该软件包提供实时多关联网络集成算法，用于使用 mashup 和 GeneMANIA 预测基因功能。 我们利用 Mashup 算法来替换 GeneMANIA 的线性回归部分，这被证明是非常高效的

提供实时多关联网络集成算法，用于使用 mashup 和 GeneMANIA 预测基因功能。 我们利用 Mashup 算法来替换 GeneMANIA 的线性回归部分，这被证明是非常高效的 背景 大多数成功的蛋白质功能预测计算方法集成了多个基因组学和蛋白质组学数据源，以推断未知蛋白质的功能。这些算法中最准确的算法运行时间长，因此不适合在大型基因组中进行实时蛋白质功能预测。结果，这些算法的预测存储在静态数据库中，很容易变得过时。因此，提出了 GeneMANIA，它与领先的方法一样准确，同时能够实时预测蛋白质功能。 用于基因功能分析的多网络拓扑的紧凑集成。Cho，Hyunghoon 等人。细胞系统，第 3 卷，第 6 期，540 - 548.e5

单元列表是一种解决固定半径近邻问题的算法。也就是说，它找到彼此相距固定距离内的所有点对。我们可以将细胞列表算法用作分子动力学或基于代理的模拟的一部分，其中相互作用势具有有限范围。 您可以在文章Searching for Fixed-Radius Near Neighbors with Cell Lists Algorithm in Julia Language中阅读更多相关信息，该文章更深入地探讨了 Cell Lists 算法及其背后的理论。我们还将算法扩展到多线程版本，我们在 Julia 语言中的 Julia 语言中的多线程应用于单元列表算法一文中对此进行了解释。 引文 您可以CellLists.jl通过导航到 Zenodo 提供的DOI来引用存储库和代码，然后从“导出”部分选择您喜欢的引用格式。例如，我们可以导出BibTex格式。或者，您可以使用右侧边栏中“关于”部分下方的“引用此存储库”按钮。

LOWDER.jl 在 Julia 语言中实现无导数和信任区域 (LOWDER) 算法的低阶值优化。

计量经济学 研究生级计量经济学笔记以及使用Julia语言的嵌入式示例。 要仅获取注释，请单击econometrics.pdf，然后单击页面上方R处的Download（下载），仅下载pdf。 pdf中的链接指向github上的文件，并将在您的浏览器中打开。 运行示例 您需要将此存储库作为Julia软件包安装。 执行以下操作： git将此仓库克隆到存储介质上的某个方便位置 通过执行以下操作将包添加到Julia中：例如， ] add ，例如，如果将其克隆到主目录的git目录中，则可以执行此操作] add ~/git/Econometrics这将安装许多支持包，请耐心等待。 转到计量经济学代码的位置，启动Julia，然后执行[ ] activate .; instantiate ] activate .; instan

LaTeXStrings.jl：方便输入和显示Julia语言的LaTeX方程字符串

Julia中文文档.pdf

相当新的一本基于Julia语言的讲解概率与统计，回归模型与分析，基础机器学习算法和动态模型仿真的书，最后修改于2020年1月20日

Gerson J. Ferreira编写的Julia语言入门教程，从基本的微积分、插值离散、数值计算开始介绍，包括了微分方程求解、傅里叶变换、可视化等计算科学的常见议题。

Julia编程语言 优点 免费开源 核心语言非常小。标准库是用Julia语言本身写的 如线性代数，随机数生成，快速傅里叶变换，字符串处理…… 丰富的用于建立或描述对象的类型语法 高端，接近于静态编译型语言。包括用户自定义类型等 为并行计算和分布式计算而设计 轻量级“绿色”协程 优雅的可扩展的类型转换/提升 支持Unicode，包括但不限于UTF-8 可直接调用C函数（不需要包装或采用特殊的API） 有类似的壳的进展管理能力 有类似Lisp的宏以及其他元编程工具