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Julia, Elixir

Julia Lang

張嘉葳: 最近在玩 Julia 語言, 它在 自動微分 非常好用 比如想規劃未來1個月的進貨庫存, 如果進貨太少, 未來一個月需求超過, 那麼就少賺, 進貨太多, 未來則會囤積 在 python 可以用 cvxpy / scipy 來算這類數學規劃問題, 但如果要搭配 pytorch/ keras 用神經網路 來動態估計 數學規劃問題的參數, 例如未來商品需求變化, 神經網路的後向傳遞到了 cvxpy/ scipy 的計算就斷掉了, 必須自己手動推導函數微分, 在自己寫一段程式來補齊這段計算 在 Julia 的狀況是, 就算我隨意挑一個求解數學規劃的套件A, 算出一個值, 再丟給 神經網路套件B , 他也能後向傳遞回套件A , 所以如果神經網路想要結合 數學規劃 或 微分方程之類的, 就可以隨意找相關的套件跟神經網路搭配 比如數學規劃套件裡面的內點法, 算一個值出來再輸入神經網路之後, 想計算最源頭對應輸入的微分 ... Julia 可以算出來, 還會順便優化這一段計算速度 ~ #原理牽涉到語言的編譯器 #開發底層工具的工程師越來越懂ML 參考 https://julialang.org/blog/2018/12/ml-language-compiler

Elixir

Phoenix, built in the functional language, is a new framework, known for its fast performance, strong in real-time (chat, for example) applications, but not for those require a lot of computing power.