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优化过程 PK :Julia 能打败 Python 和 R 笑到最后吗?

在这篇文章中,作者通过一个简单的似然函数优化(Maximum Likelihood Optimization)问题来对比 Julia,R 和 Python。这是一个比较小的优化问题,性能上的差异表现可能不太明显,但解决问题的过程能很好地反应三者各自的优劣势。 作者在撰写本文时,对这三种语言的熟悉程度如下: 语言 实战经验 R 9 年 Julia 6 个月 Python 新手 Julia 布道者 ChrisRackauckas 曾经说过: 如果你用 Julia 处理一个 10 秒内的问题,它的优势并不能体现出来。而一旦处理的问题变复杂,需要花费比较长的时间,这时 Julia 的优势就会慢慢体现了。 有人用 Python 和 Julia 做过对比实验。以 10⁵ 为界点进行计算,当数值比 10⁵ 更小时 Python 比 Julia 快的。但数值大于 10⁵ 后,Julia 的速度就比 Python 快很多了。 优化问题 观察序列Q1,Q2,...,Qn,我们需要找到优化该似然函数的参数μ和 σ: 通常我们会尝试优化对数似然: 在统计学上,这是截断的正态分布的最大似然估计(MLE)。 Ju...

详解JVM内存管理与垃圾回收机制5 - Java中的4种引用类型

在Java语言中,除了基础数据类型的变量以外,其他的都是引用类型,指向各种不同的对象。在前文我们也已经知道,Java中的引用可以是认为对指针的封装,这个指针中存储的值代表的是另外一块内存的起始地址(对象所在内存的首地址)。在这种定义下,一个对象只有被引用和没有被引用两种状态,当对象没有被引用的时候,即被JVM回收,但这种设计并不能满足所有的应用场景,比如,缓存:在内存还足够时,希望这些对象一直保持在内存中,而如果内存在GC后还是非常紧张,则可以丢弃某些对象。因此,在JDK1.2以后,Java对引用的概念进行扩充,将引用分为:强引用、软引用、弱引用和虚引用4种。如何理解这4种引用类型,它们之间有何区别?具体的应用场景有哪些? 对象的生命周期 1.1 Finalizer机制 在Java中,当对象处于没有被引用的状态下,一段时间后,其内存将被垃圾收集器回收。然而,内存并不是唯一需要清理并回收的资源。比如,当创建一个FileOutputStream对象时,会从操作系统分配一个文件句柄,用于文件操作 (文件句柄属于OS资源)。当这个流不在被引用且即将关闭时,这个文件句柄会发生什么?答案就在fin...

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