ai-data｜AI与科学计算7门语言全案例

Julia 高性能数值计算语言

简介：兼顾Python易用性与C级性能，用于气候仿真、量化、深度学习、工程建模

小白入门案例1：HelloWorld字符串输出

site = "doc.yiliancai.com"
println("欢迎学习Julia高性能科学计算 | $site")

小白入门案例2：循环累加1~100

sum_val = 0
for i in 1:100
    sum_val += i
end
println("1到100总和：", sum_val)

基础实操案例3：矩阵基础运算

A = [1 2; 3 4]
B = [5 6; 7 8]
C = A + B
D = A * 2
println("矩阵相加：", C)

基础实操案例4：DataFrame表格筛选

using DataFrames
df = DataFrame(name = ["张三","李四"], age = [22,26])
adult = filter(row -> row.age > 24, df)
println(adult)

进阶项目案例5：Plots绘图正弦曲线

using Plots
x = 0:0.1:2π
y = sin.(x)
plot(x, y, title="Julia正弦函数图")
savefig("sin_plot.png")

进阶项目案例6：最小二乘线性回归

using LinearAlgebra
X = [1 1;2 1;3 1;4 1]
y = [2,4,6,8]
w = X \ y
println("回归系数：", w)

进阶项目案例7：CSV数据集读写统计

using DataFrames,CSV
data = DataFrame(value = randn(100))
CSV.write("data.csv", data)
df = CSV.read("data.csv", DataFrame)
println("均值：", mean(df.value))

企业精通案例8：多线程并行矩阵求逆

Threads.@threads for i in 1:100000
    mat = rand(200,200)
    inv(mat)
end
println("并行仿真完成")

企业精通案例9：Flux卷积神经网络图像分类

using Flux
model = Chain(Conv((3,3),1=>16,relu),MaxPool((2,2)),Flatten(),Dense(400,10))
x = rand(28,28,1,32)
out = model(x)

企业精通案例10：蒙特卡洛量化收益模拟

using Distributions
function monte(n::Int)
    mu = 0.05;sigma=0.12
    dist = Normal(mu,sigma)
    res = rand(dist,n)
    return mean(res),std(res)
end
avg,stdv = monte(1_000_000)
println("年化均值：$avg 波动：$stdv")

剩余6门语言（R/Mojo/MATLAB/Octave/TensorFlow DSL/PyTorch Script）统一10阶案例模板，仅替换对应数值/AI语法代码。