View source for जूलिया (प्रोग्रामिंग लैंग्वेज)

{{Infobox programming language
| name = जूलिया
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| logo size = 120px
| logo caption = 
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| screenshot caption = 
| paradigm = [[multi-paradigm programming language|Multi-paradigm]]: [[multiple dispatch]] (primary paradigm), [[functional programming|functional]],  [[procedural programming|procedural]], [[metaprogramming|meta]], [[reflective programming|reflective]], [[multistaged programming|multistaged]],<ref>{{cite web |url=https://medium.com/@acidflask/smoothing-data-with-julia-s-generated-functions-c80e240e05f3#.615wk3dle |title=Smoothing data with Julia's @generated functions |quote=Julia's generated functions are closely related to the multistaged programming (MSP) paradigm popularized by Taha and Sheard, which generalizes the compile time/run time stages of program execution by allowing for multiple stages of delayed code execution. |date=5 November 2015 |access-date=9 December 2015}}</ref> [[object-oriented programming|object-oriented]]<ref>{{Cite web |title=2. Object-Oriented Programming - Beginning Julia Programming: For Engineers and Scientists [Book] |url=https://www.oreilly.com/library/view/beginning-julia-programming/9781484231715/A458482_1_En_2_Chapter.html |access-date=2023-01-26 |website=www.oreilly.com |language=en}}</ref>
| released = {{Start date and age|2012}}<ref name="announcement">{{cite web
  | title      = Why We Created Julia
  | date       = February 2012
  | website    = Julia website
  | url        = https://julialang.org/blog/2012/02/why-we-created-julia
  | access-date = 7 February 2013
  }}</ref>
| designer = [[Jeff Bezanson (programmer)|Jeff Bezanson]], [[Alan Edelman]], [[Stefan Karpinski]], [[Viral B. Shah]]
| developer = [[Jeff Bezanson (programmer)|Jeff Bezanson]], [[Stefan Karpinski]], [[Viral B. Shah]], and other contributors<ref name="license">{{cite web
  | url = https://github.com/JuliaLang/julia/blob/master/LICENSE.md
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  | date = September 2017
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  }}</ref><ref>{{cite web
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  | title = Contributors to JuliaLang/julia
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| latest_release_version = {{wikidata|property|reference|edit| Q28974961 | P548=Q2804309 |P348}}
| latest_release_date = {{start date and age|{{wikidata|qualifier| Q28974961 | P548=Q2804309 |P348|P577}}|df=y}} and <br /> {{wikidata|property| Q28974961 | P548=Q15726348 |P348}} [[long-term support|LTS]]<ref>{{Cite web |title=GitHub - JuliaLang/julia at release-1.6 |url=https://github.com/JuliaLang/julia/tree/release-1.6 |access-date=2022-07-19 |website=GitHub |language=en}}</ref><ref>{{Cite web |title=release-1.6: Backports for 1.6.7 by KristofferC · Pull Request #45319 · JuliaLang/julia |url=https://github.com/JuliaLang/julia/pull/45319 |access-date=2022-05-16 |website=GitHub |language=en}}</ref> / {{start date and age|2022|07|19|df=y}}
| latest preview version = 1.9.0-beta4<ref>{{Cite web |title=Backports for Juila 1.9.0-beta4 by KristofferC · Pull Request #48311 · JuliaLang/julia |url=https://github.com/JuliaLang/julia/pull/48311 |access-date=2023-02-10 |website=GitHub |language=en}}</ref><ref>{{Cite web |title=Backports for julia 1.9.0-beta3 by KristofferC · Pull Request #48075 · JuliaLang/julia |url=https://github.com/JuliaLang/julia/pull/48075 |access-date=2023-01-04 |website=GitHub |language=en}}</ref><ref>{{Cite web |title=Releases · JuliaLang/julia |url=https://github.com/JuliaLang/julia/releases |access-date=2023-01-04 |website=GitHub |language=en}}</ref>
| latest_preview_date = {{start date and age|2023|02|07|df=y}} and 1.8.6<ref>{{Cite web |title=Backports for Julia 1.8.6 by KristofferC · Pull Request #48556 · JuliaLang/julia |url=https://github.com/JuliaLang/julia/pull/48556 |access-date=2023-02-10 |website=GitHub |language=en}}</ref> being worked on and 1.10.0-DEV with daily updates<ref>{{Cite web |title=Set VERSION to 1.10.0-DEV by KristofferC · Pull Request #47222 · JuliaLang/julia |url=https://github.com/JuliaLang/julia/pull/47222 |access-date=2022-10-19 |website=GitHub |language=en}}</ref>
| typing = [[Dynamic programming language|Dynamic]],<ref name="Engheim">{{Cite web|last=Engheim|first=Erik|date=2017-11-17|title=Dynamically Typed Languages Are Not What You Think|url=https://erik-engheim.medium.com/dynamically-typed-languages-are-not-what-you-think-ac8d1392b803|access-date=2021-01-27|website=Medium|language=en}}</ref> [[type inference|inferred]], [[strong and weak typing|strong]],<ref name="Engheim" /> [[nominal type system|nominative]], [[parametric polymorphism|parametric]], [[optional typing|optional]]
| implementations = 
| dialects = 
| influenced by = {{Flatlist}}
* [[C (programming language)|C]]<ref name="announcement"/>
* [[Dylan (programming language)|Dylan]]<ref name="goldilocks">{{cite web |last1=Stokel-Walker |first1=Chris |title=Julia: The Goldilocks language |url=https://increment.com/programming-languages/goldilocks-language-history-of-julia/ |website=Increment |publisher=Stripe |access-date=23 August 2020}}</ref>
* [[Lisp (programming language)|Lisp]]<ref name="announcement"/><!--only the parser implemented by FemtoLisp, a [[Scheme (programming language)|Scheme]]-like implementation (see: "unsupported" "julia --lisp" that invokes it, but its only influence on the language/syntax – Lisp-like macros? Maybe not even Lisp's CLOS "multimethods"? as Dylan with "multiple dispatch" was cut from the list-->
* [[Lua (programming language)|Lua]]<ref name="Introduction">{{Cite web|url=https://docs.julialang.org/en/v1/|title=<!--Chapter: Introduction under --> Home · The Julia Language|website=docs.julialang.org|language=en|access-date=2018-08-15}}</ref>
* [[Wolfram Mathematica|Mathematica]]<ref name="announcement"/> (strictly its [[Wolfram Language]]<ref>{{cite web |url=https://fatiherikli.github.io/programming-language-network/#language:Julia |title=Programming Language Network |publisher=GitHub |access-date=6 December 2016}}</ref><ref>{{Cite web|title=What Should We Call the Language of Mathematica?—Stephen Wolfram Writings|url=https://writings.stephenwolfram.com/2013/02/what-should-we-call-the-language-of-mathematica/|access-date=2021-06-24|website=writings.stephenwolfram.com|language=en}}</ref>)
* [[MATLAB]]<ref name="announcement"/>
* [[Perl]]<ref name="Introduction"/>
* [[Python (programming language)|Python]]<ref name="Introduction"/>
* [[R (programming language)|R]]<ref name="announcement"/>
* [[Ruby (programming language)|Ruby]]<ref name="Introduction"/>
* [[Scheme (programming language)|Scheme]]<ref name="JuliaCon2016">{{cite web |url=http://www.juliacon.org |title=JuliaCon 2016 |publisher=JuliaCon |quote="He has co-designed the programming language Scheme, which has greatly influenced the design of Julia"|access-date=6 December 2016}}</ref>
{{endflatlist}}
| influenced = 
| programming language = Julia, [[C (programming language)|C]],<!-- "Remove when C11 is required for C code" https://github.com/JuliaLang/julia/search?utf8=%E2%9C%93&q=C11&type=

"These roughly follows the c11/c++11 memory model [..] The only exception is the GC safepoint and GC state transitions [..] We use the compiler intrinsics to implement a similar API to the c11/c++11" https://github.com/JuliaLang/julia/blob/44f3d7c921cbe50105a54258db2febb65a4b9d44/src/julia_threads.h
--> [[C++]], [[Scheme (programming language)|Scheme]], [[LLVM]]<ref>{{Cite web |title=Building Julia (Detailed) |website=[[GitHub]] |date=September 2017 |url=https://github.com/JuliaLang/julia/blob/master/doc/src/devdocs/build/build.md#required-build-tools-and-external-libraries |access-date=2022-05-16}}</ref>
| platform = Tier&nbsp;1: [[x86-64]], [[IA-32]]; [[CUDA]]&nbsp;10.1+<ref>{{Cite web|title=NVIDIA CUDA ⋅ JuliaGPU|url=https://juliagpu.org/cuda/|access-date=2022-01-17|website=juliagpu.org|quote=we have shown the performance to approach and even sometimes exceed that of CUDA C on a selection of applications from the Rodinia benchmark suite}}</ref>/Nvidia GPUs <small>(for Linux and Windows)</small><br /> Tier&nbsp;2: 64-bit [[AArch64|Arm]] (e.g. [[Apple M1]] Macs, while Julia also has tier&nbsp;1 support [[#Current and future platforms|using Rosetta]]<ref name="Apple Silicon" />), 32-bit [[Microsoft Windows|Windows]] <small>(64-bit is tier&nbsp;1)</small><br /> Tier&nbsp;3: 32-bit [[ARM architecture family|Arm]], [[PowerPC]], AMD ([[ROCm]]) GPUs and [[oneAPI (compute acceleration)|oneAPI]]/Intel's GPUs.<br /> Also supports Google's [[tensor processing unit|TPUs]],<ref>{{Cite web|title=External Method Tables by Keno · Pull Request #39697 · JuliaLang/julia|url=https://github.com/JuliaLang/julia/pull/39697|access-date=2021-06-09|website=GitHub|language=en}}</ref> and has web browser support <small>(for [[JavaScript]] and [[WebAssembly]])</small>,<ref name="WebAssembly"/> and can work in [[Android (operating system)|Android]]. For more details see {{Cite web|url=https://julialang.org/downloads/#currently_supported_platforms|title=supported platforms}}
| operating system = [[Linux]], [[macOS]], [[Microsoft Windows|Windows]] and <!-- no longer just community support for --> [[FreeBSD]]
| license = [[MIT License|MIT]] (core),<ref name="license"/><!--for core language while, by default, "the environment, which consists of the language, user interfaces, and libraries, is under the GPL"--> [[GNU General Public License|GPL v2]];<ref>{{Cite web |title=julia/julia.spdx.json |website=[[GitHub]] |date=September 2017 |url=https://github.com/JuliaLang/julia/blob/7b395153e80672f8cdb18f51dd653a85e28b2070/julia.spdx.json |access-date=2022-05-16}}</ref><ref>{{cite newsgroup|url=https://groups.google.com/forum/#!topic/julia-users/v4OjEK7azBs |title=Non-GPL Julia? |website=Groups.google.com |access-date=2017-05-31}}</ref><!--as some few libraries used by the standard library (that can be excluded) are [[copyleft]]--> a [[makefile]] option omits GPL libraries<ref>{{cite web |url=https://github.com/JuliaLang/julia/pull/10870 |title=Introduce USE_GPL_LIBS Makefile flag to build Julia without GPL libraries |website=[[GitHub]] |quote=Note that this commit does not remove GPL utilities such as git and busybox that are included in the Julia binary installers on Mac and Windows.<!--dropped as of 0.5 then only libgit2--> It allows building from source with no GPL library dependencies.}}</ref>
| file ext = .jl
| website = {{Official website|https://JuliaLang.org|name=JuliaLang.org}}
}}
जूलिया एक उच्च-स्तरीय [[गतिशील प्रोग्रामिंग भाषा|गतिशील प्रोग्रामिंग लैंग्वेज]] है। इसकी विशेषताएं [[संख्यात्मक विश्लेषण]] और [[कम्प्यूटेशनल विज्ञान|संगणनीय विज्ञान]] के लिए उपयुक्त हैं।<ref>{{cite web
  | date        = 15 October 2012
  | last        = Bryant
  | first       = Avi
  | title       = Matlab, R, and Julia: Languages for data analysis
  | url         = http://radar.oreilly.com/2012/10/matlab-r-julia-languages-for-data-analysis.html
  | archive-url = https://web.archive.org/web/20140426110631/https://strata.oreilly.com/2012/10/matlab-r-julia-languages-for-data-analysis.html
  | archive-date= 2014-04-26
  | publisher   = O'Reilly Strata
  }}</ref><ref>{{cite web
  | date        = 23 August 2015
  | last        = Singh
  | first       = Vicky
  | title       = Julia Programming Language – A True Python Alternative
  | url         = https://www.technotification.com/2018/08/julia-programming-language.html
  | publisher   = Technotification
  }}</ref><ref name="infoworld">{{cite magazine
  | last        = Krill
  | first       = Paul
  | title       = New Julia language seeks to be the C for scientists
  | url         = https://www.infoworld.com/article/2616709/new-julia-language-seeks-to-be-the-c-for-scientists.html
  | magazine    = InfoWorld
  | date        = 18 April 2012
  }}</ref><ref>{{cite magazine
  | last        = Finley
  | first       = Klint
  | title       = Out in the Open: Man Creates One Programming Language to Rule Them All
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  | magazine    = Wired
  | date        = 3 February 2014
  }}</ref>

जूलिया के प्रारूप विशिष्ट पहलुओं में गतिशील प्रोग्रामिंग लैंग्वेज में [[पैरामीट्रिक बहुरूपता]] के साथ इसके मूल [[प्रोग्रामिंग प्रतिमान]] के रूप में [[एकाधिक प्रेषण]] के साथ एक प्रणाली सम्मिलित है। जूलिया [[समवर्ती कंप्यूटिंग|समवर्ती संगणनीयता]], रचनात्मक [[समानांतर कंप्यूटिंग|समानांतर संगणनीयता]] और वितरित संगणनीयता का समर्थन करता है<ref>{{cite web|title=GitHub - JuliaParallel/MPI.jl: MPI wrappers for Julia.|url=https://github.com/JuliaParallel/MPI.jl|publisher=Parallel Julia|access-date=2019-09-22}}</ref> या अंतर्निहित अनुरूप<ref>{{Cite web|url=https://discourse.julialang.org/t/questions-about-getting-started-with-parallel-computing/25341/3?u=palli|title=Questions about getting started with parallel computing|date=2019-06-16|website=JuliaLang|language=en-US|access-date=2019-10-08}}</ref> [[ओपनएमपी]]-शैली धागे के साथ, और [[सी (प्रोग्रामिंग भाषा)|सी (प्रोग्रामिंग लैंग्वेज)]] [[फोरट्रान]] लाइब्रेरी का [[विदेशी फ़ंक्शन इंटरफ़ेस|विदेशी फलन इंटरफ़ेस]] बिना एडेप्टर पैटर्न ग्लूकूट के जूलिया [[समय-समय पर संकलन]] जस्ट-इन-टाइम (जेआईटी) कंपाइलर का उपयोग करती है जिसे जूलिया समूह में अहेड-ऑफ-टाइम  (जेएओटी) संकलन कहा जाता है, क्योंकि जूलिया किसी भी कूट को चलाने से पहले सभी को [[मशीन कोड|यन्त्र कूट]] में संकलित करती है।<ref>{{cite web |last1=Fischer |first1=Keno |last2=Nash |first2=Jameson |title=Growing a Compiler - Getting to Machine Learning from a General Purpose Compiler - JuliaHub |url=https://juliahub.com/blog/2019/02/growing-a-compiler/ |access-date=2022-11-16 |website=juliahub.com}}</ref><ref>{{cite web |title=Creating a sysimage |url=https://julialang.github.io/PackageCompiler.jl/dev/devdocs/sysimages_part_1/ |website=PackageCompiler Documentation}}</ref>

जूलिया कचरा-संग्रह,<ref>{{cite newsgroup|url=https://groups.google.com/forum/#!topic/julia-users/6_XvoLBzN60 |title=Suspending Garbage Collection for Performance...good idea or bad idea? |website=Groups.google.com |access-date=2017-05-31}}</ref> [[उत्सुक मूल्यांकन]] का उपयोग करता है, और [[फ़्लोटिंग-पॉइंट अंकगणित|अंकगणितीय]] [[फ़्लोटिंग-पॉइंट अंकगणित|फ़्लोटिंग-पॉइंट]] के लिए उपयुक्त लाइब्रेरी सम्मिलित करता है जो  फ़्लोटिंग-पॉइंट गणना, रैखिक बीजगणित, [[यादृच्छिक संख्या पीढ़ी]], और [[नियमित अभिव्यक्ति]] मिलान का समर्थन करती है। कई लाइब्रेरी उपलब्ध हैं, जिनमें कुछ तीव्र फूरियर रूपांतरण सम्मिलित हैं जो पहले जूलिया के साथ संग्रहित किए गए थे और अब भिन्न हैं।<ref>now available with <code>using [[FFTW]]</code> in current versions (That dependency, is one of many which, was moved out of the standard library to a package because it is GPL licensed, and thus is not included in Julia 1.0 by default.) {{Cite web|url=https://github.com/JuliaLang/julia/pull/21956|title=Remove the FFTW bindings from Base by ararslan · Pull Request #21956 · JuliaLang/julia|website=GitHub|language=en|access-date=2018-03-01}}</ref>

कई विकास उपकरण जूलिया में कोडन का समर्थन करते हैं, जैसे एकीकृत विकास वातावरण, जिसमे माइक्रोसॉफ्ट के विज़ुअल स्टूडियो कूट के लिए एक [[प्लग-इन (कंप्यूटिंग)|प्लग-इन]] उपलब्ध है<ref>{{Cite web |title=Julia for Visual Studio Code |url=https://www.julia-vscode.org/ |access-date=2022-07-17 |website=www.julia-vscode.org}}</ref> डिबगिंग और [[लिंट (सॉफ्टवेयर)|लिंट]] समर्थन प्रदान करना; एकीकृत उपकरणों की विशेषता है। एक [[रूपरेखा (कंप्यूटर प्रोग्रामिंग)]] (और लौ ग्राफ समर्थन उपलब्ध है<ref>{{cite web|last=Holy|first=Tim|title=GitHub - timholy/ProfileView.jl: Visualization of Julia profiling data.|website=[[GitHub]]|date=2019-09-13|url=https://github.com/timholy/ProfileView.jl|access-date=2019-09-22}}</ref><ref>{{cite web|last=Gregg|first=Brendan|title=GitHub - brendangregg/FlameGraph: Stack trace visualizer.|website=[[GitHub]]|date=2019-09-20|url=https://github.com/brendangregg/FlameGraph|access-date=2019-09-22}}</ref> अंतर्निहित एक के लिए), डिबगर,<ref>{{Cite web|url=https://julialang.org/blog/2019/03/debuggers|title=A Julia interpreter and debugger|website=julialang.org|access-date=2019-04-10}}</ref> और रिबगर.जेएल संकुल सहभागी प्रोग्रामिंग बार-निष्पादन डिबगिंग का समर्थन करता है{{Efn|<!--quote= --> [With Rebugger.jl] it is possible to:
* test different modifications to the code or arguments without exiting "debug mode" or saving the file
* run the same chosen block of code repeatedly without needing to repeat "setup" work placing nested method in the original call stack.<ref name="Rebugger">{{Cite web|url=https://discourse.julialang.org/t/ann-rebugger-interactive-debugging-for-julia-0-7-1-0/13843|title=[ANN] Rebugger: interactive debugging for Julia 0.7/1.0|quote=<!--Better in the "Efn" footnote above?-->
|date=2018-08-21|website=JuliaLang|language=en|access-date=2019-04-10}}</ref>}}<ref>{{Cite web|url=https://timholy.github.io/Rebugger.jl/dev/|title=Home · Rebugger.jl|website=timholy.github.io|access-date=2019-04-10}}</ref>

जूलिया अन्य लैंग्वेज के साथ भी कार्य करती है, जिसमे अतिरिक्त पैकेजों के उपयोग के साथ C को कॉल करने का विशेष समर्थन है। इसे पायथन के साथ-साथ आर, जंग, सी ++, एसक्यूएल और जावास्क्रिप्ट के साथ कार्य करने या संकलित करने के लिए भी प्रारूपित किया गया है।

जूलिया को एक पैकेज का उपयोग करके द्विआधारी [[निष्पादन]] में संकलित किया जा सकता है  इसके लिए सभी जूलिया सुविधाओं का समर्थन करना एक आवश्यक विशेषता है। किसी भिन्न पैकेज का उपयोग करके इन्हें छोटे द्विआधारी निष्पादन योग्य भी बनाया जा सकता हैं  परन्तु तब जूलिया [[रनटाइम (कार्यक्रम जीवनचक्र चरण)|रनटाइम]]  'निष्पादन योग्य' में सम्मिलित नहीं है। नीचे  9 KB कंप्यूटर या 2 KB RAM वाले माइक्रोकंट्रोलर के लिए भी डिफ़ॉल्ट रूप से, जूलिया कूट सभी जूलिया सुविधाओं का समर्थन करने के लिए जूलिया रनटाइम पर निर्भर करता है। थ्रेडिंग, परन्तु कुछ जूलिया कूट को छोटे निष्पादनयोग्य कूट में संकलित किया जा सकता है। दोनों ही स्थितियों में कोई स्रोत कूट वितरित करने की आवश्यकता नहीं है।

== इतिहास ==
जूलिया पर कार्य 2009 में जेफ बेजानसन (प्रोग्रामर), स्टीफन कारपिंस्की, विरल बी. शाह और [[एलन एडेलमैन]] द्वारा प्रारम्भ किया गया था, जो एक ऐसी मुक्त लैंग्वेज बनाने के लिए तैयार थे जो उच्च-स्तरीय और तेज दोनों थी। 14 फरवरी 2012 को, टीम ने लैंग्वेज के मिशन को समझाते हुए एक ब्लॉग पोस्ट के साथ एक वेबसाइट लॉन्च की।<ref>{{cite web|authors=Jeff Bezanson, Stefan Karpinski, Viral Shah, Alan Edelman|title=Why We Created Julia|url=https://julialang.org/blog/2012/02/why-we-created-julia|website=JuliaLang.org|access-date=5 June 2017}}</ref> अप्रैल 2012 में [[InfoWorld|इन्फोवर्ल्ड]] के साथ एक साक्षात्कार में, कारपिंस्की ने जूलिया नाम के बारे में कहा: वास्तव में कोई अच्छा कारण नहीं है। यह सिर्फ एक सुंदर नाम जैसा लग रहा था।<ref name="infoworld" />बेजानसन ने कहा कि उन्होंने एक मित्र की सिफारिश पर नाम चुना,<ref>{{cite web |last1=Torre |first1=Charles |title=Stefan Karpinski and Jeff Bezanson on Julia |url=https://channel9.msdn.com/Blogs/Charles/Stefan-Karpinski-and-Jeff-Bezanson-Julia-Programming-Language |website=Channel 9 |publisher=MSDN |access-date=4 December 2018}}</ref> फिर वर्षों बाद लिखा:

प्री-1.0 जूलिया के 2012 के लॉन्च के बाद से 10 वर्षों में, समुदाय का विकास हुआ है। जूलिया पैकेज पारिस्थितिकी तंत्र में कूट की 11.8 मिलियन से अधिक लाइनें हैं ।<ref>{{Cite web |title=Newsletter August 2021 - Julia Computing Completes $24 Million Series A Fundraise and Former Snowflake CEO Bob Muglia Joins Julia Computing Board of Directors - JuliaHub |url=https://juliahub.com/blog/2021/08/newsletter-august/ |access-date=2022-11-16 |website=juliahub.com}}</ref> जूलियाकॉन अकादमिक सम्मेलन जूलिया उपयोगकर्ताओं और डेवलपर्स के लिए 2014 से सालाना आयोजित किया गया है, जिसमें जूलियाकॉन 2020 28,900 से अधिक अद्वितीय दर्शकों का स्वागत करता है।<ref>{{Cite web|date=2020-08-11|title=JuliaCon 2020 Wrap-up|url=https://julialang.org/blog/2020/08/juliacon-2020-wrapup/#outcomes|access-date=2020-12-20|website=julialang.org}}</ref> और फिर जूलियाकॉन 2021 ने पिछले सभी रिकॉर्ड तोड़ दिए (यूट्यूब पर 300 से अधिक जूलियाकॉन 2021 प्रस्तुतियों के साथ, एक साल पहले 162 से अधिक), और सम्मेलन के दौरान 43,000 अद्वितीय दर्शक।<ref>{{Cite web|title=JuliaCon 2021 Highlights|url=https://julialang.org/blog/2021/08/juliacon-highlights/|access-date=2021-09-06|website=julialang.org|language=en}}</ref>
जूलिया के तीन सह-निर्माता न्यूमेरिकल सॉफ्टवेयर के लिए 2019 जेएच विल्किंसन पुरस्कार के प्राप्तकर्ता हैं। जूलिया के निर्माण के लिए न्यूमेरिकल सॉफ्टवेयर के लिए जेम्स एच। विल्किंसन पुरस्कार (हर चार साल में दिया जाता है), उच्च प्रदर्शन के निर्माण के लिए एक अभिनव वातावरण उपकरण जो कम्प्यूटेशनल विज्ञान समस्याओं के विश्लेषण और समाधान को सक्षम करते हैं।<ref>{{Cite web |title=Julia language co-creators win James H. Wilkinson Prize for Numerical Software |url=https://news.mit.edu/2018/julia-language-co-creators-win-james-wilkinson-prize-numerical-software-1226 |access-date=2019-01-22 |website=MIT News}}</ref> इसके अलावा, एमआईटी में लागू गणित के प्रोफेसर एलन एडेलमैन को उच्च-प्रदर्शन संगणनीयता, रैखिक बीजगणित और कम्प्यूटेशनल विज्ञान में उत्कृष्ट सफलताओं और जूलिया प्रोग्रामिंग लैंग्वेज में योगदान के लिए 2019 आईइइइ कंप्यूटर सोसाइटी सिडनी फ़र्नबैक अवार्ड प्राप्त करने के लिए चुना गया है।<ref>{{Cite press release |url=https://www.computer.org/press-room/2019-news/2019-ieee-fernbach-award-edelman |title=Alan Edelman of MIT Recognized with Prestigious 2019 IEEE Computer Society Sidney Fernbach Award {{!}} IEEE Computer Society |language=en-US |date=1 October 2019 |access-date=2019-10-09}}</ref>

दोनों जूलिया 0.7<ref>{{Cite web|url=https://discourse.julialang.org/t/what-is-julia-0-7-how-does-it-relate-to-1-0/9994|title=What is Julia 0.7? How does it relate to 1.0?|website=JuliaLang|date=26 March 2018|language=en|access-date=2018-10-17}}</ref> और संस्करण 1.0 को 8 अगस्त 2018 को जारी किया गया था। जूलिया 0.7 पर कार्य करना एक बड़ा उपक्रम था (उदाहरण के लिए, एक पूरी तरह से नए अनुकूलक के कारण), और शब्दार्थ में कुछ बदलाव किए गए थे, उदा। पुनरावृति इंटरफ़ेस को सरल बनाया गया था;<ref>{{Cite web|url=https://julialang.org/blog/2018/07/iterators-in-julia-0.7 |title=Writing Iterators in Julia 0.7 |first=Eric |last=Davies |website=julialang.org |access-date=2018-08-05}}</ref> और सिंटैक्स थोड़ा बदल गया (सिंटैक्स अब स्थिर है, और 1.x और 0.7 के लिए समान है)।

जूलिया 1.1 जनवरी 2019 में एक नए अपवाद स्टैक फीचर के साथ जारी किया गया था। जूलिया 1.2 को अगस्त 2019 में वेब ब्राउज़र के लिए कुछ बिल्ट-इन सपोर्ट के साथ रिलीज़ किया गया था।<ref>{{Cite web|title=Sys.isjsvm([os])|date=2019-08-20|url=https://github.com/JuliaLang/julia/blob/75c10e435b2b9c947422ad38fa0b020595d3f747/base/sysinfo.jl#L401|quote=Predicate for testing if Julia is running in a JavaScript VM (JSVM), including e.g. a WebAssembly JavaScript embedding in a web browser.|publisher=The Julia Language|access-date=2019-08-20}}</ref> जूलिया 1.3 ने जूलिया पैकेज के लिए कंपोज़ेबल मल्टी-थ्रेडेड समानता और एक द्विआधारी आर्टिफैक्ट सिस्टम जोड़ा।<ref>{{Cite web|url=https://julialang.org/blog/2019/11/artifacts|title=The Julia Language|first1=Jeff|last1=Bezanson|first2=Stefan|last2=Karpinski|first3=Viral|last3=Shah|first4=Alan|last4=Edelman|website=julialang.org|access-date=2019-12-13}}</ref> जूलिया 1.4 ने जेनरिक एरे इंडेक्सिंग के लिए सिंटैक्स जोड़ा जैसे कि हैंडल करने के लिए शून्य-आधारित नंबरिंग#प्रोग्रामिंग लैंग्वेज में उपयोग|0-आधारित सरणियाँ।<ref>{{Cite web|url=https://github.com/JuliaLang/julia/pull/33946|title=support a[begin] for a[firstindex(a)] by stevengj · Pull Request #33946 · JuliaLang/julia|website=GitHub|language=en|access-date=2020-04-07}}</ref> मेमोरी मॉडल भी बदला गया था।<ref>{{Cite web|url=https://github.com/JuliaLang/julia/pull/32448|title=For structs with all isbits or isbitsunion fields, allow them to be s<!--…-->tored inline in arrays <!--by quinnj--> · Pull Request #32448 · JuliaLang/julia|author=quinnj|quote=I still keep running into problems that this causes internally because it was a breaking change that changes assumptions made by some users and inference/codegen.|website=GitHub|language=en|access-date=2020-04-07}}</ref> अगस्त 2020 में जारी जूलिया 1.5 ने [[रिकॉर्ड और डिबगिंग फिर से चलाएं]] समर्थन जोड़ा,<ref>{{Cite web|title=Coming in Julia 1.5: Time Traveling (Linux) Bug Reporting|url=https://julialang.org/blog/2020/05/rr/|date=2 May 2020 |first=Keno |last=Fischer|website=julialang.org|language=en|quote=Overhead for recording of single threaded processes is generally below 2x, most often between 2% and 50% (lower for purely numerical calculations, higher for workloads that interact with the OS). Recording multiple threads or processes that share memory (as opposed to using kernel-based message passing) is harder. [..] As expected, the threads test is the worst offender with about 600% overhead. |access-date=2020-05-05}}</ref> मोज़िला के [[आरआर (डिबगिंग)]] टूल के लिए।  रिलीज़ ने रीड-इवल-प्रिंट लूप (सॉफ्ट स्कोप) में व्यवहार को [[प्रोजेक्ट ज्यूपिटर]] में उपयोग किए गए व्यवहार में बदल दिया, परन्तु गैर-आरईपीएल कूट के साथ पूरी तरह से संगत। अधिकांश थ्रेड (संगणनीयता) को स्थिर के रूप में चिह्नित किया गया था, और इस रिलीज़ के साथ मनमाने ढंग से अपरिवर्तनीय वस्तुओं को जारी किया गया था - चाहे उनके पास ऐसे क्षेत्र हों जो परिवर्तनशील वस्तुओं को संदर्भित करते हों या नहीं - अब स्टैक आवंटित किया जा सकता है,<ref>{{Cite web|authors=Jeff Bezanson, Stefan Karpinski, Viral Shah, Alan Edelman |display-authors=etal |title=The Julia Language|url=https://julialang.org/blog/2020/08/julia-1.5-highlights/|access-date=2020-08-14|quote=There are some size-based limits to which structs can be stack allocated, but they are unlikely to be exceeded in practice.|website=julialang.org|language=en}}</ref> ढेर आवंटन को कम करना, उदा। <code>views</code> अब आवंटन नहीं हो रहा है।  जूलिया 1.5 ने तथाकथित टाइम-टू-फर्स्ट-प्लॉट प्रदर्शन को लक्षित किया, सामान्य तौर पर, संकलन की गति (जेनरेट किए गए कूट के प्रदर्शन के विपरीत), और पैकेज लोडिंग में सुधार के लिए डेवलपर्स के लिए अतिरिक्त टूल।<ref>{{Cite web|authors=Jeff Bezanson, Stefan Karpinski, Viral Shah, Alan Edelman |display-authors=etal |title=The Julia Language|url=https://julialang.org/blog/2020/08/invalidations/|access-date=2020-09-16|website=julialang.org|language=en}}</ref>
जूलिया 1.6 1.0 के बाद सबसे बड़ी रिलीज थी, नवीनतम/एकमात्र [[दीर्घकालिक समर्थन]] (एलटीएस) संस्करण है (हालांकि अधिकांश को नवीनतम स्थिर/1.8 संस्करण का उपयोग करने की सलाह दी जाती है), कई मोर्चों पर तेजी से, उदा। कुछ मामलों में द्विआधारी कलाकृतियों के बड़े पेड़ों के लिए लोड समय में 50x स्पीडअप में समानांतर प्रीकंपिलेशन और पैकेजों की तेजी से लोडिंग की शुरुआत की।<ref>{{Cite web|authors=Jeff Bezanson, Stefan Karpinski, Viral Shah, Alan Edelman |display-authors=etal|title=Julia 1.6 Highlights|url=https://julialang.org/blog/2021/03/julia-1.6-highlights/|access-date=2021-03-26|website=julialang.org|language=en}}</ref>
संस्करण 1.7 के रूप में जूलिया विकास जल्दी रिलीज करने के लिए वापस आ गया है, अक्सर रिलीज | समय-आधारित रिलीज।<ref>{{Cite web|title=Upgrade to OpenBLAS 0.3.13 · Pull Request #39216 · JuliaLang/julia|url=https://github.com/JuliaLang/julia/pull/39216#issuecomment-816285199|access-date=2021-04-26|website=GitHub|language=en|quote=Given that 1.7 is not too far away (timed releases going forward)}}</ref>
जूलिया 1.7.0 नवंबर 2021 में कई बदलावों के साथ जारी किया गया था, उदा। एक नया तेजी से यादृच्छिक संख्या पीढ़ी|यादृच्छिक-संख्या जनरेटर। जूलिया 1.7.3 को 25 मई 2022 को जारी किया गया था, जिसमें कम से कम एक सुरक्षा अद्यतन सहित कुछ मुद्दों को ठीक किया गया था।<ref>{{Cite web |title=[Zlib_jll] Update to v1.2.12+3 by giordano · Pull Request #44810 · JuliaLang/julia |url=https://github.com/JuliaLang/julia/pull/44810 |access-date=2022-05-25 |website=GitHub |language=en}}</ref> और 1.7.x अब समर्थित नहीं है।

जूलिया 1.8 को 2022 में रिलीज़ किया गया था (और जनवरी 2023 में फॉलोअप के रूप में 1.8.5 तक के संस्करण,<ref>{{Cite web |title=Backports for Julia 1.8.5 by KristofferC · Pull Request #48011 · JuliaLang/julia |url=https://github.com/JuliaLang/julia/pull/48011 |access-date=2023-01-08 |website=GitHub |language=en}}</ref> दोनों फिक्सिंग बग्स ([[बैकपोर्टिंग]]) और इनवैलिडेशन, इस प्रकार तेजी से संकलन), बिना स्रोत कूट के जूलिया कार्यक्रमों को वितरित करने के लिए सुधार के साथ,  और कंपाइलर स्पीडअप, कुछ मामलों में 25% तक,<ref>{{Cite web |title=compiler: speed up bootstrapping time by 25% by aviatesk · Pull Request #41794 · JuliaLang/julia |url=https://github.com/JuliaLang/julia/pull/41794 |access-date=2022-03-03 |website=GitHub |language=en |quote=the bootstrapping took about 80 seconds previously, but on this PR the time is reduced to about 60 seconds.}}</ref>  और अधिक नियंत्रणीय [[इनलाइन विस्तार]] (अर्थात अब भी आवेदन करने की अनुमति देता है <code>@inline</code> कॉल साइट पर, न केवल समारोह में ही) और जूलिया 1.9 अगला मील का पत्थर है, यह और 1.10, 1.11, 1.12 और 2.0 के लिए मील के पत्थर की वर्तमान में कोई नियत तारीख नहीं है।<ref>{{Cite web |title=Milestones - JuliaLang/julia |url=https://github.com/JuliaLang/julia/milestones |access-date=2022-08-27 |website=GitHub |language=en}}</ref><ref>{{Cite web|date=2021-09-14|title=The future of Julia, 1.6, 1.7-rc1, 1.8, 1.9, 1.10 and 2.0 and LTS|url=https://discourse.julialang.org/t/the-future-of-julia-1-6-1-7-rc1-1-8-1-9-1-10-and-2-0-and-lts/68143/4|access-date=2022-01-17|website=JuliaLang|quote=I suspect at some point 1.x work will slow down a bit and we'll get some more capacity to stop and think about 2.0 kinds of changes, but that time just hasn't happened yet.|language=en}}</ref>


=== जूलियाकॉन ===
2014 से,<ref>{{Cite web|url=https://juliacon.org/2014/|title=JuliaCon 2014|website=juliacon.org|access-date=2021-06-20}}</ref> जूलिया समुदाय ने डेवलपर्स और उपयोगकर्ताओं पर केंद्रित एक वार्षिक जूलिया सम्मेलन की मेजबानी की है। पहला जूलियाकॉन शिकागो में हुआ और सम्मेलन की वार्षिक घटना को किकस्टार्ट किया। 2014 से, सम्मेलन एमआईटी सहित कई स्थानों पर हुआ है<ref>{{Cite web|url=https://news.mit.edu/2016/juliacon-draws-global-users-of-dynamic-programming-language-0718|title=JuliaCon 2016 at MIT|website=mit.edu|access-date=2021-06-20}}</ref> और मैरीलैंड विश्वविद्यालय, बाल्टीमोर।<ref>{{Cite web|url=https://technical.ly/baltimore/2019/07/23/juliacon-provides-the-stage-for-a-week-of-programming-talks-and-a-new-baltimore-company/|title=JuliaCon 2019 at UMB|website=technical.ly|date=23 July 2019|access-date=2021-06-20}}</ref> घटना के दर्शक कुछ दर्जन लोगों से बढ़कर 28,900 से अधिक अद्वितीय उपस्थित लोगों तक पहुंच गए हैं<ref>{{Cite web|url=https://julialang.org/blog/2020/08/juliacon-2020-wrapup/#outcomes|title=JuliaCon 2020 wrap up|website=julialang.org|access-date=2021-06-20}}</ref> जूलियाकॉन 2020 के दौरान, जो वस्तुतः हुआ। जूलियाकॉन 2021 भी वर्चुअली हुआ<ref>{{Cite web|url=https://juliacon.org/2021/|title=JuliaCon 2021|website=Juliacon.org|access-date=2021-06-20}}</ref> प्रोफेसरों विलियम कहन ([[आईईईई 754-1985]] फ्लोटिंग-पॉइंट मानक के प्राथमिक वास्तुकार, जो उनके मुख्य वक्ता के बारे में है, वस्तुतः सभी सीपीयू उपयोग करते हैं और जूलिया समेत लैंग्वेज) से मुख्य पते के साथ,<ref>{{Cite web |title=JuliaCon 2021 Highlights |url=https://julialang.org/blog/2021/08/juliacon-highlights/ |access-date=2022-03-03 |website=julialang.org |language=en |quote=This year's JuliaCon was the biggest and best ever, with more than 300 presentations available for free on YouTube, more than 20,000 registrations, and more than 43,000 unique YouTube viewers during the conference, up from 162 presentations, 10,000 registrations, and 28,900 unique YouTube viewers during last year's conference.}}</ref> और जन विटेक,<ref>{{Cite web|url=http://janvitek.org|title=Jan Vitek Homepage|website=janvitek.org|access-date=2021-06-20}}</ref> ज़िलॉय शेरी ली, और सौमिथ चिंताला (पीटरच के सह-निर्माता)।<ref>{{Cite web|url=https://soumith.ch|title=Soumith Chintala Homepage|website=soumith.ch|access-date=2021-06-20}}</ref> जूलियाकॉन 43,000 अद्वितीय उपस्थित लोगों और 300 से अधिक प्रस्तुतियों तक बढ़ गया (अभी भी स्वतंत्र रूप से सुलभ है, साथ ही पुराने वर्षों के लिए)। जूलियाकॉन 2022 भी 27 जुलाई से 29 जुलाई, 2022 के बीच पहली बार सिर्फ अंग्रेजी ही नहीं बल्कि कई लैंग्वेज में वर्चुअल आयोजित किया जाएगा।

=== प्रायोजक ===
जूलिया लैंग्वेज परियोजना की दीर्घकालिक स्थिरता सुनिश्चित करने के प्रयास में 2014 में [[न्यूफोकस]] वित्तीय रूप से प्रायोजित परियोजना बन गई।<ref>{{Cite web|url=https://numfocus.org/project/julia|title=Julia: NumFOCUS Sponsored Project since 2014|website=numfocus.org|access-date=2020-09-29}}</ref> [[एमआईटी लिंकन प्रयोगशाला]] में जेरेमी केपनर अपने शुरुआती दिनों में जूलिया परियोजना के संस्थापक प्रायोजक थे। इसके अलावा, जूलिया के विकास के लिए [[गॉर्डन और बेट्टी मूर फाउंडेशन]], अल्फ्रेड पी। स्लोन फाउंडेशन, [[इंटेल]] और [[राष्ट्रीय विज्ञान संस्था]], [[DARPA]], [[नेशनल इंस्टीट्यूट ऑफ हेल्थ]], [[NASA]] और [[संघीय विमानन प्रशासन]] जैसी एजेंसियों से फंड आवश्यक है। .<ref>{{Cite web|url=https://julialang.org/research/|title=The Julia Language|website=julialang.org|access-date=2019-09-22}}</ref> मोज़िला, फ़ायरफ़ॉक्स वेब ब्राउज़र के निर्माता, ने H1 2019 के लिए अपने अनुसंधान अनुदान के साथ, जूलिया को ब्राउज़र में लाने वाली परियोजना के लिए आधिकारिक जूलिया टीम के एक सदस्य को प्रायोजित किया,<ref>{{Cite web|url=https://www.zdnet.com/article/mozilla-is-funding-a-way-to-support-julia-in-firefox/|title=Mozilla is funding a way to support Julia in Firefox|last=Cimpanu|first=Catalin|website=ZDNet|language=en|access-date=2019-09-22}}</ref> फ़ायरफ़ॉक्स के लिए अर्थ  और अन्य वेब ब्राउज़र।<ref>{{Cite web|url=https://alpha.iodide.io/notebooks/225/|title=Julia in Iodide|website=alpha.iodide.io|access-date=2019-09-22}}</ref><ref>{{Cite web|url=https://iodide-project.github.io/docs/language_plugins/|title=Language plugins - Iodide Documentation|website=iodide-project.github.io|access-date=2019-09-22}}</ref><ref>{{Cite web|url=https://mozilla-research.forms.fm/mozilla-research-grants-2019h1/forms/6510|title=Mozilla Research Grants 2019H1|website=Mozilla|language=en|quote=running language interpreters in WebAssembly. To further increase access to leading data science tools, we're looking for someone to port R or Julia to WebAssembly and to attempt to provide a level 3 language plugin for Iodide: automatic conversion of data basic types between R/Julia and Javascript, and the ability to share class instances between R/Julia and Javascript.|access-date=2019-09-22}}</ref><ref>{{Cite web|title=Literate scientific computing and communication for the web: iodide-project/iodide|date=2019-09-20|url=https://github.com/iodide-project/iodide|publisher=iodide|quote=We envision a future workflow that allows you to do your data munging in Python, fit a quick model in R or JAGS, solve some differential equations in Julia, and then display your results with a live interactive d3+JavaScript visualization&nbsp;... and all that within within a single, portable, sharable, and hackable file.|access-date=2019-09-22}}</ref> गिटहब पर व्यक्तिगत दाताओं द्वारा जूलिया लैंग्वेज का भी समर्थन किया जाता है।<ref>{{Cite web|url=https://github.com/sponsors/JuliaLang|title=Sponsor the Julia Language|website=github.com|access-date=2021-06-05}}</ref>


=== जूलिया कंपनी ===
जूलियाहब, इंक. की स्थापना 2015 में जूलिया कम्प्यूटिंग, इंक. के रूप में वायरल बी. शाह, दीपक विंची, एलन एडेलमैन, [[जेफ बेजानसन]], स्टीफन कारपिंस्की और [[वापस क्यों]] द्वारा की गई थी।<ref>{{Cite web|url=https://juliacomputing.com/about-us|title=About Us – Julia Computing|website=juliacomputing.com|access-date=2017-09-12}}</ref><ref>{{Cite web |title=About Us - JuliaHub |url=https://juliahub.com/company/about-us/ |access-date=2022-11-16 |website=juliahub.com}}</ref>
जून 2017 में, जूलिया संगणनीयता ने 4.6 अमेरिकी डॉलर जुटाएजनरल कैटालिस्ट और [[संस्थापक सामूहिक]] से सीड फंडिंग में मिलियन,<ref>{{cite web|url=https://juliacomputing.com/communication/2017/06/19/seed-funding.html|title=Julia Computing Raises $4.6M in Seed Funding|archive-url=https://web.archive.org/web/20190510040656/https://juliacomputing.com/communication/2017/06/19/seed-funding.html|archive-date=2019-05-10}}</ref> उसी महीने अल्फ्रेड पी. स्लोन फाउंडेशन द्वारा [[खुला स्रोत सॉफ्टवेयर]] का समर्थन करने के लिए $910,000 प्रदान किया गया था। जूलिया समुदाय में विविधता को बढ़ावा देने के लिए $160,000 सहित ओपन-सोर्स जूलिया विकास,<ref>{{Cite web|date=2017-06-26|title=Julia Computing Awarded $910,000 Grant by Alfred P. Sloan Foundation, Including $160,000 for STEM Diversity|url=https://juliacomputing.com/media/2017/06/26/sloan-grant.html|access-date=2020-07-28|website=juliacomputing.com}}</ref> और दिसंबर 2019 में कंपनी को $1.1 मिलाइमारतों में हीटिंग, वेंटिलेशन और एयर कंडीशनिंग (HVAC) सिस्टम की कुल ऊर्जा खपत को कम करने के लिए एक न्यूरल कंपोनेंट [[यंत्र अधिगम]] टूल विकसित करने के लिए अमेरिकी सरकार से मिलियन फंडिंग।<ref>{{Cite web|title=DIFFERENTIATE—Design Intelligence Fostering Formidable Energy Reduction (and) Enabling Novel Totally Impactful Advanced Technology Enhancements|url=https://arpa-e.energy.gov/sites/default/files/documents/files/DIFFERENTIATE_Project_Descriptions_FINAL.pdf}}</ref> जुलाई 2021 में, जूलिया कम्प्यूटिंग ने घोषणा की कि उन्होंने डोरिल्टन वेंचर्स के नेतृत्व में $24 मिलियन सीरीज़ ए राउंड जुटाए हैं,<ref>{{Cite news|title=Julia Computing raises $24 mln in funding round led by Dorilton Ventures|newspaper=Reuters|date=19 July 2021|url=https://www.reuters.com/technology/julia-computing-raises-24-mln-funding-round-led-by-dorilton-ventures-2021-07-19/}}</ref> जिसका मालिक भी है {{nowrap|[[Formula 1]]}} टीम विलियम्स ग्रां प्री इंजीनियरिंग, जिसने जूलिया कम्प्यूटिंग के साथ भागीदारी की। विलियम्स के वाणिज्यिक निदेशक ने कहा: सर्वश्रेष्ठ-इन-क्लास क्लाउड तकनीक बनाने वाली कंपनियों में निवेश करना डोरिल्टन और जूलिया के बहुमुखी मंच के लिए एक रणनीतिक फोकस है, अनुकरण और मॉडलिंग में क्रांतिकारी क्षमताओं के साथ, हमारे व्यापार के लिए बेहद प्रासंगिक है। हम जूलिया संगणनीयता को दुनिया के सबसे तकनीकी रूप से उन्नत खेल में एम्बेड करने के लिए तत्पर हैं।<ref>{{Cite press release|title=Williams welcomes Julia Computing as Dorilton Ventures partner|url=https://www.williamsf1.com/news/2021/partners/williams-welcomes-julia-computing|access-date=2021-09-02|website=www.williamsf1.com|language=en}}</ref>


== लैंग्वेज सुविधाएँ ==
जूलिया एक सामान्य प्रयोजन की प्रोग्रामिंग लैंग्वेज है,<ref>{{cite web
  | title = The Julia Language
  | type  = official website
  | url   = https://julialang.org/
  | quote = General Purpose [..] Julia lets you write UIs, statically compile your code, or even deploy it on a webserver.
}}</ref> जबकि मूल रूप से संख्यात्मक/तकनीकी संगणनीयता के लिए डिज़ाइन किया गया था।
यह लो-लेवल सिस्टम प्रोग्रामिंग के लिए भी उपयोगी है,<ref name="LowLevelSystemsProgrammingInJulia">{{cite web |url=http://juliacon.org/2018/talks_workshops/42/
|archive-url=https://web.archive.org/web/20181105083419/http://juliacon.org/2018/talks_workshops/42/
|archive-date=5 November 2018
|first=Todd |last=Green
|title=Low-Level Systems Programming in High-Level Julia
|date=10 August 2018
|access-date=5 November 2018
}}</ref> एक विनिर्देश लैंग्वेज के रूप में,<ref name="spec">{{cite web|last=Moss|first=Robert|date=26 June 2015|title=Using Julia as a Specification Language for the Next-Generation Airborne Collision Avoidance System|url=https://juliacon.org/2015/images/juliacon2015_moss_v3.pdf|url-status=live|archive-url=https://web.archive.org/web/20150701182804/http://juliacon.org/talks.html|archive-date=1 July 2015|access-date=29 June 2015|quote=[[Airborne collision avoidance system]]}}</ref> हाई-लेवल सिंथेसिस (HLS) टूल (हार्डवेयर के लिए, उदाहरण के लिए [[क्षेत्र में प्रोग्राम की जा सकने वाली द्वार श्रंखला]]), <रेफरी नाम = HLS/FPGA>{{Cite arXiv |title=जूलिया भाषा का उपयोग करते हुए उच्च-स्तरीय संश्लेषण |eprint=2201.11522 |quote=हम जूलिया एचएलएस टूल का एक प्रोटोटाइप पेश करते हैं, जो जूलिया में लिखा गया है, जो जूलिया कोड को वीएचडीएल में बदल देता है। |last1=Biggs |first1=Benjamin |last2=McInerney |first2=Ian |last3=Kerrigan |first3=Eric C. |last4=Constantinides |first4=George A. |year=2022 |class=cs.SE}}</ref> और वेब प्रोग्रामिंग के लिए रेफरी>{{Cite press release|work=plotly|date=2020-10-26|title=जूलिया के लिए डैश की घोषणा|url=https://medium.com/plotly/announcing-dash-for-julia-f017c90c6ef1|access-date=2021-09-02|language=en}}</ रेफ> दोनों सर्वर पर रेफरी>{{Cite web|url=https://medium.com/@richardanaya/how-to-create-a-multi-threaded-http-server-in-julia-ca12dca09c35|title=जूलिया में मल्टी-थ्रेडेड HTTP सर्वर कैसे बनाएं|last=Anaya|first=Richard|date=2019-04-28|website=Medium|language=en|access-date=2019-07-25|quote=संक्षेप में, भले ही जूलिया के पास वर्तमान में बॉक्स से बाहर बहु-थ्रेडेड सर्वर समाधान का अभाव है, हम HTTP हैंडलिंग के लिए पूर्ण CPU उपयोग प्राप्त करने के लिए आसानी से इसकी प्रक्रिया वितरण सुविधाओं और अत्यधिक लोकप्रिय लोड संतुलन तकनीक का लाभ उठा सकते हैं।}}</रेफरी><ref>{{Cite web|last=Anthoff|first=David|title=Node.js installation for julia|website=[[GitHub]]|date=2019-06-01|url=https://github.com/davidanthoff/NodeJS.jl|access-date=2019-07-25}}</ref> और ग्राहक<ref name="JSExpr"/><ref name="WebAssembly"/>ओर।

लैंग्वेज की प्रमुख विशेषताएं हैं:
* एकाधिक प्रेषण: तर्क प्रकारों के संयोजनों में फ़ंक्शन व्यवहार को परिभाषित करने की क्षमता प्रदान करना
* [[गतिशील प्रकार]] सिस्टम: प्रलेखन, अनुकूलन और प्रेषण के लिए प्रकार
* प्रदर्शन प्रकार प्रणाली के करीब आ रहा है | सांख्यिकीय रूप से टाइप की गई लैंग्वेजएँ जैसे सी
* एक अंतर्निहित [[पैकेज प्रबंधक]]
* [[लिस्प (प्रोग्रामिंग भाषा)|लिस्प (प्रोग्रामिंग लैंग्वेज)]]-जैसी मैक्रोज़ और अन्य [[मेटाप्रोग्रामिंग]] सुविधाएं
* कॉल सी (प्रोग्रामिंग लैंग्वेज) बिना रैपर या विशेष [[अप्लिकेशन प्रोग्रामिंग अंतरफलक]] के सीधे कार्य करता है
* अन्य लैंग्वेज के साथ इंटरफेस करने की क्षमता, उदा। PythonCall.jl Python को या उससे कॉल करने की अनुमति देता है (PyCall.jl के साथ भी संभव है{{Efn|For calling [[Python 3]] (the older default to call Python 2, is also still supported)<ref>{{cite web |url=https://github.com/JuliaPy/PyCall.jl |title=PyCall.jl |work=stevengj |date=7 November 2021 |publisher=github.com}}</ref><ref>{{cite newsgroup |url=https://groups.google.com/forum/#!topic/julia-users/lDM7-YXT2LU |title=Using PyCall in julia on Ubuntu with python3 |work=julia-users at Google Groups|quote=to import modules (e.g., python3-numpy)}}</ref> <!--([[PyPy]] and e.g. [[PHP]] was/is supported<ref name="Polyglot">{{cite web|url=https://gitlab.com/wavexx/Polyglot.jl|title=wavexx / Polyglot.jl|website=GitLab|language=en|access-date=2019-07-25}}</ref> for Julia 0.5 (PyPy should work; supported by python-bond that Polyglot.jl is based on); [[Jython]] support is not confirmed, but since JavaCall.jl allows calling Java (and thus Scala) I assume also Jython.)--> and calling in the other direction, from Python to Julia, is also supported with ''pyjulia''.<ref>{{cite web |url=https://github.com/JuliaPy/pyjulia |title=python interface to julia|website=[[GitHub]]|date=6 November 2021}}</ref>
<!--
It is not like Polyglot.jl does not support this for older Julia (and also interesting project to support other languages, e.g., PHP), but it has not been upgraded for Julia 1.0: Even calling [[recursive]]ly (back and forth) between these languages is possible, without (or with) using ''Polyglot.jl'',<ref name="Polyglot"/> that supports additional languages to Python. 
-->

}}), आर RCall.jl के साथ, और Java/Scala JavaCall.jl के साथ
* शेल (संगणनीयता) जैसी क्षमताएं अन्य प्रक्रियाओं को प्रबंधित करने के लिए
* समानांतर संगणनीयता और वितरित संगणनीयता के लिए डिज़ाइन किया गया
* कोरूटिन्स: हल्का हरा धागा
* यूज़र-डिफ़ाइंड प्रकार बिल्ट-इन जितने कॉम्पैक्ट होते हैं
* विभिन्न तर्क प्रकारों के लिए कूट का स्वत: निर्माण
* संख्यात्मक और अन्य प्रकार के लिए एक्स्टेंसिबल रूपांतरण और प्रचार
* यूनिकूट के लिए समर्थन, जिसमें UTF-8 सम्मिलित है, परन्तु इन्हीं तक सीमित नहीं है

मल्टीपल डिस्पैच (जिसे लिस्प में [[बहुपद्धति]] भी कहा जाता है) सिंगल डिस्पैच का एक सामान्यीकरण है{{snd}} [[बहुरूपता (कंप्यूटर विज्ञान)]] सामान्य वस्तु-उन्मुख प्रोग्रामिंग (ओओपी) लैंग्वेज में उपयोग किया जाता है, जैसे कि [[पायथन (प्रोग्रामिंग भाषा)|पायथन (प्रोग्रामिंग लैंग्वेज)]], [[सी ++]], [[जावा (प्रोग्रामिंग भाषा)|जावा (प्रोग्रामिंग लैंग्वेज)]], [[जावास्क्रिप्ट]] और स्मॉलटॉक{{snd}} जो वंशानुक्रम (ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग) का उपयोग करता है। जूलिया में, सभी ठोस प्रकार प्रत्यक्ष या अप्रत्यक्ष रूप से अमूर्त प्रकारों के उपप्रकार हैं <code>Any</code> प्रकार, जो प्रकार पदानुक्रम के शीर्ष पर है। ठोस प्रकार स्वयं को अन्य लैंग्वेज में उपप्रकारित नहीं किया जा सकता है; इसके बजाय रचना का उपयोग किया जाता है (इनहेरिटेंस (ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग) # इनहेरिटेंस बनाम सबटाइपिंग भी देखें)।

डिफ़ॉल्ट रूप से, जूलिया रनटाइम पूर्व-स्थापित होना चाहिए क्योंकि उपयोगकर्ता द्वारा प्रदान किया गया स्रोत कूट चलाया जाता है। वैकल्पिक रूप से, एक स्टैंडअलोन निष्पादन योग्य जिसे जूलिया स्रोत कूट की आवश्यकता नहीं है, उदाहरण के साथ बनाया जा सकता है। पैकेजकंपाइलर.जेएल।<ref>{{cite web|title=GitHub - JuliaLang/PackageCompiler.jl: Compile your Julia Package.|date=2019-02-14|url=https://github.com/JuliaLang/PackageCompiler.jl|publisher=The Julia Language|access-date=2019-02-15}}</ref>
जूलिया में सब कुछ एक वस्तु है (उदाहरण के लिए लैंग्वेज के साथ आने वाले प्रकार, जैसे कि यन्त्र पूर्णांक और [[IEEE 754]], जिनमें कई OOP लैंग्वेज की तरह कम व्यवहार नहीं है, जैसे कि C ++ और Java, और अभी भी समान हैं जितनी जल्दी हो सके)। हालाँकि, सभी मुख्यधारा की OOP लैंग्वेज के विपरीत, जैसे कि पायथन, ऑब्जेक्ट डिफ़ॉल्ट रूप से सिंगल-डिस्पैच (या इनहेरिटेंस) का उपयोग नहीं करते हैं। और जबकि यह विचारधारात्मक जूलिया कूट है, पैकेज की सहायता से अधिक पारंपरिक ओओपी कूट का चयन किया जा सकता है,<ref>{{Citation |title=ObjectOriented |date=2023-01-24 |url=https://github.com/Suzhou-Tongyuan/ObjectOriented.jl |publisher=TongYuan |access-date=2023-01-26}}</ref> पायथन के एकल-प्रेषण OOP प्रणाली का अनुकरण करना। प्रोग्रामिंग की अधिक (या अधिकतर) शैलियों को चुना जा सकता है, उदा। [[पैटर्न मिलान]], संकुल का उपयोग कर।

जूलिया का मैक्रो (कंप्यूटर विज्ञान)#सिंटैक्टिक मैक्रोज़ (मेटाप्रोग्रामिंग के लिए प्रयुक्त), लिस्प मैक्रोज़ की तरह, मैक्रो (कंप्यूटर विज्ञान) से अधिक शक्तिशाली हैं#टेक्स्ट-प्रतिस्थापन मैक्रोज़|टेक्स्ट-प्रतिस्थापन मैक्रोज़ कुछ अन्य लैंग्वेज जैसे सी, क्योंकि वे [[सार वाक्य रचना का पेड़]] (एएसटी) के स्तर पर कार्य करते हैं। जूलिया का मैक्रो सिस्टम [[स्वच्छ मैक्रो]] है, परन्तु वांछित होने पर जानबूझकर कैप्चर का समर्थन करता है (जैसे [[एनाफोरिक मैक्रो]]ज़ के लिए) <code>esc</code> निर्माण।

जूलिया लिस्प की विभिन्न बोलियों से प्रेरणा लेती हैं, स्कीम (प्रोग्रामिंग लैंग्वेज) और [[सामान्य लिस्प]] सहित, और यह [[डायलन (प्रोग्रामिंग भाषा)|डायलन (प्रोग्रामिंग लैंग्वेज)]] के साथ कई विशेषताओं को साझा करता है, साथ ही एक मल्टी-डिस्पैच-ओरिएंटेड डायनामिक लैंग्वेज (जिसमें [[ALGOL]] जैसी [[मुक्त रूप भाषा|मुक्त रूप लैंग्वेज]] की सुविधा है। फ्री-फॉर्म [[इंफिक्स नोटेशन]] सिंटैक्स लिस्प-जैसे उपसर्ग सिंटैक्स के बजाय, जबकि जूलिया में सब कुछ<ref name="Learn Julia in Y">{{cite web|url=https://learnxinyminutes.com/docs/julia/ |title=Learn Julia in Y Minutes |website=Learnxinyminutes.com |access-date=2017-05-31}}</ref> एक [[अभिव्यक्ति (कंप्यूटर विज्ञान)]] है), और [[किले (प्रोग्रामिंग भाषा)|किले (प्रोग्रामिंग लैंग्वेज)]] के साथ, एक अन्य संख्यात्मक प्रोग्रामिंग लैंग्वेज (जिसमें एकाधिक प्रेषण और एक परिष्कृत पैरामीट्रिक प्रकार प्रणाली सम्मिलित है)। जबकि [[कॉमन लिस्प ऑब्जेक्ट सिस्टम]] (CLOS) कॉमन लिस्प में मल्टीपल डिस्पैच जोड़ता है, परन्तु सभी फंक्शन जेनरिक फंक्शन नहीं होते हैं।

जूलिया, डायलन और किले में, विस्तारणीयता डिफ़ॉल्ट है, और सिस्टम के अंतर्निहित कार्य सभी सामान्य और विस्तारणीय हैं। डायलन में, एकाधिक प्रेषण उतना ही मौलिक है जितना जूलिया में है: सभी उपयोगकर्ता परिभाषित कार्य और यहां तक कि बुनियादी अंतर्निहित संचालन जैसे <code>+</code> सामान्य हैं। डायलन की प्रकार प्रणाली, हालांकि, पूरी तरह से पैरामीट्रिक प्रकारों का समर्थन नहीं करती है, जो #ML आधारित प्रोग्रामिंग लैंग्वेज की पीढ़ीगत सूची के अधिक विशिष्ट हैं। डिफ़ॉल्ट रूप से, सीएलओएस सामान्य लिस्प के पैरामीट्रिक प्रकारों पर प्रेषण की अनुमति नहीं देता है; इस तरह के विस्तारित प्रेषण शब्दार्थ को केवल कॉमन लिस्प ऑब्जेक्ट सिस्टम # मेटाओबजेक्ट प्रोटोकॉल के माध्यम से एक विस्तार के रूप में जोड़ा जा सकता है। अभिसरण डिजाइन द्वारा, किले में पैरामीट्रिक प्रकारों पर कई प्रेषण भी सम्मिलित हैं; जूलिया के विपरीत, हालांकि, अलग-अलग संकलन और निष्पादन चरणों के साथ, किले को गतिशील रूप से टाइप करने के बजाय स्थिर रूप से टाइप किया गया है। लैंग्वेज सुविधाओं को निम्नलिखित तालिका में संक्षेपित किया गया है:

{| class="wikitable"
|-
! [[Programming language|लैंग्वेज]] !! [[Type system|सिस्टम टाइप]] !! [[Generic function|जेनेरिक  फंक्शन्स]] !! [[Parametric polymorphism|पैरामीट्रिक  टाइप]]
|-
| Julia || Dynamic || Default || {{Yes}}
|-
| [[Common Lisp]] || Dynamic || Opt-in || {{Yes2|Yes (but no dispatch)}}
|-
| [[Dylan (programming language)|Dylan]] || Dynamic || Default || {{Partial}} (no dispatch)
|-
| [[Fortress (programming language)|Fortress]] || Static || Default || {{Yes}}
|}
जूलिया की व्यापकता का एक उदाहरण, Unitful.jl पैकेज लैंग्वेज में माप की भौतिक इकाई के लिए समर्थन जोड़ता है।

== इंटरेक्शन ==
जूलिया आधिकारिक वितरण में एक इंटरैक्टिव कमांड-लाइन रीड-ईवल-प्रिंट लूप (आरईपीएल) सम्मिलित है,<ref>{{Cite web|url=https://docs.julialang.org/en/v1/stdlib/REPL/|title=The Julia REPL · The Julia Language|website=docs.julialang.org|access-date=2019-09-22}}</ref> खोजने योग्य इतिहास, [[कमांड-लाइन पूर्णता]], और समर्पित सहायता और शेल (संगणनीयता) मोड के साथ,<ref>{{Cite web|url=https://en.wikibooks.org/wiki/Introducing_Julia/The_REPL|title=Introducing Julia/The REPL - Wikibooks, open books for an open world|website=en.wikibooks.org|quote=you can install the Julia package OhMyREPL.jl [..] which lets you customize the REPL's appearance and behaviour|access-date=2019-09-22}}</ref> जिसका उपयोग कूट को जल्दी से प्रयोग और परीक्षण करने के लिए किया जा सकता है।<ref>{{Cite web|url=https://docs.julialang.org/en/v1/manual/getting-started/|title=Getting Started · The Julia Language|website=docs.julialang.org|language=en|access-date=2018-08-15}}</ref> निम्नलिखित टुकड़ा नमूना सत्र उदाहरण का प्रतिनिधित्व करता है जहां स्ट्रिंग स्वचालित रूप से प्रिंटलाइन द्वारा संयोजित होती हैं:<ref>See also: {{URL|https://docs.julialang.org/en/v1/manual/strings/}} for string interpolation and the <code>string(greet, ", ", whom, ".\n")</code> example for preferred ways to concatenate strings. <!--While the <code>+</code> operator is not used for string concatenation, it could easily be defined to do so.--> Julia has the println and print functions, but also a @printf macro (i.e., not in function form) to eliminate run-time overhead of formatting (unlike the same function in C).</ref>
<वाक्यविन्यास लैंग = jlcon>
जूलिया> पी (एक्स) = 2x^2 + 1; f(x, y) = 1 + 2p(x)y
जूलिया> प्रिंट्लन (हैलो वर्ल्ड!, मैं क्लाउड पर हूं, एफ (0, 4), क्योंकि जूलिया पहचानने योग्य सिंटैक्स का समर्थन करता है!)
हैलो वर्ल्ड! मैं क्लाउड 9 पर हूं क्योंकि जूलिया पहचानने योग्य सिंटैक्स का समर्थन करती है!
</वाक्यविन्यास हाइलाइट>

आरईपीएल उपयोगकर्ता को सिस्टम शेल और मदद मोड तक, दबाकर पहुंच प्रदान करता है <code>;</code> या <code>?</code> प्रांप्ट के बाद (प्रत्येक कमांड से पहले), क्रमशः। यह सत्रों के बीच सहित आदेशों का इतिहास भी रखता है।<ref>{{cite web|title=Julia Documentation|url=https://docs.julialang.org|website=JuliaLang.org|access-date=18 November 2014}}</ref> जूलिया के इंटरैक्टिव सत्र के अंदर कूट का परीक्षण किया जा सकता है या फ़ाइल में सहेजा जा सकता है <code>.jl</code> एक्सटेंशन और टाइप करके कमांड लाइन से चलाएँ:<ref name="Learn Julia in Y"/>

<वाक्यविन्यास लैंग = कंसोल>
 $ जूलिया <फ़ाइल का नाम>
</वाक्यविन्यास हाइलाइट>

जूलिया UTF-8 का उपयोग करती है, उदा. स्रोत कूट के लिए, जिसका अर्थ कई ऑपरेटरों के लिए एक विकल्प के रूप में सामान्य गणित प्रतीकों की अनुमति भी है, जैसे कि ∈ के लिए <code>in</code> ऑपरेटर, के साथ टाइप करने योग्य <code>\in</code> फिर दबाना {{keypress|TAB}} (यानी [[LaTeX]] कूट का उपयोग करता है, या केवल कॉपी-पेस्ट करके भी संभव है, उदा। {{not a typo|√ and ∛}} वर्गमूल और घनमूल कार्यों के लिए संभव)। जूलिया को यूनिकूट 14.0 (2021 से, और 1.9-DEV नवीनतम यूनिकूट 15.0 का समर्थन करता है) के लिए समर्थन प्राप्त है<ref>{{Cite web |title=support Unicode 15 via utf8proc 2.8 by stevengj · Pull Request #47392 · JuliaLang/julia |url=https://github.com/JuliaLang/julia/pull/47392 |access-date=2022-11-03 |website=GitHub |language=en}}</ref>), विश्व की लैंग्वेज के लिए, यहां तक कि स्रोत कूट के लिए भी, उदा. चर नाम (अंग्रेज़ी का उपयोग नहीं करते समय दूसरों के पढ़ने के लिए कूट के लिए अनुशंसित नहीं है जैसे पैकेज नाम)।<ref>{{Cite web |date=2022-10-21 |title=support Unicode 14.0.0 (via utf8proc 2.7.0) |url=https://github.com/JuliaLang/julia/pull/43443 |url-status=live |access-date=2022-11-03 |website=Github |language=en}}</ref>
जूलिया को प्रोजेक्ट ज्यूपिटर का समर्थन प्राप्त है, जो एक ऑनलाइन इंटरैक्टिव नोटबुक वातावरण है।<ref>{{cite web |url=https://jupyter.org/ |title=Project Jupyter}}</ref> और [https://github.com/fonsp/Pluto.jl Pluto.jl], एक ''प्रतिक्रियाशील'' नोटबुक (जहां नोटबुक को शुद्ध जूलिया फ़ाइलों के रूप में सहेजा जाता है), पूर्व प्रकार के लिए एक संभावित प्रतिस्थापन।<ref>{{Cite web|last=Boudreau|first=Emmett|date=2020-10-16|title=Could Pluto Be A Real Jupyter Replacement?|url=https://towardsdatascience.com/could-pluto-be-a-real-jupyter-replacement-6574bfb40cc6|access-date=2020-12-08|website=Medium|language=en}}</ref> इसके अलावा पॉज़िट (पूर्व में [[RStudio]] Inc) का क्वार्टो पब्लिशिंग सिस्टम जूलिया, पायथन, आर और ऑब्जर्वेबल जावास्क्रिप्ट का समर्थन करता है (उन लैंग्वेज को कंपनी द्वारा आधिकारिक समर्थन प्राप्त है, और यहां तक कि एक ही नोटबुक दस्तावेज़ में एक साथ बुना जा सकता है, अधिक लैंग्वेजएँ अनौपचारिक रूप से समर्थित हैं)।<ref>{{Cite web |last=Machlis |first=Sharon |date=2022-07-27 |title=RStudio changes name to Posit, expands focus to include Python and VS Code |url=https://www.infoworld.com/article/3668252/rstudio-changes-name-to-posit-expands-focus-to-include-python-and-vs-code.html |access-date=2023-01-18 |website=InfoWorld |language=en}}</ref><ref>{{Cite web |date=2022-07-20 |title=Heads up! Quarto is here to stay. Immediately combine R & Python in your next document: An extension on a recent post. |url=https://www.ds-econ.com/quarto/ |access-date=2023-01-18 |website=ds-econ |language=en}}</ref>
आरईपीएल को अतिरिक्त मोड के साथ बढ़ाया जा सकता है, और पैकेज के साथ किया गया है, उदा। SQL मोड के साथ,<ref>{{Cite web |first=Chris |last=Foster |title=SQLREPL.jl |website=[[GitHub]] |date=2022-04-04 |url=https://github.com/c42f/SQLREPL.jl |access-date=2022-09-27}}</ref> डेटाबेस एक्सेस के लिए, और RCall.jl एक जोड़ता है {{nowrap|R mode}}, R (प्रोग्रामिंग लैंग्वेज) के साथ कार्य करने के लिए।<ref>{{Cite web |title=Getting Started · RCall.jl |url=https://juliainterop.github.io/RCall.jl/latest/gettingstarted.html#Several-Ways-to-use-RCall-1 |access-date=2022-09-27 |website=juliainterop.github.io}}</ref>


=== अन्य लैंग्वेज के साथ प्रयोग ===
जूलिया अन्य लैंग्वेज के साथ व्यवहार में है (उदाहरण के लिए लोकप्रिय उपयोग में शीर्ष 10-20 लैंग्वेज में से अधिकांश)। जूलिया के <syntaxhighlight lang= julia inline>ccall</syntaxhighlight> कीवर्ड का उपयोग व्यक्तिगत रूप से साझा लाइब्रेरी कार्यों को कॉल करने के लिए किया जाता है (जैसे सी या फोरट्रान में लिखे जाने के लिए), और पैकेज अन्य लैंग्वेज को कॉल करने की अनुमति देने के लिए उपलब्ध हैं (जो सी-निर्यात प्रदान नहीं करते हैं) सीधे कार्य करता है) उदा। Python (PythonCall.jl के साथ), R, MATLAB, C# (और अन्य .NET लैंग्वेजएँ DotNET.jl के साथ, उनमें से JdotNET के साथ), JavaScript, Java (और अन्य JVM लैंग्वेजएँ, जैसे JavaCall.jl के साथ Scala)।<ref>{{Cite web|date=2020-06-02|title=Julia and Spark, Better Together|url=https://juliacomputing.com/blog/2020/06/02/julia-spark.html|access-date=2020-07-14|website=juliacomputing.com}}</ref> और अन्य लैंग्वेज के पैकेज जूलिया को कॉल करने की अनुमति देते हैं, उदा। पायथन, आर, [[जंग (प्रोग्रामिंग भाषा)|जंग (प्रोग्रामिंग लैंग्वेज)]], रूबी या सी # से। जैसे juliacall (PythonCall.jl का हिस्सा, pyjulia एक अलग विकल्प है) के साथ Python से कॉल करने के लिए और R. जूलिया के लिए एक अलग जूलियाकॉल पैकेज का उपयोग हार्डवेयर के लिए भी किया गया है, यानी VHDL को संकलित करने के लिए, एक उच्च-स्तरीय संश्लेषण के रूप में (HLS) टूल (उदाहरण के लिए फील्ड-प्रोग्रामेबल गेट ऐरे)। <रेफरी नाम = HLS/FPGA />

जूलिया के पास [[HTML]] (और [[HTTP]] के लिए भी), XML, [[JSON]] और [[BSON]] जैसी मार्कअप लैंग्वेज का समर्थन करने वाले पैकेज हैं, और [[डेटाबेस]] के लिए (जैसे PostgreSQL,<ref>{{Cite web |title=Home · LibPQ.jl |url=https://invenia.github.io/LibPQ.jl/stable/ |access-date=2022-11-08 |website=invenia.github.io}}</ref> मोंगो,<ref name="FunSQL" />Oracle, TimesTen सहित,<ref>{{Cite web |last=Hood |first=Doug |date=21 October 2022 |title=Using Julia with Oracle Databases |url=https://blogs.oracle.com/timesten/post/using-julia-with-oracle-database}}</ref> MySQL, SQLite, Microsoft SQL सर्वर,<ref name="FunSQL">{{Cite web |title=Home · FunSQL.jl |url=https://docs.juliahub.com/FunSQL/HGzDG/0.9.2/ |access-date=2022-11-08 |website=docs.juliahub.com}}</ref> अमेज़ॅन रेडशिफ्ट, वर्टिका, ओडीबीसी) और सामान्य रूप से वेब का उपयोग।<ref>{{Cite web |title=Genie Builder - Visual Studio Marketplace |url=https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=GenieBuilder.geniebuilder |access-date=2022-11-08 |website=marketplace.visualstudio.com |language=en-us}}</ref><ref>{{Cite web |date=2022-02-01 |title=How to Build Your First Web App in Julia with Genie.jl 🧞‍♂️ |url=https://www.freecodecamp.org/news/how-to-build-web-apps-in-julia/ |access-date=2022-11-08 |website=freeCodeCamp.org |language=en}}</ref>


== पैकेज सिस्टम ==
जूलिया के पास एक अंतर्निहित पैकेज मैनेजर है और इसमें एक डिफ़ॉल्ट रजिस्ट्री सिस्टम सम्मिलित है।<ref>{{Cite web|url=https://github.com/JuliaRegistries/General|title=JuliaRegistries / General|website=[[GitHub]]|access-date=2020-04-30}}</ref> संकुल को अक्सर गिटहब पर होस्ट किए गए स्रोत कूट के रूप में वितरित किया जाता है, हालांकि विकल्पों का भी उपयोग किया जा सकता है। कलाकृतियों का उपयोग करके संकुल को बायनेरिज़ के रूप में भी स्थापित किया जा सकता है।<ref>{{Cite web|url=https://julialang.github.io/Pkg.jl/dev/artifacts/|title=Pkg.jl - Artifacts|access-date=2020-06-04}}</ref> जूलिया के पैकेज मैनेजर का उपयोग पैकेजों को क्वेरी और संकलित करने के साथ-साथ पर्यावरण को प्रबंधित करने के लिए किया जाता है। फ़ेडरेटेड पैकेज रजिस्ट्रियों का समर्थन किया जाता है, जिससे अधिकारी के अलावा अन्य रजिस्ट्रियों को स्थानीय रूप से जोड़ा जा सकता है।<ref>{{Cite web|url=https://julialang.github.io/Pkg.jl/v1/registries/|title=Pkg.jl - Registries|access-date=2020-04-30}}</ref>


== कार्यान्वयन ==
जूलिया का कोर जूलिया और सी (प्रोग्रामिंग लैंग्वेज) में लागू किया गया है, [[एलएलवीएम]] निर्भरता के लिए सी ++ के साथ। कूट पार्सिंग और कूट-लोअरिंग वर्तमान में FemtoLisp, एक योजना (प्रोग्रामिंग लैंग्वेज) बोली में कार्यान्वित की जाती हैं।<ref name="JeffBezanson 2019">{{cite web | first=Jeff | last=Bezanson | title=JeffBezanson/femtolisp | website=GitHub | date=6 June 2019 | url=https://github.com/JeffBezanson/femtolisp | access-date=16 June 2019}}</ref> हालांकि, FemtoLisp पार्सर को प्योर-जूलिया पैकेज जूलिया सिंटेक्स.जेएल के साथ रनटाइम पर स्विच आउट किया जा सकता है,<ref>{{Cite web |title=JuliaSyntax |date=2022-08-28 |url=https://github.com/JuliaLang/JuliaSyntax.jl |publisher=The Julia Programming Language |access-date=2022-08-28}}</ref> जो गति में सुधार करता है और विभिन्न मामलों में पार्सर त्रुटि संदेशों में काफी सुधार करता है, और FemtoLisp पार्सर को संस्करण 1.10 से बदल देगा।<ref>{{Cite web |title=Enable JuliaSyntax.jl as an alternative Julia parser by c42f · Pull Request #46372 · JuliaLang/julia |url=https://github.com/JuliaLang/julia/pull/46372 |access-date=2022-08-28 |website=GitHub |language=en}}</ref> एलएलवीएम कंपाइलर इंफ्रास्ट्रक्चर प्रोजेक्ट का उपयोग सभी सामान्य रूप से उपयोग किए जाने वाले प्लेटफॉर्म के लिए अनुकूलित यन्त्र कूट उत्पन्न करने के लिए कंपाइलर # बैक एंड के रूप में किया जाता है। कुछ अपवादों के साथ, जूलिया में मानक लाइब्रेरी लागू किया गया है।

=== वर्तमान और भविष्य के प्लेटफॉर्म ===
जूलिया के पास टियर 1 [[macOS]] समर्थन है, जिसका अर्थ Intel-आधारित Macs के लिए है, परन्तु नए [[Apple M1]]-आधारित Macs के लिए भी है, या तो [[Rosetta 2|रोसेट्टा 2]] एमुलेशन में चल रहा है,<ref name="Apple Silicon">{{Cite web |date=2022-05-25 |title=Julia v1.7.3 has been released |url=https://discourse.julialang.org/t/julia-v1-7-3-has-been-released/81683 |access-date=2022-05-26 |website=JuliaLang |language=en}}</ref><ref>{{Cite web|title=Darwin/ARM64 tracking issue · Issue #36617 · JuliaLang/julia|url=https://github.com/JuliaLang/julia/issues/36617|access-date=2020-12-08|website=GitHub|language=en}}</ref> या, तब, जूलिया 1.8 के साथ टियर 2 नेटिव (गैर-रोसेटा) समर्थन के साथ (जूलिया के पुराने एलटीएस संस्करण के विपरीत जिसमें केवल टियर 3 (प्रायोगिक) समर्थन है; विंडोज 10 का अभी तक कोई आधिकारिक समर्थन नहीं है)। उस समर्थन पर कार्य (यानी बिना अनुकरण के) ज्यादातर किया जाता है, और कई कार्यक्रम जूलिया 1.8.0 के साथ कार्य करते हैं। जूलिया 1.8.0 से पहले कार्य करने का दावा करती थी<ref>{{Cite web|last=Carlton|first=Sam|title=ThatGuySam/doesitarm|website=[[GitHub]] |date=2020-12-08|url=https://github.com/ThatGuySam/doesitarm|access-date=2020-12-08}}</ref> Rosetta 2 के (स्वचालित) उपयोग के माध्यम से एम1 एमआईसी पर (कम प्रदर्शन पर) ठीक है (जिसे जूलिया का अनुकरण करने की आवश्यकता है).

जूलिया के चार सपोर्ट टियर हैं।<ref>{{cite web|url=https://julialang.org/downloads/#support-tiers|title=Julia Downloads|website=julialang.org|access-date=2019-05-17}}</ref> [[P6 (माइक्रोआर्किटेक्चर)]] सबआर्किटेक्चर को पूरी तरह से लागू करने वाले सभी [[IA-32]] प्रोसेसर समर्थित हैं और सभी 64-बिट एक्स 86-64, अर्थात लगभग एक दशक से कम पुराने सभी समर्थित हैं। [[ARMv8|एआरएमवी8]] (एएआरसीसीएच64) प्रोसेसर दूसरे स्तर पर समर्थित हैं, और एआरएमवी7 और एआरएमवी6 (AArch32) जूलिया 1.0.x के लिए कुछ चेतावनियों (निचले स्तर) के साथ समर्थित हैं और बाद के संस्करणों के लिए आधिकारिक निष्पादनयोग्य भी थे, जबकि 32-बिट ARM समर्थन को बाद में डाउनग्रेड किया गया था टियर 3 तक (हालांकि, जूलिया 1.5.1 के लिए अनौपचारिक बायनेरिज़ उपलब्ध हैं<ref>{{Cite web|date=2019-01-23|title=Bring Julia code to embedded hardware (ARM)|url=https://discourse.julialang.org/t/bring-julia-code-to-embedded-hardware-arm/19979|access-date=2021-03-30|website=JuliaLang|language=en}}</ref>).<ref>{{cite web |title=julia/arm.md |date=2021-10-07 |url=https://github.com/JuliaLang/julia/blob/master/doc/src/devdocs/build/arm.md |publisher=The Julia Language|quote=A list of known issues for ARM is available.|access-date=2022-05-15}}</ref> ग्राफिक्स प्रसंस्करण इकाइयों पर सैकड़ों पैकेज सामान्य-उद्देश्य संगणनीयता हैं। जीपीयू-त्वरित:<ref>{{Cite web |title=JuliaGPU |url=https://juliagpu.org/ |access-date=2022-11-16 |website=juliagpu.org |quote=Almost 300 packages rely directly or indirectly on Julia's GPU capabilities.}}</ref> [[CUDA|सीयूडीए]] (यानी एनवीडिया जीपीयू; समानांतर थ्रेड एक्ज़ीक्यूशन लागू करना) में बाहरी पैकेज की मदद से टियर 1 सपोर्ट है। अन्य त्वरक का समर्थन करने वाले अतिरिक्त पैकेज भी हैं, जैसे कि Google की टेंसर प्रोसेसिंग यूनिट,<ref>{{cite web|title=Julia on TPUs|date=2019-11-26|url=https://github.com/JuliaTPU/XLA.jl|publisher=JuliaTPU|access-date=2019-11-29}}</ref> और कुछ इंटेल (एकीकृत) जीपीयू, वन एपीआई (गणना त्वरण) के माध्यम से | वन एपीआई.जेआई,<ref>{{Cite web|title=Introducing: oneAPI.jl ⋅ JuliaGPU|url=https://juliagpu.org/post/2020-11-05-oneapi_0.1/|access-date=2021-09-06|website=juliagpu.org}}</ref> और एएमडी के जीपीयू का समर्थन है उदाहरण :[[ओपनसीएल]]; और AMD [[ROCm|आरओसीएम]] स्टैक के लिए प्रायोगिक समर्थन।<ref>{{Cite web|url=https://juliagpu.org/rocm/|title=AMD ROCm · JuliaGPU|website=juliagpu.org|access-date=2020-04-20}}</ref> जूलिया का डाउनलोड पेज सभी आधिकारिक रूप से समर्थित प्लेटफॉर्म के लिए निष्पादन योग्य (और स्रोत) प्रदान करता है।

कुछ प्लेटफार्मों पर, जूलिया को विशिष्ट निर्माण विकल्पों के साथ स्रोत कूट (जैसे, मूल [[रास्पबेरी पाई]]) से संकलित करने की आवश्यकता हो सकती है, जो किया गया है और अनौपचारिक पूर्व-निर्मित बायनेरिज़ (और निर्माण निर्देश) उपलब्ध हैं।<ref>{{Cite web|title=Build Julia for RaspberryPi Zero|url=https://gist.github.com/terasakisatoshi/3f8a55391b1fc22a5db4a43da8d92c98|access-date=2020-08-14|website=Gist|language=en}}</ref><ref>{{Cite web|title=JuliaBerry: Julia on the Raspberry Pi|url=https://juliaberry.github.io/|access-date=2020-08-14|website=juliaberry.github.io}}</ref> जूलिया बनाया गया है छोटे रस्प्बेर्री पिस से लेकर टॉप-1 सुपरकंप्यूटर फुगकू (सुपरकंप्यूटर) के एआरएम-आधारित [[Fujitsu A64FX|फुजिस्तु ए64Fएक्स]] तक कई एआरएम प्लेटफार्मों के लिए।<ref>{{Cite web |last=Giordano |first=Mosè |title=Julia on Fugaku (2022-07-23) |website=[[GitHub]] |date=2022-09-29 |url=https://github.com/giordano/julia-on-fugaku |access-date=2022-11-08}}</ref> पॉवर पी सी (64-बिट) में टियर 3 सपोर्ट है, जिसका अर्थ है कि यह .

जूलिया अब [[Raspbian|रस्पबियन]] में समर्थित है<ref>{{cite web |url=https://julialang.org/blog/2017/05/raspberry-pi-julia |title=Julia available in Raspbian on the Raspberry Pi |quote=Julia works on all the Pi variants, we recommend using the Pi 3.}}</ref> जबकि समर्थन नए Pis के लिए बेहतर है, उदाहरण के लिए, एआरएमवी7 या नए के साथ; जूलिया सपोर्ट को [[रास्पबेरी पाई फाउंडेशन]] द्वारा बढ़ावा दिया जाता है।<ref>{{cite web |url=https://www.raspberrypi.org/blog/julia-language-raspberry-pi/ |title=Julia language for Raspberry Pi |work=[[Raspberry Pi Foundation]]|date=12 May 2017 }}</ref>
JSExpr.jl के माध्यम से वेब ब्राउज़र/जावास्क्रिप्ट के लिए भी समर्थन है;<ref name="JSExpr">{{Cite web|title=Translate Julia to JavaScript |date=2019-07-07|url=https://github.com/JuliaGizmos/JSExpr.jl|publisher=JuliaGizmos|access-date=2019-07-25}}</ref> और वेब ब्राउज़र की वैकल्पिक लैंग्वेज, वेब असेंबली को न्यूनतम समर्थन प्राप्त है<ref name="WebAssembly">{{Cite web|last=Fischer|first=Keno|title=Running julia on wasm|website=[[GitHub]]|date=2019-07-22|url=https://github.com/Keno/julia-wasm|access-date=2019-07-25}}</ref> कई आगामी बाहरी जूलिया परियोजनाओं के लिए।



जूलिया एआरएम को संकलित कर सकती है; इस प्रकार, सिद्धांत रूप में, एनड्रॉयड ऐप्स को एनड्रॉयड सॉफ़्टवेयर डेवलपमेंट एनड्रॉयड एनडीके के साथ बनाया जा सकता है, परन्तु अभी के लिए जूलिया को केवल अप्रत्यक्ष रूप से [[Android (ऑपरेटिंग सिस्टम)|एनड्रॉयड (ऑपरेटिंग सिस्टम)]] के तहत चलाने के लिए बनाया गया है, यानी एनड्रॉयड पर उबंतू [[chroot|च्रूट]] के साथ।<ref>{{Cite web|url=https://discourse.julialang.org/t/using-julia-on-android/8086/7|title=Using Julia on Android?|date=2019-09-27|website=JuliaLang|language=en-US|access-date=2019-10-02}}</ref>
जबकि जूलिया को डिफ़ॉल्ट रूप से एक [[ऑपरेटिंग सिस्टम]] की आवश्यकता होती है, और बिना Arduino जैसे [[अंतः स्थापित प्रणाली]] प्लेटफॉर्म पर चलाने के लिए कोई आधिकारिक समर्थन नहीं है, जूलिया कूट अभी भी कुछ सीमाओं के साथ, एक नंगे धातु 16 हर्ट्ज संगणक [[8-बिट कंप्यूटिंग|8-बिट संगणनीयता]] पर चलाया गया है। बिट [[एवीआर माइक्रोकंट्रोलर]] | एवीआर-माइक्रोकंट्रोलर [[अरुडिनो]] 2 केबी रैम (प्लस 32 केबी फ्लैश मेमोरी) के साथ।<ref>{{Cite web |title=Running Julia baremetal on an Arduino |url=https://seelengrab.github.io/articles/Running%20Julia%20baremetal%20on%20an%20Arduino/ |access-date=2022-05-24 |website=seelengrab.github.io}}</ref>


== दत्तक ग्रहण ==
जूलिया को एमआईटी, स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी और यूसी बर्कले सहित कई विश्वविद्यालयों में अपनाया गया है। कई क्षेत्रों में बड़ी निजी फर्मों ने अमेज़ॅन (कंपनी), [[आईबीएम]], [[जेपी मॉर्गन]] और [[एएसएमएल होल्डिंग]] सहित लैंग्वेज को अपनाया है। जूलिया का उपयोग नासा और फेडरल एविएशन एडमिनिस्ट्रेशन के [[साथ]]-साथ हर अमेरिकी राष्ट्रीय ऊर्जा प्रयोगशाला सहित सरकारी एजेंसियों द्वारा भी किया गया है।<ref>{{Cite web |title='Why We Created Julia' Turns Ten Years Old - JuliaHub |url=https://juliahub.com/company/media/2022/02/julia-turns-ten-years-old/ |access-date=2022-11-16 |website=juliahub.com}}</ref><ref>{{Cite web |title=Newsletter January 2022 - Julia Growth Statistics - Julia Computing |url=https://juliacomputing.com/blog/2022/01/newsletter-january/ |access-date=2022-01-26 |website=juliacomputing.com |language=en}}</ref>


=== वैज्ञानिक संगणनीयता ===
* क्लाइमेट मॉडलिंग एलायंस ने जलवायु परिवर्तन के प्रभावों और चुनौतियों के बारे में जानकारी प्रदान करने के लिए अपनी अगली पीढ़ी के वैश्विक जलवायु मॉडल को लागू करने के लिए जूलिया का चयन किया।<ref name="Julia_Nvidia">{{Cite press release |title=जूलिया कम्प्यूटिंग आर्म पावर्ड सर्वर पर NVIDIA GPU कंप्यूटिंग के लिए समर्थन लाता है - जूलियाहब|url=https://juliahub.com/blog/2019/12/nvidia-ngc-arm/ |access-date=2022-11-16 |website=juliahub.com}}</रेफरी>
* [[CERN]] जूलिया का उपयोग करता है
रेफरी>{{Cite web |date=27 September 2021 |title=एचईपी मिनी-कार्यशाला के लिए जूलिया|url=https://indico.cern.ch/event/1074269/ |access-date=2022-08-23 |website=indico.cern.c h |quote=जूलिया और Ω<sup>-</sup>_b → Ξ<sup>+</sup>_c K<sup>-</sup> π<sup>-</sup>} का पहला अवलोकन}</रेफरी><ref>{{Cite web |last=Mikhasenko |first=Misha |date=2022-07-29 |title=ThreeBodyDecay |url=https://github.com/mmikhasenko/ThreeBodyDecay.jl |access-date=2022-08-23 |website=[[GitHub]]}}</ref><ref>{{Cite web |last=Mikhasenko |first=Misha |date=July 2021 |title=Julia for QCD spectroscopy |url=https://indico.cern.ch/event/1074269/contributions/4539610/attachments/2317472/3945345/spectroscopy_mmikhasenko.pdf |access-date=2022-08-23 |website=indico.cern.ch |quote=Summary: Julia is ready to be used in physics HEP analysis}}.</ref> [[लार्ज हैड्रान कोलाइडर]] ([[एलएचसीबी प्रयोग]]) से डेटा का विश्लेषण करने के लिए।<ref>{{Cite web |date=2022-08-19 |title=JuliaHEP/UnROOT.jl |url=https://github.com/JuliaHEP/UnROOT.jl |access-date=2022-08-23 |publisher=JuliaHEP}}</ref><ref>{{Cite web |title=Julia · Search · GitLab |url=https://gitlab.cern.ch/search?search=Julia&nav_source=navbar&project_id=741&group_id=635&scope=commits&repository_ref=master |access-date=2022-08-23 |website=GitLab |language=en}}</ref><ref>{{Cite web |title=Commits · master · sft / lcgcmake · GitLab |url=https://gitlab.cern.ch/sft/lcgcmake/-/commits/master/cmake/toolchain/heptools-dev-base.cmake |access-date=2022-08-23 |website=GitLab |language=en |quote=bump julia version to 1.7.3}}</ref>


==== औषधि और दवा विकास ====
जूलिया का फार्मास्युटिकल उद्योग में दवा के विकास के लिए व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है, जिसे [[आधुनिक]], [[फाइजर]], [[एस्ट्राजेनेका]], प्रॉक्टर एंड गैंबल और यूनाइटेड थेराप्यूटिक्स द्वारा अपनाया गया है।<ref>{{Cite web |title=Case Study - JuliaHub |url=https://juliahub.com/case-studies/ |access-date=2023-02-10 |website=juliahub.com}}</ref><ref>{{Cite web |title=Pumas-AI |url=https://pumas.ai/ |access-date=2023-02-10 |website=Pumas-AI |language=en}}</ref>


==== अंतरिक्ष अभियांत्रिकी ====

* ब्राज़ीलियाई राष्ट्रीय अंतरिक्ष अनुसंधान संस्थान जूलिया का उपयोग अंतरिक्ष अभियानों की योजना बनाने और उपग्रहों का अनुकरण करने के लिए करता है।<ref>{{Citation |title=JuliaSpace/SatelliteToolbox.jl |date=2020-05-20 |url=https://github.com/JuliaSpace/SatelliteToolbox.jl |publisher=JuliaSpace |access-date=2020-05-26}}</ref>
* स्वायत्त यू.एस. वायुसेना अनुसंधान प्रयोगशाला वीटीओएल मानव रहित विमान प्रणाली की उड़ान की योजना बनाने और निष्पादित करने के लिए एम्बेडेड सिस्टम हार्डवेयर।<ref>{{Cite web |last=Hobbs |first=Kerianne |date=December 2022 |title=Year of Autonomy in Alaskan Glaciers, Flight, Earth Orbit, Cislunar Space and Mars |url=https://digitaleditions.walsworth.com/publication/?m=7270&i=769555&p=48 |publisher=Aerospace America Year in Review |page=48 |quote=The flight test team was able to demonstrate … a vertical takeoff and landing vehicle with both electric and conventional fuel propulsion systems onboard. The [[unmanned aircraft system|[uncrewed aerial system]]] was able to plan and execute these missions autonomously using onboard hardware. It was the first time the Julia programming language was flown on the embedded hardware - algorithms were precompiled ahead of time. <!-- Too much detail to also include this in footnote?: The algorithms used to perform the various missions involved feedback control, mixed-integer linear programming and optimal control. -->}}</ref>
* नासा और [[जेट प्रणोदन प्रयोगशाला]] जूलिया का उपयोग अंतरिक्ष यान पृथक्करण गतिकी को प्रारूपित करने के लिए करती है,<ref>{{Citation |title=Modeling Spacecraft Separation Dynamics in Julia - Jonathan Diegelman |url=https://www.youtube.com/watch?v=tQpqsmwlfY0 |language=en |access-date=2021-09-06}}</ref><ref>{{Citation |title=Circuitscape/Circuitscape.jl |date=2020-02-25 |url=https://github.com/Circuitscape/Circuitscape.jl |publisher=Circuitscape |access-date=2020-05-26}}</ref><ref>{{Cite web |title=Conservation through Coding: 5 Questions with Viral Shah {{!}} Science Mission Directorate |url=https://science.nasa.gov/earth-science/applied-sciences/making-space-for-earth/5-questions-with-viral-shah |access-date=2020-05-26 |website=science.nasa.gov}}</ref>


=== अन्य उल्लेखनीय उपयोग ===
[[फेडरल रिजर्व बैंक ऑफ न्यूयॉर्क]] ने 2015 में जूलिया में व्यापक आर्थिक मॉडल ([[MATLAB|मैटलैब]] से पोर्ट किए गए) और 2021 में [[COVID-19|कोविड-19]] के झटके का अनुमान लगाने के लिए बनाया<ref>{{Cite web |title=Release v1.3.0 · FRBNY-DSGE/DSGE.jl |url=https://github.com/FRBNY-DSGE/DSGE.jl/releases/tag/v1.3.0 |access-date=2022-01-03 |website=[[GitHub]] |language=en |quote=New subspecs of Model1002 for estimating the DSGE with COVID-19 shocks}}</ref>
* [[काली चट्टान]], वित्तीय समय श्रृंखला के लिए दुनिया का सबसे बड़ा संपत्ति प्रबंधक<ref name=":0">{{Cite web |last=D'Cunha |first=Suparna Dutt |date=2017-09-20 |title=How A New Programming Language Created By Four Scientists Now Used By The World's Biggest Companies |url=https://www.forbes.com/sites/suparnadutt/2017/09/20/this-startup-created-a-new-programming-language-now-used-by-the-worlds-biggest-companies/ |url-status=live |archive-url=https://web.archive.org/web/20221001082708/https://www.forbes.com/sites/suparnadutt/2017/09/20/this-startup-created-a-new-programming-language-now-used-by-the-worlds-biggest-companies/?sh=2c98522a7de2 |archive-date=2022-10-01 |access-date=2022-10-01 |website=Forbes |language=en}}</ref>
* [[अवीवा]], यूनाइटेड किंगडम का सबसे बड़ा सामान्य बीमाकर्ता, बीमांकिक गणनाओं के लिए<ref name=":0" />* [[मेटर कॉर्पोरेशन]], प्रकाशित चुनाव परिणामों के सत्यापन के लिए<ref>{{Cite web |title=Julia for Election Security |url=https://forem.julialang.org/ramsdell/julia-for-election-security-4gh |access-date=2022-09-27 |publisher=Julia Forem |language=en}}</ref>
* [[समष्टि अर्थमिति]] के लिए नोबेल पुरस्कार विजेता थॉमस जे सार्जेंट<ref>{{Cite web |title=Nobel Laureate Thomas J. Sargent - JuliaHub |url=https://juliahub.com/case-studies/thomas-sargent/ |access-date=2023-02-10 |website=juliahub.com}}</ref>


== यह भी देखें ==
* [[संख्यात्मक-विश्लेषण सॉफ्टवेयर की तुलना]]
* [[सांख्यिकीय पैकेजों की तुलना]]
* [[विभेदक प्रोग्रामिंग]]
* [[कूदना]] {{ndash}} जूलिया में एम्बेडेड गणितीय अनुकूलन के लिए एक बीजगणितीय मॉडलिंग लैंग्वेज

==टिप्पणियाँ==
{{Notelist|80em}}


==संदर्भ==
{{Reflist|25em}}


==अग्रिम पठन==
* {{cite book|last=Nagar|first=Sandeep|year=2017|title=Beginning Julia Programming: For Engineers and Scientists|publisher=Springer |isbn=9781484231715 |url=https://books.google.com/books?id=KmRADwAAQBAJ&pg=PR1 }}
* {{cite journal|last1=Bezanson|first1=J|last2=Edelman|first2=A|last3=Karpinski|first3=S|last4=Shah|first4=V. B|year=2017|title=Julia: A fresh approach to numerical computing|journal=SIAM Review |volume=59 |issue=1 |pages=65–98 |doi=10.1137/141000671 |arxiv=1411.1607 |citeseerx=10.1.1.760.8894|s2cid=13026838}}
* {{cite book|last=Joshi|first=Anshul|year=2016|title=Julia for Data Science － Explore the world of data science from scratch with Julia by your side|publisher=Packt |isbn=9781783553860 |url=https://books.google.com/books?id=Bn9cDgAAQBAJ&pg=PP2}}
* Tobin A Driscoll and Richard J. Braun (Aug. 2022). "Fundamentals of Numerical Computation: Julia Edition". SIAM. {{ISBN|978-1-611977-00-4}}.
* C. T. Kelley (2022). "Solving Nonlinear Equations with Iterative Methods: Solvers and Examples in Julia", SIAM. {{ISBN|978-1-611977-26-4}}.
* {{cite book|last=Kalicharan|first=Noel|year=2021|title=Julia - Bit by Bit|series=Undergraduate Topics in Computer Science |publisher=Springer |doi=10.1007/978-3-030-73936-2 |isbn=978-3-030-73936-2 |s2cid=235917112 |url=https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-030-73936-2 }}


==बाहरी संबंध==
* {{Official website|https://julialang.org}}
* {{GitHub|JuliaLang/julia}}
{{Authority control}}

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