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这是另一个令人印象深刻的版本!今天发布11.2版

我们最新的研发成果

今天我很高兴地宣布我们研发渠道的最新成果:Version 11.2of the沃尔夫拉姆语数学软件—available immediately on desktop (Mac,窗户,Linux)和云。

It was only this spring that we released版本11.1.But after the summer we're now ready for another impressive release—with all kinds of additions and enhancements,包括100多个全新功能:徳赢中国

徳赢中国New functions word cloud

我们有一个经过深思熟虑的发布策略。整数版本(如11)集中于我们将在未来构建的主要完整的新框架。徳赢中国“1”发行版(如11.2)旨在作为我们研发渠道的最新输出的快照——在准备好后立即提供大小不同的新功能。徳赢中国

11.2版包含了多种功能,从提供收尾工作到现有主要框架,对于那些在建的主要框架的第一个提示。One of my personal responsibilities is to make sure that everything we add is coherently designed,and fits into the long-term vision of the system in a unified way.

当我们准备释放的时候,我已经充分参与了我们正在添加的大部分新功能,它们开始感觉像是私人朋友。徳赢中国所以,当我们执行.1版本的时候,看看有什么新的功能准备好了,徳赢中国it's a bit like making a party invitation list: who's going to be able to come to the big celebration?

几年前会有一个很好的名单,but it would be of modest length.今天,however,我只是惊讶于我们的研发渠道运行的如此之快,每个月的收益是多少。Yes,30多年来,我们一直在构建我们的Wolfram语言技术栈,我们拥有一支优秀的团队。但我还是很激动地看到,在11.2这样的.1版本中,我们实际上能够向所有用户交付多少内容。

机器学习进展

很难知道从哪里开始。但让我们选择一个当前的热点区域:机器学习.

几十年来,我们已经拥有了被认为是Wolfram语言机器学习的功能,2014年,我们推出了“机器学习超级功能”分类Predict-为现代机器学习提供广泛的途径。到2015年初,我们有最先进的深度学习图像识别图像识别,and then,last year,在版本11中,我们开始展示我们的全部象征neural net computation system.

我们的目标是突破机器学习的极限,但也要把所有的东西都送进去,集成的方式,使广泛的人易于使用,即使他们不是机器学习专家。在11.2版中,我们实际使用机器学习来增加机器学习能力的自动化。

所以,特别地,分类Predict在11.2版中功能更强大。他们的基本方案是你给他们培训数据,他们将从中学习自动生成机器学习分类器或预测器。但要做好这项工作,关键是要知道从数据中提取什么特征,无论是图像,声音,文本,或者什么。在11.2版中分类Predict有各种各样的新的内置特征抽取器,已经徳赢中国在各种数据上进行了预先培训。

但最明显的新方面徳赢中国分类Predict是他们如何选择要使用的核心机器学习方法(以及它的超参数)。(By the way,11.2还介绍了优化的梯度增强树。)如果你运行分类Predict现在在笔记本里,你会看到他们在动态地计算和优化他们正在做的事情(不用说,using machine learning):

Classify and Predict animation

By the way,您可以随时按“停止”停止培训过程。And with the 徳赢中国new option时间目标你可以明确地说培训计划从几秒钟到几年。

作为一个领域,机器学习现在进展很快(在我的职业生涯中,我见过十几个这样的超生长领域,而且总是令人兴奋的)。我们一般的符号神经网络框架的一个特点是我们能徳赢彩票游戏够取得新的进展,并立即将它们集成到我们的长期系统中,并以各种方式建立它们。徳赢中国

在第一线,这是一个功能NetModel-新的训练和未训练的徳赢中国模型一直被添加到其中。(模型托管在云中,但下载和缓存用于桌面或嵌入式使用。)因此,例如,a few weeks agoNetModel得到一个新的徳赢中国模型来推断照片的地理位置basic research从几个月前开始:

网络模型

γ

网络模型[“接受YFC100M地理标记数据培训的resnet-101”]

Now if we give it a picture with sand dunes in it,其对可能位置的最高推断似乎集中在某些沙漠周围:

““首要性”,50}]]" src="//www.4fcm.com/data/uploads/2017/09/InOutImg310.png" alt="GeoBubbleChart[NetModel["ResNet-101 Trained on YFCC100M Geotagged Data"][" ““首要性”,50]“width=”513“height=”311“/>

γ

GeoBubbleChart[ NetModel["ResNet-101 Trained on YFCC100M Geotagged Data"][  CloudGet["https://wolfr.am/dunes"],“首要性”,50 } ]

NetModelhandles networks that can be used for all sorts of purposes—not only as classifiers,but also,例如,作为功能提取程序。

建立在NetModel我们的符号神经网络框架,we've also been able to add 徳赢中国new built-in classifiers to use directly from分类.So now,除了感情用事,we have NSFW,面部年龄和面部表情(是,一个真正的老虎不安全,但在另一个意义上):

"]" src="//www.4fcm.com/data/uploads/2017/09/InOutImg41.png" alt="Classify["NSFWImage",“ “]”width=“256”height=“84”/>

γ

分类[“nswimage”,cloudget[“https://wolver.am/tiger”]

我们的内置图像识别function (whose underlying network you can access withNetModel)已经针对11.2版进行了调优和重新培训,但从根本上说,它仍然是一个分类器。机器学习中发生的重要事情之一是开发新的功能类型,徳赢中国支持新的工作流程。徳赢中国我们在这个方向上有很多进展,but for 11.2 one 徳赢中国new (and fun) example is意象造型—that takes a picture and applies the style of another picture to it:

““ “]”src=“//www.4fcm.com/data/uploads/2017/09/inoutimg52.png”alt=“imagerestyle[” ““ “]”width=“229”height=“292”/>

γ

ImageRestyle[\[占位符],\[占位符]]

为了纪念这个新功能,徳赢中国也许是时候在我的个人主页换成了更“风格化”的东西——尽管很难知道该选择什么:

"GPU"] & /@ {insert image,insert image,insert image,insert image,insert image,insert image}" src="//www.4fcm.com/data/uploads/2017/09/InOutImg82.png" alt="ImageRestyle[#,[] PerformanceGoal -> "Quality",TargetDevice -> "GPU"] & /@ {insert image,insert image,insert image,insert image,insert image,insert image}" width="536" height="139" />

ImageRestyle gallery

γ

图像风格,性能目标->“质量”,目标设备->“GPU”]&/@\[占位符],[占位符],[占位符],\\[占位符],[占位符],\[占位符] }

By the way,another 徳赢中国new feature of 11.2 is the ability to directly export trained networks and other machine-learning functionality.如果你只对一个真正的网络感兴趣,你可以进去MXNET格式-适合在任何地方立即执行MXNET支持。在典型的真实情况下,还需要一些预处理和后处理,完整的功能可以导出到WMLF (Wolfram Machine Learning Format).

云(和iOS)笔记本

我们早在1988年就发明了笔记本的概念,for Mathematica 1.0—and over the past 29 years we've been steadily refining and extending how they work on desktop systems.徳赢彩票游戏大约九年前,我们还开始了一个非常复杂的过程,将我们的笔记本界面引入到Web浏览器中,以便能够在云中直接运行笔记本电脑。无需本地安装。

已经很久了,艰难的旅程。但是在Wolfram语言徳赢中国的新特性和新的Web技术之间(比如同构反应流动莫布克斯)—and heroic efforts of software engineering—we're finally reaching the point where our cloud notebooks are ready for robust prime-time use.像,试试这个:

笔记本电脑

We actually do continuous releases of the钨云—but with Version 11.2 of the Wolfram Language we're able to add a final layer of polish and tuning to cloud notebooks.

You can create and compute directly on the web,and you can immediately "peel off" a notebook to run on the desktop.或者你可以从桌面开始,立刻把你的笔记本推到云端,所以可以分享,embedded—and further edited or computed with—in the cloud.

By the way,当你使用Wolfram云时,你不局限于桌面系统。与Wolfram Cloud App,你也可以在移动设备上使用笔记本电脑。现在11.2版发布了,我们能够推出新版本的Wolfram云应用程序,徳赢中国这使得在手机上编写Wolfram语言代码变得非常现实(这要归功于一些简洁的UX思想)。

说到移动设备,还有一件大事即将到来:交互式Wolfram笔记本电脑在iOS设备(平板电脑和手机)上完全本地和本地运行。This has been another heroic software engineering project—which actually started nearly as long ago as the cloud notebook project.

The goal here is to be able to read and interact with—but not author—notebooks directly on an iOS device.所以现在有了下周发布的Wolfram播放器应用程序,您可以在iOS设备上安装笔记本,使用操纵and other dynamic content,以及阅读和浏览笔记本电脑,整个界面与触摸环境相适应。

多年来,当人们通过电子邮件向我发送笔记本附件时,我感到很沮丧,and I've had to do things like upload them to the cloud to be able to read them on my phone.But now with native notebooks on iOS,I can immediately just read notebook attachments directly from email.

数学极限

Math was the first big application of the Wolfram Language (that's why it was called数学软件!)… and for more than 30 years we've been committed to aggressively pursuing R&D to expand the domain of math that can be made computational.And in Version 11.2 the biggest math advance we've made is in the area of limits.

Mathematica 1.0 back in 1988 already had a basic极限function.多年来极限has gradually been enhanced.但是在11.2年,由于我们在过去几年中开发的算法,它已经达到了一个全新的水平。徳赢中国

计算极限的简单方法是求出幂级数的第一项。但当函数增长太快时,这不起作用,或者有野生的、毛茸茸的奇点。但是在11.2中,我们开发的新算徳赢中国法在处理这样的问题上没有问题:

Limit[E^(E^x + x^2) (-Erf[E^-E^x - x] - Erf[x]),x -> \[Infinity]]

γ

Limit[E^(E^x + x^2) (-Erf[E^-E^x - x] - Erf[x]),x -> \[Infinity]]
-无限]“src=”//www.4fcm.com/data/uploads/2017/09/inoutimg141.png“alt=”limit[3*x+sqrt[9*x^2+4*x-sin[x]],x -> -Infinity]" width="265" height="76" />

γ

极限值[(3 x+sqrt[9 x^2+4 x-sin[x]]),x -> -\[Infinity]]

我们有一套数百万个复杂的极限问题的测试集,这很方便沃尔夫拉姆阿尔法徳赢彩票游戏在过去的几年里,我很高兴地说,通过我们的新算法,我们现在可以立即处理96%以上的问题。徳赢中国

极限在某种意义上是微积分和连续数学的核心,正确地进行极限需要一个关于各种数学领域的巨大知识塔。徳赢彩票游戏多变量限制尤其棘手,因为许多教科书的主要内容基本上都是“很难纠正它们”。好,11.2,thanks to our 徳赢中国new algorithms (and with a lot of support from our algebra,functional analysis and geometry capabilities),我们终于能够正确地做一个非常广泛的多变量限制,说明是否有一个确定的答案,或者限制是否可以证明是不确定的。

11.2版还引入了另外两个方便的数学结构:最大极限MinLimit(有时称为lim sup和lim inf)。一般的极限有一种习惯,当事情变得不确定的时候,就不确定。但是最大极限MinLimithave definite values,并且是应用程序中最常见的。

所以,例如,这里没有明确的一般限制:

极限[sin[x]+cos[x/4],x -> Infinity]

γ

极限[sin[x]+cos[x/4],x -> \[Infinity]]

但是有一个最大极限,结果是一个复杂的代数数:

最大极限[sin[x]+cos[x/4],x -> \[Infinity]] // FullSimplify

γ

最大极限[sin[x]+cos[x/4],x -> \[Infinity]] // FullSimplify
n[%]

γ

n[%]

11.2中的另一徳赢中国个新结构是离散模拟,that gives limits of sequences.就像这里,它说明了素数定理:

离散极限[prime[n]/(n*log[n]),n>无穷大

γ

离散极限[prime[n]/(n log[n]),n->\[无穷大]]

这里给出了一个递推关系解的极限值:

DiscreteLimit[RSolveValue[{x[n+1] == Sqrt[1 + x[n]+1/x[n]],x〔1〕==3 },x[n],n),n->\[无穷大]]
γ

离散极限[RSolveValue[x[n+1]==sqrt[1+x[n]+1/x[n],x〔1〕==3 },x[n],N]n->\[无穷大]]

各种新数据徳赢中国

总有新的数据在徳赢中国Wolfram知识库-每秒从各种数据馈送流,and systematically being added by our curators and curation systems.The architecture of our cloud and desktop system allows both 徳赢中国new data and new types of data (as well as natural language input for it) to be immediately available in the Wolfram Language as soon as it's in the Wolfram Knowledgebase.

在11.1版和11.2版之间,知识库已经更新了数百万次。还添加了一些新类型的数据。徳赢中国例如,经过几年的发展,我们现在已经掌握了所有重大军事冲突的准确数据,battles,等。历史上:

实体[实体]

γ

实体[“军事冲突”,“第二次PunicWar”【实体属性】【军事冲突】“战斗”
地理位置图[%]

γ

地理位置图[%]

11.2中的另一个新功能是大大增强了Wol徳赢中国fram语言中数据的预测性缓存,使得使用来自Wolfram知识库的大量整理数据进行计算更加高效。

By the way,11.2版是自徳赢中国Wolfram数据存储库启动了。通过数据存储库,11.2 has access to nearly 600 curated datasets across a very wide range of areas.11.2现在还支持以下功能ResourceSubmit,for programmatically submitting data for publication in the Wolfram Data Repository.(你也可以发布数据使用云部署

There's a huge amount of data and types of computations available in Wolfram|Alpha—that with great effort have been brought to the level where they can be relied on,至少对于Wolfram Alpha中典型的单次使用而言。但是,我们的长期目标之一是尽可能多地采取行动,并将水平提高到可以构建到核心Wolfram语言的水平,and relied on for systematic programmatic usage.

在11.2版中,发生这种情况的区域是海洋潮汐。所以现在有一个函数潮汐数据这可以为世界上任何一个潮汐站提供潮汐预报。实际上,我在最近的一次LiveCoding会话中发现自己使用了这个函数,我在那里做了这样的工作,以至于我需要知道1913年阿伯丁港的每日水位。(观看)抽搐记录找出原因!)

Tidedata[实体[

γ

tidetata[实体[“城市”,{“阿伯丁”)"Maryland",“美国”],“水位”DateRange[DateObject[{1913,1,1}],日期对象[1913,12,31}],“天”
DATEListTrime[%]

γ

DATEListTrime[%]

地理图像

地理学相关功能内置了世界详细地图。他们还可以获得低分辨率的卫星图像。但是在11.2版中有一个新的函数徳赢中国地理图像使用综合外部服务提供全分辨率卫星图像:

地理图像[地理磁盘[实体][

γ

地理图像[geodisk[entity[“building”,“相位::qzh8d”],数量[ 0.4,“英里”
地理图像[地理磁盘[实体][
γ

地理图像[geodisk[entity[“building”,"Stonehenge::46k59"],Quantity[250,“脚”]

我最终使用了地理图像in每个两者之中LiveCoding会话我最近才这么做。Yes,原则上,人们可以上网找到某个地方的卫星图像,但令人惊讶的是,当一个人可以通过编程的方式将卫星图像输入Wolfram语言,然后将其输入到图像处理,或可视化,或machine-learningfunctions.就像这里的A特征空间图加利福尼亚州火山卫星图像:

特征空间图[geoimage/@geointities[实体[

γ

featurespaceplot[geoimage/@geointities[entity[“行政区划”,{"California",“美国”],“火山”]

We're always updating and adding all sorts of geo data in the Wolfram Knowledgebase.And for example,as of Version 11.2,我们现在已经得到了月球的高分辨率地理高程数据,这对我们最近的研究非常有用。precision eclipse computation project.

无]“width=”564“height=”433“src=”//www.4fcm.com/data/uploads/2017/09/inoutimg271.png“alt=”listplot3d[geoElevationData[geodisk[entity[“mannedspace mission”,“Apollo15”[实体属性[“MannedSpaceMission”,“着陆位置”],数量[ 10,“英里”]mesh->none]“width=”564“height=”433“width=”619“height=”431“/>

γ

ListPlot3D[ GeoElevationData[  GeoDisk[Entity["MannedSpaceMission",“Apollo15”[实体属性[“MannedSpaceMission”,“着陆位置”],数量[ 10,“英里”]Mesh -> None]

Visualization

Wolfram语言的一个明显优势是其广泛的集成和高度自动化的可视化功能。Version 11.2 adds some convenient 徳赢中国new functions and options.一个例子是StackedListPlot,哪一个,顾名思义,生成堆叠(累积)列表图:

StackedListPlot[RandomInteger[10,{ 3,30 } ]

γ

StackedListPlot[RandomInteger[10,{ 3,30 } ]

还有堆叠式目录图,here working with historical time series from the Wolfram Knowledgebase:

StackedDateListPlot[实体类[TakeMaximum[10][日期:[“人口”,所有,“协会”plotlabels->automatic]“title=”stackedDateListPlot[entityClass[“国家”,实体属性[“国家”,“人口”]->TakeMaximum[10]][日期:[“人口”,所有,“协会”plotlabels->automatic]“width=”551“height=”294“class=”Alignnone size full wp-image-14564“/>

γ

stackedDateListPlot[entityClass[“国家”,实体属性[“国家”,“人口”]->TakeMaximum[10]][日期:[“人口”,所有,“协会”plotlabels->automatic]
StackedDateListPlot[实体类[TakeMaximum[10][日期:[“人口”,所有,“协会”plotlabels->自动,PlotLayout -> "Percentile"]" title="StackedDateListPlot[ EntityClass[ "Country",实体属性[“国家”,“人口”]->TakeMaximum[10]][日期:[“人口”,所有,“协会”plotlabels->自动,plotlayout->“percentile”]“width=”518“height=”304“class=”Alignnone size full wp-image-14567“/>

γ

stackedDateListPlot[entityClass[“国家”,实体属性[“国家”,“人口”]->TakeMaximum[10]][日期:[“人口”,所有,“协会”plotlabels->自动,PlotLayout -> "Percentile"]

在Wolfram语言中,我们的目标之一是尽可能自动地做出良好的风格选择。在11.2版中,例如,为解剖三维.你总是可以明确地给出你想要的任何样式。但我们提供了许多默认主题。你可以选一本经典的解剖学书(顺便说一下,所有这些三维对象都是完全可操作和可计算的):

“classic”]“src=”//www.4fcm.com/data/uploads/2017/09/inoutimg312.png“alt=”anatomyplot3d[实体[“解剖结构”,"LeftHand"],Plottheme->“Classic”]“width=”479“height=”353“/>
γ

AnatomyPlot3d[实体[“解剖结构”,“LeftHand”],Plottheme->“Classic”]

Or you can go for more of aGray's Anatomylook:

“Vintage”]“src=”//www.4fcm.com/data/uploads/2017/09/inoutimg321.png“alt=”anatomyplot3d[实体[“解剖结构”,"LeftHand"],Plottheme->“Vintage”]“width=”483“height=”353“/>

γ

AnatomyPlot3d[实体[“解剖结构”,"LeftHand"],Plottheme—>“复古”]

或者,你可以有一个“科学”的主题,试图使不同的结构尽可能地与众不同:

“scientific”]“src=”//www.4fcm.com/data/uploads/2017/09/inoutimg331.png“alt=”anatomyplot3d[实体[“解剖结构”,"LeftHand"],Plottheme->“Scientific”]“width=”493“height=”360“/>

γ

stackedDateListPlot[entityClass[“国家”,实体属性[“国家”,“人口”]->TakeMaximum[10]][日期:[“人口”,所有,“协会”plotlabels->自动,PlotLayout -> "Percentile"]

三维计算几何

Wolfram语言具有很强的计算几何能力,可以处理精确的表面和近似的网格。在3D中顺利处理构造几何是一个巨大的算法挑战,但是经过多年的工作,Version 11.2 can do it:

区域划分[Mengermesh[2,3],<br/>边界隔离区[球[1,1,1 } ] ]

γ

区域划分[Mengermesh[2,3],BoundaryDiscretizeRegion[Ball[{1,1,1 } ] ]

当然,所有东西都能立即融入系统的其他部分:

卷[%]

γ

卷[%]

更多音频

第11版引入了一个主要的新框架,用于用Wolfram语言进行徳赢中国大规模音频处理。我们仍在基于这个框架开发各种功能,especially using machine learning.And in Version 11.2 there are a number of immediate enhancements.There are very practical things,像内置支持听觉捕捉under Linux.现在还有动态的概念AudioStream,它的播放可以通过程序控制。

另一个新功能是徳赢中国演讲综合,which creates audio from text:

SpeechSynthesize[

γ

演讲合成器[你好]
谱图[%]

γ

谱图[%]

捕捉屏幕

Wolfram语言试图让您随时随地获取数据。11.2版增加的一项功能是能够捕获计算机屏幕的图像。(光栅化has been able to rasterize complete notebooks for a long time;CurrentNotebookImage现在,从你的屏幕上的笔记本上捕获可见的图像。)这是我的主(第一)屏幕的图像,在我写这篇文章时捕捉到:

当前屏幕图像[1]

当前屏幕输出

γ

当前屏幕图像[1]

当然,我现在可以对这幅图像进行计算,就像我在其他图像上一样。Here's a map of the inferred "saliency" of different parts of my screen:

“]//colorize”src=“//www.4fcm.com/data/uploads/2017/09/inoutimg402.png”alt=“imagesaliencyfilter[” "]//Colorize" width="459" height="313" />

γ

imagesalieencyfilter[currentScreenImage[1]]//上色

语言功能

开发Wolfram语言的一部分是添加主要的新框架。徳赢中国但另一部分是抛光系统,实现新功能,使系统中的工作变得更加徳赢中国容易,更平滑、更清晰。

下面是我们在11.2中添加的一些函数。第一个很简单,但有用:TakeList-一种函数,它连续地从一个列表中取元素块:

TakeList[字母表],{2,5,三,4}]

γ

TakeList[字母表],{2,5,三,4}]

Then there's发现重复(的“同事”查找传输重复),对于fibonacci序列mod 10,在这里找到序列的精确重复:

FindRepeat[Mod[Array[Fibonacci,500,10 ] ]

γ

FindRepeat[Mod[Array[Fibonacci,500,10 ] ]

这里有一个非常不同的新功能:添加到徳赢中国资本化这运用了启发式的大写“重要词”使某物“标题的情况”。(是的,对于一个单独的字符串来说,这看起来并不那么有用;but it's really useful when you've got 100 strings from different sources to make consistent.)

Capitalize[

γ

Capitalize["a 徳赢中国new kind of science","TitleCase"]

Talking of presentation,下面是一个简单但非常有用的新输出格式:徳赢中国DecimalForm.当数字变大时,通常用科学符号表示。但是DecimalForm强制“小学”数字格式,without scientific notation:

表[16.5 ^ n,{n,10 }

γ

表[16.5 ^ n,{n,10 }
decimalform[表[16.5^n,{n,10 } ]

γ

decimalform[表[16.5^n,{n,10 } ]

Another language enhancement added in 11.2—though it's really more of a seed for the future—isTwoWayRule,输入为<>。从1.0版开始规则(->)多年来我们发现规则increasingly useful as an inert structure that can symbolically represent diverse kinds of transformations and connections.规则基本上是单向的:“左侧到右侧”。But one also sometimes needs a two-way version—and that's whatTwoWayRule提供。

马上TwoWayRule可以使用,例如,要在图形中输入无向边,或成对的级别进行交换Transpose.但在未来,it'll be used more and more widely.

图[ { 1<>2,2 <> 3,3 <> 1 }

γ

图[ { 1<>2,2 <> 3,3 <> 1 }

11.2具有各种其他语言增强功能。Here's an example of a somewhat different kind: the functions丝状体射线通过EarrayToString,它处理了一些比较棘手的问题,即使用各种编码(如UTF-8)在原始字节数组和字符串之间进行转换。

Initialization & System Operations

如何让Wolfram语言以某种特定的方式自动初始化自己?从1.0版开始,you've been able to set up an init.m file to run at initialization time.But finally now in Version 11.2 there's a much more general and programmatic way of doing this—using初始化值以及相关结构。

它是由持久值11.1中引入的框架。And what's particularly nice 徳赢彩票游戏about it is that it allows a whole range of "persistence locations"—so you can store your initialization information on a per-session,per-computer,每个用户,or also (徳赢中国new in 11.2) per-notebook way.

谈论到1.0版,徳赢彩票游戏下面是一个小故事。Back in Version 1.0,Mathematica(和当时一样)几乎总是用来显示计算机上还有多少可用内存(和,对,那时你必须非常小心,因为通常没有太多)。好,一路上的某个地方,随着虚拟内存的普及,人们开始认为“可用记忆”并不重要,我们停止展示它。但是现在,在离开25多年之后,现代的操作系统让我们把它带回来,有了新的功能徳赢中国内存可用在11.2版中。而且,对,对于我的电脑来说,与1988年的结果相比,结果已经增加了大约5位数:徳赢彩票游戏

可用存储器

γ

可用存储器

统一异步任务

There've been ways to do some kinds of asynchronous or "background" tasks in the Wolfram Language for a while,但是在11.2中有一个完整的系统框架。There's a thing called任务对象它象征性地表示一个异步任务。现在基本上有三种方法可以执行这样的任务。第一,有CloudSubmit,它将任务提交到云中执行。Then there's本地提交,which submits the task to be executed on your local computer,but in a separate subkernel.最后,有会议提交,which executes the task in idle time in your current Wolfram Language session.

提交任务时,它不需要执行(您可以使用计划任务).您从任务中“听到”的方式是通过“处理程序函数”:当您将任务提交到“处理”任务执行过程中可能发生的某些事件时设置的函数(完成,错误,等等)。

There are also functions like任务暂停塔斯卡波特任务等待等等,让你“从外部”与任务互动。而且,对,当你进行大型机器学习培训时,例如,这很方便。

连通性

我们一直渴望让Wolfram语言尽可能地联系起来。And in Version 11.2 we've added a variety of features to achieve that.在第11版中,我们介绍了认证选项,which lets you give credentials in functions likeURL执行.版本11已经允许许可密钥(又名一个“APP ID”。在11.2中,您现在可以给出一个明确的用户名和密码,你也可以使用安全身份验证密钥提供OAuth凭据。这是棘手的事情,但我很高兴我们能用Wolfram语言的象征性特征清晰地表达它,当你这样做的时候,它真的很有用,例如,实际上,使用大量的内部网站或API。

回到第10版(2014年),我们引入了非常强大的使用理念激活功能为Web API提供一个符号规范,可以使用云部署.Then in Version 10.2 we introduced邮件接收函数,which responds not to web requests,but instead to receiving mail messages.(By the way,in 11.2 we've considerably strengthened发送邮件,特别是添加了各种身份验证和地址验证功能。)

在版本11中,我们介绍了渠道框架,它允许在Wolfram语言实例(和外部程序)之间发布订阅交互-启用聊天之类的功能,以及许多有用的内部服务。好,在我们不断实现自动化和统一的道路上,我们将在11月2日介绍信道接收函数-它可以部署到云端,以响应在特定通道上发送的任何消息。

In the low-level software engineering of the Wolfram Language we've used sockets for a long time.几年前,我们开始在该语言中公开一些套接字功能。现在在11.2中,我们有了一个完整的套接字框架。socket框架支持传统的TCP套接字,as well as modern ZeroMQ sockets.

外部程序

从一开始,the Wolfram Language has been able to communicate with external C programs—actually using its nativeWSTP (Wolfram Symbolic Transfer Protocol)符号表达式传输协议。几年前J/LinkNETLink启用了与Java和.NET程序的无缝连接。RLink对R也一样。还有一些事情LibraryLink,允许直接连接到DLL或运行过程用于从shell运行程序。

But 11.2 introduces a 徳赢中国new form of external program communication:ExternalEvaluate.ExternalEvaluate是用类似于Wolfram语言支持repl样式输入/输出的语言进行计算。The two first examples available in 11.2 are Python and NodeJS.

这里是一个使用nodejs完成的计算,尽管这肯定会更好地直接在wolfram语言中完成:

外部评估[

γ

ExternalEvaluate["NodeJS",“数学.sqrt(50)”]

这是一个python计算(是的,它的使用和BitAnd):

外部评估[

γ

外部评估[“python”,"[ i & 10 for i in range(10)]"]

当然,当一个人访问大型外部代码库时,事情开始变得有用的地方。And what's nice is that one can use the Wolfram Language to control everything,分析结果。ExternalEvaluate从某种意义上说,它是一个非常轻量级的结构,人们甚至可以在一些Wolfram语言代码的深层次中经常使用它。

周围有一个基础设施ExternalEvaluate,旨在连接到正确的可执行文件,适当地转换类型,and so on.还有启动外部会话,它允许您启动单个外部会话,然后在其中执行多个评估。

The Whole List

So is there still more to say 徳赢彩票游戏about 11.2?对!有很多新的功能和特性,我根本没有提到徳赢中国。Here's amore extensive list:

徳赢中国新特点

But if you want to find out 徳赢彩票游戏about 11.2,最好的办法是run it.实际上,我已经在我的个人机器上运行了几个月的11.2的预发布版本。所以到目前为止,我认为新的特性和功能是理所当然的,徳赢中国尽管,earlier on,I kept on saying "this is really useful;我们怎么能有30年没有这样的经历呢?”.好,现实地,it's taken building everything we have so far—not only to provide the technical foundations,但同时也要培养思想,11.2。但是现在11.2的工作已经完成了,11.2已经准备好走向世界,并提供我们数十年的研究和开发的最新成果。

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