今年的内容到此已经结束了， 后续应该不会再有更新。
如果时间安排顺利的话， 应该会基于这些内容在 22 年春夏的时候准备一些更正式的材料 （小册子或者视频教程） 发布出来， 如果你觉得这些材料对你或者周围人有帮助的话请点个 star (这样的话我就有动力发电了)
这是我在华东师范大学内部做的一个关于 Julia 的系列讲座时用到的材料， 主要目的是
- 介绍 Julia 这门语言
- 介绍一些科学计算中关于性能优化的一些基础知识
- 作为例子， 介绍一些我所了解领域中的基础知识， 例如： 数值计算、 图像处理、 机器学习和深度学习
如果关于材料的内容有疑问， 欢迎开issue提问.
配置 Julia 请查看 setup
时间： 2021年10月10日 - 2021年12月12日， 每周日下午 14:00 - 16:00
地点： 数学科学学院机房教室 200B
内容大纲：
已讲内容：
- （第一讲 10.10）： Julia 概述： 这是⼀⻔什么样的语⾔， 为什么要有这⻔语⾔， 以及当前的⽣态
- （第二讲 10.17）： Julia 的基本数据类型以及函数的定义
- （第三讲 10.24）： Julia 的类型系统和多重派发 （补充材料： 利用 functor 模式打造一个简单的深度学习方案）
- （第四讲 10.31）: 广播与向量化编程 （顺便演示了 Julia-VSCode 还有 Revise.jl）
- （第五讲 11.7）: 一个简单的关于卷积的小练习（problems and solution） 顺便还介绍了 Flux 下的 Conv 层的概念， 但由于过于繁忙（懒惰）一直没有把内容补上 （下次一定）
- （第六讲 11.14）: 矩阵与迭代器接口， 异步模型与多线程模型
- （第七讲 11.21）: 继续介绍 异步与多线程模型， 以及多进程模型的内容 (暂时还没有整理完)。 顺便还介绍了一些关于元编程、 LoopVectorization 以及 Halide 的一些东西。
- （第八讲 12.5）： 从零开始写一个 Julia 包：
Manifest.toml/Project.toml, 包 注册表， 单元测试及CI， 性能测试， 文档构建
- 原始仓库放在 GitHub 上面， 考虑到一些同学缺乏一些必要的技术手段， 在国内也镜像到 Gitee了。
- 致宏关于这些内容自己整理了一系列的笔记，有兴趣的话可以查看 Rex's blog （2021年）