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  • 排序: Guava 强大的”流畅风格比较器”

    排序器[Ordering]是 Guava 流畅风格比较器[Comparator]的实现，它可以用来为构建复杂的比较器，以完成集合排序的功能。从实现上说，Ordering 实例就是一个特殊的 Comparator 实例。Ordering 把很多基于 Comparator 的静态方法（如 Collections.max）包装为自己的实例方法（非静态方法），并且提供了链式调用方法，来定制和增强现有的比较器。

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  • 常见 Object 方法

    equals当一个对象中的字段可以为 null 时，实现 Object.equals 方法会很痛苦，因为不得不分别对它们进行 null 检查。使用 Objects.equal 帮助你执行 null 敏感的 equals 判断，从而避免抛出 NullPointerException。例如: Objects.equal("a", "a"); // returns true Objects.equal(null, "a"); // returns false Objects.equal("a", null);

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  • 前置条件

    前置条件：让方法调用的前置条件判断更简单。Guava 在 Preconditions 类中提供了若干前置条件判断的实用方法，我们强烈建议在 Eclipse 中静态导入这些方法。每个方法都有三个变种：没有额外参数：抛出的异常中没有错误消息；有一个 Object 对象作为额外参数：抛出的异常使用 Object.toString() 作为错误消息；

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  • 使用和避免 null

    Doug Lea 说，“Null 真糟糕。”当 Sir C. A. R. Hoare 使用了 null 引用后说，”使用它导致了十亿美金的错误。”轻率地使用 null 可能会导致很多令人惊愕的问题。通过学习 Google 底层代码库，我们发现 95%的集合类不接受 null 值作为元素。我们认为， 相比默默地接受 null，使用快速失败操作拒绝 null 值对开发者更有帮助。此外，Null 的含糊语义让人很不舒服。

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  • Google Guava 官方教程

    Guava 工程包含了若干被 Google 的 Java 项目广泛依赖 的核心库，我们希望通过此文档为 Guava 中最流行和最强大的功能，提供更具可读性和解释性的说明。适用人群本教程是中级教程，适合 Guava 中级开发者的进阶学习。学习前提学习本教程前，建议您先学习 java 语言开发。

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  • 与其它语言的区别

    与 MATLAB 的区别Julia 的语法和 MATLAB 很像。但 Julia 不是简单地复制 MATLAB ，它们有很多句法和功能上的区别。以下是一些值得注意的区别：数组用方括号来索引， A[i,j]数组是用引用来赋值的。在 A=B 之后，对 B 赋值也会修改 A使用引用来传递和赋值。如果一个函数修改了数组，调用函数会发现值也变了Matlab 把赋值和分配内存合并成了一个语句。比如：a(4) = 3.

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  • 常见问题

    会话和 REPL如何删除内存中的对象？Julia 没有 MATLAB 的 clear 函数；在 Julia 会话（准确来说，Main 模块）中定义了一个名字的话，它就一直在啦。如果你很关心内存使用，你可以用占内存的小的来替换大的。例如，如果 A 是个你不需要的大数组，可以先用 A = 0 来释放内存。下一次进行垃圾回收的时候，内存就会被释放了；你也可以直接调用 gc() 来回收。

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  • 代码样式

    以下各节从几方面介绍了符合语言习惯的 Julia 编码风格。这些规则都不是绝对的；它们仅仅是帮您熟悉这门语言，或是帮您可以在许多可替代性设计中能够做出选择的一些建议而已。写成函数，别写成脚本编写代码作为在一系列步骤中最高级的办法，是可以快速开始解决问题的，但您应该试着尽快把一个程序分成许多函数。

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  • 代码性能优化

    以下几节将描述一些提高 Julia 代码运行速度的技巧。避免全局变量全局变量的值、类型，都可能变化。这使得编译器很难优化使用全局变量的代码。应尽量使用局部变量，或者把变量当做参数传递给函数。对性能至关重要的代码，应放入函数中。

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  • 开发扩展包

    Julia 中设有包管理器，当你安装了扩展包时，你可以看到它的源代码和完整的开发历史。你也可以修改扩展包，并使用 git 提交它们，为修复和增加扩展包功能做贡献。相似地，这个系统设计用来当你想要创建一个新扩展包时，最简单的方法就是利用包管理器中提供的基础设施。

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  • 扩展包

    Julia 内置了一个包管理系统，可以用这个系统来完成包的管理，当然，你也可以用你的操作系统自带的，或者从源码编译。 你可以在 http://pkg.julialang.org 找到所有已注册（一种发布包的机制）的包的列表。 所有的包管理命令都包含在 Pkg 这个 module 里面，Julia 的 Base install 引入了 Pkg 。扩展包状态可以通过 Pkg.

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  • 嵌入式 Julia

    我们已经知道 调用 C 和 Fortran 代码 Julia 可以用简单有效的方式调用 C 函数。但是有很多情况下正好相反:需要从 C 调用 Julia 函数。这可以把 Julia 代码整合到更大型的 C/C++ 项目中去， 而不需要重新把所有都用 C/C++ 写一遍。 Julia 提供了给 C 的 API 来实现这一点。正如大多数语言都有方法调用 C 函数一样， Julia的 API 也可以用于搭建和其他语言之间的桥梁。

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  • 调用 C 和 Fortran 代码

    Julia 调用 C 和 Fortran 的函数，既简单又高效。被调用的代码应该是共享库的格式。大多数 C 和 Fortran 库都已经被编译为共享库。如果自己使用 GCC （或 Clang ）编译代码，需要添加 -shared 和 -fPIC 选项。Julia 调用这些库的开销与本地 C 语言相同。

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  • 运行外部程序

    Julia 使用倒引号 ` 来运行外部程序： julia> `echo hello` `echo hello`它有以下几个特性：倒引号并不直接运行程序，它构造一个 Cmd 对象来表示这个命令。可以用这个对象，通过管道将命令连接起来，运行，并进行读写命令运行时，除非指明， Julia 并不捕获输出。它调用 libc 的 system ，命令的输出默认指向 stdout 。命令运行不需要 shell 。

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  • 交互

    Julia 有一个全功能的交互式命令行 REPL （read-eval-print 循环）内置在可执行的 julia 内。除了允许快速并且简易的评定 Julia 语句，他还有一个可搜索历史的功能，tab 补齐功能，以及更多有用的快捷键，和专门的帮助，并且还有 shell 模式。

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  • 可空类型

    在很多情况下, 你可能会碰到一些可能存在也可能不存在的变量. 为了处理这种情况, Julia 提供了参数化的数据类型 Nullable{T}, 可以被当做是一种特殊的容器, 里面有 0 个或 1 个数据. Nullable{T} 提供了最小的接口以保证对可能是空值的操作是安全的. 目前包含四种操作 :创建一个 Nullable 对象.检查 Nullable 是否含有数据.

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  • 日期和时间

    Dates 模块提供了两种关于时间的数据类型: Date 和 DateTime, 精度分别为天和毫秒, 都是抽象数据类型 TimeType 的子类型. 使用两种数据类型的原因很简单: 某些操作本身很简单, 无论是从代码上看还是逻辑上, 使用高精度的数据类型是完全没有必要的. 例如, Date 只精确到天 (也就是说, 没有小时, 分钟或者秒), 所以使用时就不需要考虑时区, 夏令时和闰秒.

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  • 并行计算

    Julia 提供了一个基于消息传递的多处理器环境，能够同时在多处理器上使用独立的内存空间运行程序。Julia 的消息传递与 MPI [1] 等环境不同。Julia 中的通信是“单边”的，即程序员只需要管理双处理器运算中的一个处理器即可。Julia 中的并行编程基于两个原语：remote references 和 remote calls 。remote reference 对象，用于从任意的处理器，查阅指定处理器上存储的对象。

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  • 网络和流

    Julia 提供了一个丰富的接口处理终端、管道、tcp套接字等等I/O流对象。 接口在系统层的实现是异步的，开发者以同步的方式调用该接口、一般无需关注底层异步实现。接口实现主要基于Julia支持的协程(coroutine)功能。基本流 I/O所有 Julia 流都至少提供一个 read 和一个 write 方法，且第一个参数都是流对象，例如: julia>

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  • 线性代数

    矩阵分解矩阵分解是将一个矩阵分解为数个矩阵的乘积，是线性代数中的一个核心概念。下面的表格总结了在 Julia 中实现的几种矩阵分解方式。具体的函数可以参考标准库文档的 Linear Algebra章节。

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个人简介

  1. 欢马劈雪

  2. 纵马驰骋迎雪而行

  3. 获得 161620 积分

  4. https://nowjava.com/creator/10001

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