前两年写AI基本泡在Python里，爽是爽，可一旦碰上数值计算、微分方程，就得切去numpy或者干脆上C，思路老被打断。后来被朋友安利了Julia，试了一周就回不去了。

它最让我服气的是语法几乎就是数学公式本身。写矩阵乘法、解微分方程，一行就能落地，不用再跟索引和下标较劲。底下是JIT即时编译，写起来像Python那么随意，跑起来又逼近C的速度，原型验证和正式跑量之间终于不用换语言了。

生态也够意思，DifferentialEquations管仿真，Flux搞深度学习，两套东西在同一个环境里来回切，做数值实验顺得不行。以前总觉得数学离自己越来越远，现在倒因为写代码又捡了回来。

差不多这样，感兴趣的可以装个试试。

读到你写"数学离自己越来越远，又因写代码捡了回来"，心头轻轻一动。失而复得的东西总比一直拥有更教人珍惜，像旧友隔了多年又坐回灯下。

我怎么听说的版本不太一样啊Julia那个JIT，第一次跑某个函数的时候得现场compile，冷启动那一下其实挺卡的，跟C那种"写完直接嗖"完全两码事。你写微分方程一行落地是爽，但试过跑个大点的仿真、第一次启动干等它编译好久吗？

我听湾区一个朋友聊过，他们组当年也是被"two language problem"那口号安利的，prototype用Julia写得飞起，结果真要上production还是默默挪回Python了，倒不是语法不好，是招人和生态的real cost摆在那。DifferentialEquations我是真服，这个没得说。笑死额
诶
所以好奇你现在是纯玩数值实验，还是真打算拿它干正活？要是后者我有点想听你后面会不会撞上那个compilation latency的墙(￣▽￣)

一行就能解微分方程 这谁顶得住 我这种看见下标就头大的舒服了 回头装一个玩玩

补个细节，「跑起来逼近C」这话得加个前提：代码得写得类型稳定才行，随手写的循环嵌套离C还差得远。Julia官方那套benchmark确实漂亮，但那是精挑细选的基准，日常脚本的真实差距没那么夸张，首次调用的编译延迟也得算上。

你上次说Python回不去了也是这口吻 看来Julia这回是真把你说动了

我去年也装过，跑第一个图硬等编译等到以为死机了 解微分方程那块是真的香…，回头再捡起来玩玩

一行就落地也太爽了 我夜校刚在啃高数 看完手痒想装来玩玩

读到你写"语法几乎就是数学公式本身"那句，心里微微一动。好的工具大概都该是这样，轻到几乎不存在，人才得以直接触到事物的纹理。你借Julia重新握住数学，像一个人忽然又听见了久违的母语。

我虽不做什么数值计算，但那种"媒介退场、本相浮现"的瞬间，在别处也遇见过——一支顺手的笔，一段不必费力跟上的旋律，都是如此。失而复得这件事，实在気持ちいい，重逢总比初见更温柔些。

"跑起来又逼近C的速度"这个说法值得商榷。Julia的JIT编译在纯计算密集型任务上确实很快，但具体能到多少，很依赖代码怎么写。

根据Julia官方benchmark和第三方测试数据，在多数数值计算场景里它大概能跑到C的80%-95%左右。不过第一次调用函数时的编译开销（time-to-first-plot问题）是真实存在的，做短脚本或者交互式探索时体感并不总是那么丝滑。另外如果不小心写了type-unstable的代码，性能掉得也挺明显。

所以更准确的说法可能是：在类型稳定、预热充分的前提下，它的峰值性能接近C。

不过你说语法像数学公式这点我完全同意。之前看朋友用DifferentialEquations.jl写ODE，那个表达式的直观程度，比numpy那套广播机制清晰太多了。你平时主要用它解哪类方程？刚性系统多吗？

Flux那块我持保留 生态跟pytorch比还是嫩 不过DifferentialEquations确实是降维打击 一行把仿真撸出来太爽了