📄️ Julia 安装和使用 jupyter
科学计算对性能一直有着最高的需求，但目前各领域的专家却大量使用较慢的动态语言来开展他们的日常工作。偏爱动态语言有很多很好的理由，因此我们不会舍弃动态的特性。幸运的是，现代编程语言设计与编译器技术可以大大消除性能折衷（trade-off），并提供有足够生产力的单一环境进行原型设计，而且能高效地部署性能密集型应用程序。Julia 语言在这其中扮演了这样一个角色：它是一门灵活的动态语言，适合用于科学计算和数值计算，并且性能可与传统的静态类型语言媲美。
📄️ Julia 设计模式
📄️ Julia 版本的正压原始方程模式
现在大多数的数值模式都是拿 Fortran 写的。Julia 同样在高性能科学计算同样具有优势。虽然速度不比 Fortran 快许多，但其易用性和快速是 Julia 的优势，可以让人们快速编写，具有高性能的程序。