提高。自2017年以来，同样受欢迎的Java Enterprise框架Spring也开始支持Kotlin。我曾尝试结合Kotlin与Reactive Spring使用，体验非常棒。

主要特征：

Kotlin的主要卖点在于其语言设计。我总是将Kotlin视为JVM上的Go/Python，因为它简洁明了的代码。因此，Kotlin的生产力很高。

与许多其他现代语言一样，Kotlin提供了Null指针、安全性、类型推断等功能。

由于Kotlin也运行在JVM中，因此现有Java库庞大的生态系统都可供使用。

Kotlin是一流的Android应用开发语言，并且已经超过Java，成为开发Android应用的首选。

Kotlin得到了JetBrains和Open Source的支持，因此具有出色的工具支持。

Kotlin有两个有趣的项目：Kotlin Native（将Kotlin编译为原生代码）和kotlinjs（Kotlin到JavaScript）。如果成功，则可以在JVM外部使用Kotlin。

Kotlin还提供了一种简单的方式来编写DSL（域特定语言）。

流行度：

自2015年首次发布以来，Kotlin的知名度不断飙升。根据Stack Overflow，Kotlin是2019年第四大最受欢迎的编程语言：

Kotlin还是增长最快的编程语言之一，排名第四：

在流行编程语言排名网站PyPl的排名中，Kotlin名列第十二名，并具有较高的上升趋势：

自从Google宣布Kotlin是一流的Android应用开发语言以来，Kotlin的流行趋势出现了大幅上涨，如下所示：

主要用途：

企业应用程序

主要竞争对手：

TypeScript

JavaScript是一门优秀的编程语言，在2015年之前，JavaScript有很多缺点。著名的软件工程师Douglas Crockford写了一本书名为《JavaScript: The Good Parts》，暗示了JavaScript有很糟的部分。无模块化，还有“回调地狱”，因此开发人员都不喜欢维护特别大的JavaScript项目。

Google甚至还开发了一个平台，可将Java代码反编译为JavaScript代码（GWT）。许多公司和个人都曾尝试开发更好的JavaScript，例如CoffeeScript、Flow、ClojureScript。最终，微软的TypeScript取得了成功。

微软的一队工程师在著名的Anders Hejlsberg的带领下，创建了JavaScript的静态类型、模块化超集——TypeScript。

TypeScript可以编译为JavaScript。于2014年首次发布后，TypeScript很快引起了社区的关注。Google当时还计划开发JavaScript的静态类型超集。Google对TypeScript青睐有加，以至于他们没有开发新的语言，而是选择与微软合作改进TypeScript。

Google选择TypeScript作为其SPA框架Angular 2+的主要编程语言。此外，流行的SPA框架React也提供对TypeScript的支持。另一个流行的JavaScript框架Vuejs也宣布将使用TypeScript开发新的Vuejs 3：

另外，nodejs的创建者Ryan Dahl已决定使用TypeScript来开发安全的Nodejs替代品Deno。

主要特征：

流行度：

开发人员喜欢TypeScript的优雅语言设计。在StackOverFlow最受欢迎的语言类别的调查中，TypeScript与Python并列第二名：

根据GitHub的排名，TypeScript是增长最快的编程语言之一，排名第五：

从GitHub的贡献度来看，TypeScript排名第七，打进了前十：

Google的趋势表明，在过去的几年中，TypeScript的热度越来越高：

主要用途：

主要竞争对手：

Swift

当初乔布斯拒绝在iOS中支持Java（和JVM），他认为Java不再是主流编程语言。如今我们发现乔布斯当初的估计是错的，虽然iOS仍然不支持Java。苹果选择了Objective-C作为iOS中的首选编程语言。Objective-C是一门很难掌握的语言，它不支持现代编程语言所要求的高生产力。

后来，苹果的Chris Lattner和其他人开发了一种多范例、通用的、编译编程语言——Swift，来替代Objective-C。Swift的第一个稳定版本于2014年发布。Swift还支持LLVM编译器工具链（也由Chris Lattner开发）。Swift与Objective-C代码库具有出色的互 *** 作性，并且已确立为iOS应用开发中的主要编程语言。

主要特征：

流行度：

开发人员对Swift的喜爱不亚于许多其他现代编程语言。根据StackOverflow的调查，Swift在最受欢迎的编程语言中排名第六：

2019年，在TIOBE的编程语言排名中，Swift的排名上升到了第10名。鉴于这种编程语言只有5年的历史，可以说是成绩斐然：

Google的趋势表明，在过去的几年中，Swift的热度出现了激增：

主要用途：

主要竞争对手：

Dart

Dart是Google出品的第二大编程语言。Google是Web和Android领域的巨头，因此Google在Web和应用领域开发自己的编程语言也不足为奇。在丹麦软件工程师Lars Bak（领导Chrome的 JavaScript V8引擎开发）的带领下，Google于2013年发布了Dart。

Dart是一种通用编程语言，支持“强类型”和“面向对象”编程。Dart也可以转编译为JavaScript，凡是JavaScript可以运行的任何地方（例如Web、移动、服务器）几乎都可以运行 Dart。

主要特征：

流行度：

根据GitHub Octoverse数据显示，Dart是2019年增长最快的编程语言，去年它的流行度增长了五倍：

根据TIOBE指数显示，Dart排名第23，仅用了4年时间就超过了很多其他的现代编程语言：

根据StackOverflow的调查，Dart在最受欢迎的编程语言中排名第12：

受Flutter的影响，Google的趋势表明，在过去的两年中，Dart的热度急剧上升：

主要用途：

主要竞争对手：

Julia

本文提及的大多数编程语言都是由大型公司开发的，但Julia是个例外。科技计算领域通常都会使用动态语言，例如Python、Matlab。虽然这些语言提供易于使用的语法，但不适用于大规模的科技计算。他们需要使用C/C ++库执行CPU密集型任务，因此这就产生了著名的“两种语言”的问题，因为他们需要粘合代码来绑定两种语言。由于编写的代码需要在两种语言之间来回切换，因此总是会损失部分性能。

为了解决这个问题，麻省理工学院的一队研究人员计划从头开始创建一种新的语言，这种语言既可以利用现代硬件的优势，而且还结合其他语言的优势。于是，Julia诞生了。

Julia是一种动态的高级编程语言，提供一流的并发、并行和分布式计算支持。Julia的第一个稳定版本于2018年发布，并很快受到社区和行业的关注。Julia可用于科学计算、人工智能和许多其他领域，而且还可以解决“两种语言”的问题。

主要特征：

流行度：

Julia在许多领域主要与Python竞争。由于Python是最流行的编程语言之一，因此Julia想晋升主流还需要几年的时间。

虽然Julia非常新（只有一岁），但仍在TIOBE指数中排到第43名：

Google趋势显示，在过去的一年中，Julia的热度在稳步增长：

但是考虑到Julia的功能集，以及NSF、DARPA、NASA、因特尔等公司的推动，相信Julia取得突破的进展只是时间的问题。

主要用途：

主要竞争对手：

原文链接：>

本文为 CSDN 翻译，转载请注明来源出处。

End

Python

Matlab

科学计算

高性能计算

数据科学

可视化

与Rust一样，Julia的主要特征在于语言的设计。这种语言在不牺牲性能的情况下，将高性能和科学计算中现有编程语言的一些功能结合在一起。就目前的情况来看，Julia出色地完成了这项任务。

Julia是一种动态编程语言，支持类型系统但类型不是必须的。因此，Julia这种编程语言很容易学习，生产力很高。

Julia的核心是多调度编程范例。

Julia内部支持并发、并行和分布式计算。

Julia为I/O密集型任务提供异步I/O。

Julia的运行速度非常快，可用于需要数百万个线程的科学计算。

JavaScript

TypeScript

应用开发

UI开发

与Go一样，Dart也非常注重开发人员的工作效率。由于Dart简洁的语法，以及高效的生产力，受到开发人员的喜爱。

Dart还提供“强类型”和“面向对象”编程。

Dart是少数同时支持JIT编译（运行时编译）和AOT编译（创建时编译）的编程语言之一。因此，Dart可以针对JavaScript运行时（V8引擎），并且Dart可以编译为快速的原生代码（AOT编译）。

跨平台原生应用程序开发平台Flutter选择了Dart作为开发iOS和Android应用的编程语言。从那以后，Dart的流行度越来越高。

与Goog的Go编程语言一样，Dart也具有出色的工具支持和庞大的Flutter生态系统。Flutter的日益普及也会推动Dart的采用率升高。

Objective-C

Rust

Go

iOS应用开发

系统编程

客户端开发（通过WebAssembly）

Swift的杀手级功能之一是其语言设计。语言本身很简单，语法简洁，比Objective-C更高效。

Swift还提供了现代程序语言的功能：null安全。此外，它还提供了语法糖来避免“厄运金字塔”。

作为一种编译语言，Swift和C++一样快。

Swift支持LLVM编译器工具链。因此，我们可以在服务器端编程，甚至浏览器编程（使用WebAssembly）中使用Swift。

Swift提供了自动引用计数（ARC）支持，可抑制内存管理的不善。

JavaScript

Dart

Web UI开发

服务器端开发

与Go或Kotlin同样，TypeScript的主要特征也是语言设计。TypeScript凭借其简洁明快的代码，成为了目前最优雅的编程语言之一。就开发人员的生产力而言，它与JVM或Go/Python上的Kotlin并驾齐驱。TypeScript是生产力最高的JavaScript超集。

TypeScript是JavaScript的强类型超集，特别适合大型项目，而且可以称为“可扩展的JavaScript”。

单页应用程序框架的“三巨头”（Angular、React、Vuejs）为TypeScript提供了出色的支持。在Angular中，TypeScript是首选的编程语言。在React和Vuejs中，TypeScript越来越受欢迎。

最大的两家技术巨头：微软和Google正在合作开发由活跃的开源社区支持的TypeScript。因此，TypeScript拥有最好的工具支持。

由于TypeScript是JavaScript的超集，因此凡是可以运行JavaScript的任何地方都可以运行TypeScript，包括浏览器、服务器、移动设备、物联网设备和云。

Java

Scala

Python

Go

我给你找了一篇论文你看一吧··这东西部是一两句可以解释清楚的。希望采纳。 自古以来，科学与艺术便有着千丝万缕的联系，随着人类认知能力的不断提升，两者之间的区别日渐模糊，开始朝着统一的方向趋化。就拿最近几年流行的lg诺贝尔奖(1)来说吧，即可称之为科学，又可冠以艺术头衔，其中绽放的奇思妙想无不同时闪现着科学与艺术交融的花火。说到这，我想具体谈谈对科学与艺术关系的理解。

首先不得不谈谈自然科学中有时候为了简化问题而进行的抽象思维。众所周知，自然科学崇尚准确定量，此乃传统治学之道。比方说物理学中质点这个理想模型便是抓住事物本质后进行的高度概括。又如f（z）=zz+C（2）（复数方程——复数空间），给C赋值，将此数迭代入f（c）内，可绘出千百种图形，这其实是对大自然的复杂性的模拟，可谓一个变幻莫测的大花园。最好的例子便是曼德尔布罗特集（3）合，堪称一个包罗万象的宇宙。面包师变换（数学领域），比如越王剑（4），像折纸一样层层相间，铁反复折拉，使之颗粒均匀，便形成了纳米材料，这在当时相当先进，其中折叠与拉伸缺一不可。遍历过程（物理领域），可以设想在路灯周围绕着路灯转，随着时间的推移，容易踏遍所有的空间。

这些概念无不闪现出自然科学对现实世界高度概括的本领。

其实这种简化思想又何尝仅仅体现在自然科学中，其实艺术领域也经常闪现简化的光芒。譬如齐白石画虾，随着其艺术造诣的不断深厚，虾腿数目不断减少，但其意境愈发凝练，堪称艺术化简的最高境界。这种手法在绘画领域被广为运用，中国绘画都讲究笔不到意到，此乃留白的艺术手法，这其实是想象思维。又如一抹云烟，既有规律，有不拘泥于规律，江南水乡分形的体现。徐悲鸿的奔马，马下无物这也是艺术上的留白手法，即计白当黑。九方皋相马体现了中国人的思维，其实就是文化的省略——提纲挈领，直面本质。宋代画家范宽评之：意足何须颜色似，前身相马九方皋。

其次，由于世界本质是混沌的，而最先发觉这一真理的其实不是科学，而是艺术。早在几千年前，老子便提出“道生一，一生二，二生三，三生万物。”这与现代科学研究结果“三产生混沌”相吻合；另外《庄子·应帝王》：“南海之地为鯈（倏），北海之帝为忽，中央之地为混沌。鯈与忽时相与遇于混沌之地，浑沌待之甚善。鯈与忽谋取报混沌之德，曰：‘人皆有七窍，以视听食息，此独无有，尝试凿之。’日凿一窍，七日而混沌死。”第一次提到“混沌”这一词。当然不排除偶然因素，但是我们不得不佩服古人的远见卓识。

随着科学的不断发展，人们逐渐发现从前艺术家们貌似疯狂的语言就在科学中找到了依据。首先是震惊全球的蝴蝶效应（5），其为自组织形成的有序结构，使得平日里司空见惯的事务力量陡增，组织起来的物质会产生强大的作用力。另外便是克劳斯公式的提出，开启了广义熵（6）的新纪元。任何物质的混沌程度不断增大，有序运动能量（品质高，做功转化能力强，可利用价值高）不断朝无序运动能量（品质低，做功转化能力低，可利用价值低），这类耗散结构根据热力学第二定律不断朝则所谓热寂发展，使得且正方向转化率为100%，反过来则远远小于100%。拿人体秩序问题做例子，人不断摄取低熵物质，排出高熵废物，维持自身系统的低熵状态。正常食物为低熵物质，腐烂则为高熵，所以不可食用。正如脏衣服永远无法回到原本的样子，时间无法倒转（据相对论观点，但已有超光速状态下时间倒流之说），熵增不可逆。生理学上“反混沌”理论，即所谓的“动态病”。正常的心率与脑神经波是混沌的，若规则则有病，此乃确定性系统内随机性的表现，而动态病则是以异常时间组织结构为特征的疾病。且看古人对时间的见解：君不见黄河之水天上来，奔流到海不复回（动力学原因）；君不见高堂明镜悲白发，朝如青丝暮成雪（热力学原因），可见一斑。这些无不体现了科学对生活的指导意义。

再次，非线性科学随着混沌问题的诞生而逐步发展。在线性科学中，科学与艺术有时可以分离，在非线性科学中，科学与艺术总是相互纠。而且随着科学与艺术不断发展，关联度不断增加，正如如登山，高度上升，景色融合度亦随之上升。

科学领域有牛顿法解方程的混沌情况，三次以上的牛顿方程为非线性，其被广泛应用于分形领域。正如草木要有枝杈，非对称的，才有美感，科学领域从理论上揭示了这种由简到繁的过程。艺术与科学的融合势在必行。记得一本杂志上刊登过一张相对论的图，反映的是人的脸部分出现于后脑勺，简明扼要地体现出速度趋向于光速时，物体无限薄的效果，可谓一针见血。

复杂事物的起因有可能很简单，比方说下面这个公式：北京公主坟+琼瑶=还珠格格，看上去也许很荒谬，但事实就是如此。非线性理论将某个事物无限扩大，使指上升为一个庞大的艺术体系，这边是艺术领域的非线性。

另外科学也有必然性逐渐演变为偶然与必然的综合：没有绝对真理，只有相对的真理。郑渊洁在《智齿》中说过：“随着人类文明的不断进步，会有越来越多的真理被扔到谬误的垃圾箱中。”就是这个理。而艺术则多种可能性的一种选择，具有很大的主观能动性。

最后再谈谈中西方文化的差异。中国人讲究想象，缺陷美等。比方说中国古代思想龙生九子不成龙便体现了变异性。李商隐的《嫦娥》《锦瑟》朦胧的诗意堪称千古绝唱。“去年今日此门中，人面桃花相映红”（崔护《题都城南庄》）——时间的对称性被打破，体现了不可逆与对称的破缺，即对称性破缺。“年年岁岁花相似，岁岁年年人不同”（刘希夷《代悲白头翁》）与张若虚的《春江花月夜》“春江潮水连海平…共潮生……滟滟随波千万里…无月明……人生代代无穷已…望相似等，描绘了花开花落，春去春来，月生月沉的对称性破缺、周期性的破坏,既有周期性，也有周期性的破坏,堪称一绝。

西方人崇尚科学、真实，经常将黄金分割等科学理论应用于艺术中。比如蒙娜丽莎（古典画）——画有厚度感，找某个位置用一只眼睛看，有纵深感，可及无

穷远。作者达芬奇将几何光学用于艺术，任何小细节都靠计算而出，并灵活运用小孔成像原理（照相机原理）。保罗·杰森·布拉克（7）（抽象主义）被称为美国的特征，其绘画特点大幅、无限，非线性，混沌，随机性，不确定性，皆为分形的体现。其作品有很大的自发性，寓无限于有形之中。其教育注重人才多元化，讲求自主自由，因材施教，能够最大限度地发掘人的潜能，确实比我国有不少优势。

治学水平与民间文化的掌握程度有关系，越是高级思维，越得使用汉语进行思维，这便需要我们具有一定的汉语思维能力，所以我们应该在认清科学与艺术的关系前提下不断提高自身的综合素质，这样才能不断创造更多精彩。注释（1）lg诺贝尔奖：又称作搞笑诺贝尔奖。由哈佛大学和剑桥大学幽默科学杂志《不可思议研究年报》共同设立的。评奖要求是“不寻常、幽默、有想像力”。（2）f（z）=zz+C：这里指分形领域的方程。分形是一种粗糙的或破碎的几何图形，它的组成部分可以被无限细分，而且它的局部的形状一般与整体相似。分形一般是自相似的和标度不变的。有许多数学结构是分形，例如：谢尔宾斯基三角形、科切雪花、皮亚诺曲线、曼德勃罗集、洛仑兹吸引子等。分形同样可以描述许多真实世界的对象，如云彩、山脉、湍流和海岸线等，当然它们不是单纯的分形形状。曼德勃罗曾给出了一个分形的数学定义：一个几何对象，它的豪斯道夫维数严格大于其拓扑维数。这不仅有些抽象，而且也不是一个令人满意的定义，因为还有好多分形，没有被该定义涵盖。后来曼德勃罗又给出了一个比较通俗的定义：部分与整体以某种形式相似的形。可以通过对分形集合F的描述来判某一对象是否是分形：a） F具有精细的结构。即是说在任意小的尺度之下，它总有复杂的细节；b） F是如此的不规则，以至它的整体和局部都不能用传统的几何语言来描述；c） F通常具有某种自相似性，这种自相似性可以是近似的，也可能是统计意义上的；d） F在某种意义下的分形维数通常都大于它的拓扑维数；e）在多数令人感兴趣的情形下，F以非常简单的方法定义，或许以递归过程产生。我用julia集合实现了一种比较简单的分形算法。复平面上，水平的轴线代表实数，垂直的轴线代表虚数。每个Julia集合（有无限多个点）都决定一个常数C，它是一个复数。现在您在复平面上任意取一个点，其值是复数Z。将其代入下面方程中进行反复迭代运算： Z=ZZ+C;就是说，用旧的Z自乘再加上C后的结果作为新的Z。再把新的Z作为旧的Z，重复运算。当你不停地做，你将最后得到的Z值有3种可能性：1、Z值没有界限地增加（趋向无穷）；2、Z值衰减（趋向于零）；3、Z值是变化的，即非1或非2 ；趋向无穷和趋向于零的点叫定常吸引子，很多点在定常吸引子处结束，被定常吸引子所吸引。非趋向无穷和趋向于零的点是“Julia集合”部分，也叫混沌吸引子。要让计算机知道哪一个点是定常吸引子还是“Julia集合”。一般按下述算法近似计算：n=0;while ((n++ < Nmax) && (( Real(Z)^2 + Imag(Z)^2) < Rmax)){　Z=ZZ+C;}其中：Nmax为最大迭代次数　 Rmax为逃离界限退出while循环有两种情况，第一种情况是： (Real(Z)^2 + Imag(Z)^2) >= Rmax属于这种情况的点相当于“Z值没有界限地增加（趋向无穷）”，为定常吸引子,我们把这些区域着成白色。第二种情况是：n >= Nmax属于这种情况的点相当于“Z 值衰减（趋向于零）”或“Z 值是变化的”，我们把这些区域着成黑色。黑色区域图形的边界处即为“Julia集合”。“Julia集合”有着极其复杂的形态和精细的结构。在实际的实现中，考虑到程序叠带的时间效率和最终的图形效果的折中，将Nmax设为200，Rmax设为4。由于黑白两色的图形艺术感染力不强。要想得到彩色图形，最简单的方法是用迭代返回值n来着颜色。要想获得较好的艺术效果，我将返回的n值做了如下的处理：R= ((n1+20)%255)G= ((n3+40)%255)B= ((n5+80)%255)效果图参考： （3）曼德尔布罗特集： 1980年，曼德尔布罗特用计算机绘出用他名字命名的曼德尔布罗特集（M集）的第一张图来。1982道迪（ADouady）构造了含参二次复映射fc ，其朱利亚集J（fc）随参数C的变化呈现各种各样的分形图象，著名的有道迪免子，圣马科吸引子等。同年，茹厄勒（DRuelle）得到J集与映射系数的关系，解新局面了解析映射击集豪斯道夫维数的计算问题。茄勒特（LGarnett）得到J（fc）集豪斯道夫维数的数值解法。1983年，韦当（MWidom）进一步推广了部分结果。法图1926年就就开始整函数迭代的研究。1981年密休威茨（MMisiuterwicz）证明指数映射的J集为复平面，解决了法图提出的问题，引起研究者极大兴趣。发现超越整函数的J集与有理映射J的性质差异，1984年德万尼（RLDevanney）证明指数映射Eλ的J（Eλ）集是康托束或复平面而J（fc）是康托尘或连通集。（4）越王剑：这里指越王丌北古剑。越王丌北古剑铸造工艺十分精湛，通体无锈蚀，刃锋锐利，鸟篆书铭文32字，字迹清晰可读，错金铭文细如毫发，金光灿然。丌（jī音基）北古剑，通长64厘米，喇叭形剑首，直径38厘米，圆柱形茎，长96厘米，茎上有圆箍两周，箍面饰凸状云雷纹，凹形宽格，广52厘米。中脊起棱线，锋锐。剑格两面铭文各10字，剑首铭文12字，鸟篆书铭文共32字，其中有16字错金，与未错金铭文相间排列。释文如下：剑格正面：古北丌王（越）戉 戉（越）王丌北古；剑格背面：自（剑）佥用（作）乍自 自乍（作）用佥自；剑首：隹（唯）戉（越）王丌北自乍（作） 之用之佥（剑）。关于铭文的读法，笔者认为剑格正面10字应从中端向左右侧顺读，为“戉（越）王丌北古”；背面10字也应照此顺读，第5字可不读，为“自作用剑”。第5字应为对称而设，并无实际意义。剑首文字应从佳（唯）字起首旋读，第8字不识，似为“公”字，有待考证。按铭文所二、越王丌北古剑的铸造加工工艺通过对越王剑及馆藏其它铜剑进行了细致的观察、对照，考古工作者发现该剑锋刃锐利，剑脊棱线分明，剑格光洁，剑首圆润，铸态的痕迹荡然无存。而鄂州市燕矶镇坝角村所出土的青铜剑毛坯残件均处在原始铸态，其剑脊、刃部的棱角却十分模糊。董亚巍先生在其《从古代青铜文物看中国机械加工的渊源》一文中提及的青铜剑等文物经机械车削加工这一观点。越王剑整个剑体，除剑茎之外的其余部分均经机械车削加工，局部还经过了抛光处理。最值得注意的是剑茎部分，整个剑茎都保持了原始的铸态。引人注目的是剑茎尾部与剑首之间，有明显的浇口痕迹。通过进一步的观察，和x射线的检测，终于得出了科学的结论：越王剑剑体分三次铸造加工而成。第一段：包括剑身、剑格、剑茎的第二道圆箍为一次性铸造；第二段：剑茎末端与剑首部分为一次性铸造；第三段：是在第一段与第二段铸成后，分别经过机械加工錾刻铭文后，再将二段之间用泥范连接，进行第三次浇铸。也就是采用了这种“铸接”的方法将剑身与剑首连成一体。通过这一系列的工艺流程，成功地完成了越王剑的铸造、加工过程。越王丌北古剑铭文的錾刻、错金工艺应用娴熟。越王剑的铭文共32字，书体为鸟篆书，笔划细如毫发（只有03-04毫米）。鸟篆书铭文的出现在我国至少有2500年历史，所谓鸟篆，即以鸟的形态装饰文字，寓静态的文字以灵动的气息，加之错金工艺的处理，使文字生动秀劲，端庄辉煌。如此精美的铭文是采用何等的工艺完成的呢？显然只有二种方法。其一，铸造；其二，錾刻。如果是采用铸造方法，笔划太细，制范的难度极大，加上带铭文的剑格、剑首部分都经过机械车削加工，那么范铸的文字也会在加工中磨损殆尽。因此，考古工作者只能排除范铸的可能。另一种方法自然是錾刻，通过的局部放大，考古工作者可以从未错金的铭文字口中清晰看到錾刻的痕迹，特别是剑首上的铭文“古”字，其字口内呈“W”形，而范铸铭文的字口呈“V”形。错金工艺需要“W”形字口，“V”形字口会影响金丝与字口的附着力。再加上铭文的线条光洁流畅，更进一步证实铭文是采用了錾刻的方法完成的。丌北古剑的铭文共32字，其中16字错金，与未错金铭文相间排列，通过高倍放大镜察看，错金铭文稍有凸出。这种处理方法，与其它越王剑的铭文有所不同，阴阳相间所出现的反差，增强了视觉上的冲击力，产生了刚柔相济的效果。这只是笔者从审美角度去理解古人，那么古人又出于什么原故用这样的方法排列铭文呢？也许并不象考古工作者所想象的那么简单。可能与当时的宗教、文化和对大自然的认识有着内在的联系。另外，考古工作者在字槽内还发现有黑色的积淀，也许那阴刻的字槽内也填充了一种非金属类的物质，这种物质到底呈现什么颜色呢？考古工作者不得而知。但考古工作者为什么要把这每一个问题都要研究得那么清楚呢？应该给考古工作者的后人留下一些想象的空间和待解之谜，让人们在观赏中深思。（5）蝴蝶效应：在一个动力系统中，初始条件下微小的变化能带动整个系统的长期的巨大的连锁反应。这是一种混沌现象。美国气象学家爱德华·罗伦兹（Edward Lorenz）1963年在一篇提交纽约科学院的论文中分析了这个效应。“一个气象学家提及，如果这个理论被证明正确，一个海鸥扇动翅膀足以永远改变天气变化。”在以后的演讲和论文中他用了更加有诗意的蝴蝶。对于这个效应最常见的阐述是：“一个蝴蝶在巴西轻拍翅膀，可以导致一个月后德克萨斯州的一场龙卷风。”这句话的来源，是由于这位气象学家制作了一个电脑程序，可以模拟气候的变化，并用图像来表示。最后他发现，图像是混沌的，而且十分像一只蝴蝶张开的双翅，因而他形象的将这一图形以“蝴蝶扇动翅膀”的方式进行阐释，于是便有了上述的说法。蝴蝶效应通常用于天气，股票市场等在一定时段难于预测的比较复杂的系统中。此效应说明，事物发展的结果，对初始条件具有极为敏感的依赖性，初始条件的极小偏差，将会引起结果的极大差异。蝴蝶效应在社会学界用来说明：一个坏的微小的机制，如果不加以及时地引导、调节，会给社会带来非常大的危害，戏称为“龙卷风”或“风暴”；一个好的微小的机制，只要正确指引，经过一段时间的努力，将会产生轰动效应，或称为“革命”。蝴蝶效应在混沌学中也常出现。又被称作非线性。　

（6）广义熵：广义熵概念的含义比热力学熵要广，对于热力学过程可还原为热力学的熵（通过单位换算）。四、信息热力学。既然热力学熵的概念包含在信息论的熵（广义熵）概念之中，那么，是否可以从信息论概念来推广整个热力学，或者说，建立一种研究信息系统的更广义的理论体系，而以热力学系统作为其特例呢？热力学第二定律的信息论表述方式的含义更广，可应用于并非热力学过程的任何信息传递或变换过程，因此，可以称之为广义的热力学第二定律。（7）Jackson Pollock：杰森布拉克的大型抽象画被公认是20世纪最独特也最重要的视觉呈现,英年早逝的他,匆匆的一生,全然符合天妒英才的神话,许多人相信他创造出了绘画的新定义,对现代及近代艺术的影响深远。

另外两门语言都比较偏小众，我估计Emacs或者Vi会有插件支持，但这两个神器上手比较慢，你也可以考虑在sublime或者eclipse上面尝试配置一下。

C的话你试试qt+mingw的社区版本，相当易用，微软最近提供了免费的包含完整功能的VS2010，值得一试。

以上就是关于julia语言和matlab语言有什么区别全部的内容，包括:julia语言和matlab语言有什么区别、MATLAB中我想让i的值不断增加，并赋给调用的M函数Julia，求问题出在哪，好人一生平安！ end break、大数据处理需要用到的九种编程语言等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！