Julia 是个灵活的动态语言，适合科学和数值计算，性能可与传统静态类型语言媲美。 由于 Julia 的编译器与像 Python 或者 R 语言的解释器不同，你可能首先会发现 Julia 的性能并不那么直观。如果你发现哪些地方比较慢， 我们强烈建议你在做任何尝试之前通读一下代码性能优化章节。一旦你明白了 Julia 是如何工作的，你就可以写出来速度媲美 C 语言的代码。 通过...
为了方便学习Python语言，基于Jupyter技术栈搭建了在线计算环境。 用户使用时以网页形式打开，对照书中内容进行学习，在线编写代码和运行代码，代码的运行结果也会直接显示。如在编程过程中需要编写说明文档，可在同一个页面直接编写，便于作及时的说明和解释。
在数据科学、机器学习及深度学习的领域里，Jupyter是一个强大的工具，它集成了代码编写、可视化展示、文档记录等多种功能于一体，让科学计算变得既直观又高效。 随着数据科学和人工智能领域的不断发展，Jupyter 也在不断更新和完善其功能和性 能。 未来可以期待看到更多创新的特性和工具被加入到 Jupyter 中，从而进一步推动科学计算和数据分析的发展。