Julia是壹個剛剛走入大眾視野的科學計算利器！
妳可能會說了，科學計算？不是有matlab了嗎？而且如果做統計，還有R、Python、Stata之類的可以使用，為什麽要用Julia呢？
很簡單，方便+快！
首先，Julia的語法基本上就是Matlab+Python+R的混合，像Matlab壹樣簡單，像Python壹樣嚴謹，像R...算了，還是不要像R了。
此外，作為「腳本語言」以及「科學計算語言」，Julia有個變態的特征：不怕循環！熟悉Matlab、R的人都知道，寫這些程序的時候，通常會被建議「少寫循環」。而實際上，如果妳沒有遵從這些規則，妳會發現寫出來的程序奇慢無比！當然，Matlab中也有壹些設計企圖規避循環，比如bsxfun等函數，但是很多情況下，循環在所難免。
那麽Julia如何做到「不怕循環」這壹點呢？Julia做了這麽壹些工作。首先，在Julia裏面，是有「類型」的，比如學過C的都知道計算機中數字分為整型（int）、浮點型（float）、雙精度（double）等類型，而Julia也對類型做了嚴格區分。不過不要怕，其實沒什麽大不了的，不會比Matlab復雜多少。而有了類型的區分，Julia使用LLVM這個工具引入了JIT，也就是在程序（比如循環體、函數）第壹遍被執行的時候，這個循環體、函數就已經被編譯好了。當這個循環體、函數再次被執行的時候，就不需要重新解釋代碼，只需要執行編譯好的程序就好了。
有了這個黑科技，Julia的執行速度理論上是可以接近C的（理論上能達到的最快速度）。實際上我的工作過程中就有大量的程序因為嫌慢使用C寫，速度的確比Matlab不知道要快到哪裏去（這裏提壹下，根據我的經驗，不可盲目崇拜C，沒有經驗的人寫出的程序，或者沒有復雜到壹定程度的程序，速度可能比Matlab還慢）。
關於Julia的速度與其他語言的比較，可以參考Julia的網站：TheJuliaLanguage，其中有各編程語言的對比。不過這裏要提壹下，裏面的參數不能完全相信，比如Matlab等語言的寫法不是最有效的寫法，所以在裏面Matlab可能比Julia慢很多。而實際上，對於最簡單的程序，Julia的速度比不過Matlab的。至於原因嗎，我想有這麽兩點：首先Matlab不用編譯；其次，Matlab使用了Intel的MKL庫，而MKL庫是經過匯編級別的優化的。當然，Julia也可以使用MKL，下面我會介紹。
所以總體說來，當涉及到大量的循環的時候，C（Fortran）和Julia是非常不錯的選擇，而出於寫程序的方便程度和學習曲線的考慮，Julia顯然優於C（Fortran）。
奧，Julia還有個優點沒有說，這個可以秒殺Matlab，那就是：開源，免費！
此外，Julia還有壹個更大的優點：非常方便的調用C、Python等寫成的程序。Python本來就被成為「膠水語言」，可以調用幾乎所有其他語言，而Julia可以調用Python，這就變相給了Julia這個能力。此外，Julia還可以直接調用C寫成的程序。所以平時工作的時候，非常常用的壹些模塊我都已經寫成C放在壹個庫裏面，這樣就可以用Python調用C，Julia調用C，R調用C，Matlab調用C...順便提壹下，Matlab也可以調用C，但是調用方式別提多蛋疼。
好，下面回到我們學校的問題上來。之前的壹個項目我使用Julia+C壹起寫的，但是前段時間我們學校的超算中心非得給我們換個賬號，這下好了，之前已經有的Julia突然沒了。前面也說了，我是沒有管理員權限的，所以使用yum的方式安裝就走不通了。還好Julia是開源的，意味著我可以拿到Julia的源碼，自己編譯壹個。
可是，真的問題出來了！Redhat出於對「穩定」的變態追求，裏面的程序不會用最新的版本。比如，最坑爹的，gcc（壹個c的編譯器）的版本停留在『RedHat4.4.7-3』這個版本上。而開源社區日新月異，這個版本太老了，以至於不能編譯Julia了！從此，我開始了漫漫的安裝之旅。
在介紹我在沒有管理員權限+沒有新版本gcc的情況下如何安裝Julia之前，可以先介紹壹下普通青年安裝Julia的正確姿勢。
windows用戶，去JuliaDownloads上直接下載安裝。建議安裝Julia+Juno的套裝，後者是壹個Julia的IDE，如果不裝Juno，Julia的界面會非常不友好！
Mac用戶，同樣去JuliaDownloads上直接下載安裝，安裝方法與Mac軟件的壹般安裝方法壹樣，安裝好之後在Applications裏。或者可以參考下面Linux用戶使用源碼安裝，但其實沒這個必要。
Linux用戶，就有多種選擇了。或者選擇源碼安裝，我下面會詳細介紹。或者可以安裝已經編譯好的版本。不過更建議使用apt-get（Debian/Ubuntu）、yum（Fedora/Redhat/Cent）安裝。
安裝好之後，在命令行輸入julia，應該能看到如下界面（win用戶可能需要設置環境變量）：
嗯，下面我就要開始介紹作死的源碼安裝方式了！
上面提到了，之所以選擇源碼安裝，最大的原因是我沒有管理員權限。其次，源碼安裝還有個好處就是，可以將Intel的MKL和Julia結合起來，強上加強，至強！
總的來說，我手動安裝Julia的過程是：
gmp/mpc/mpfr=>gcc
Git
cmake
Python2=>LLVM
Julia
是的，妳沒看錯，為了安裝Julia，我安裝了這麽多東西！！！截圖給妳們看：
安裝gcc的原因不用說了，因為編譯Julia需要高版本的gcc，所以必須自己裝壹個gcc。為了安裝gcc。在安裝的過程中，提示我缺少gmp/mpc/mpfr這三個包，這個問題不大，按照提示，去相應的網站，找到這幾個包的最新版本，wget壹下，安裝就好了。至於怎麽安裝，壹般來說安裝的順序是：
./configure--prefix=/home/aragorn/softs/其中--prefix可以理解為安裝路徑
make
makeinstall
經過這三個命令，壹般就可以安裝好。gmp/mpc/mpfr這三個包都是按照這個順序，wget下載，tar-xvf***.xz解壓縮，進去，然後按照上面三個步驟安裝。
至於gcc，可以去InstallingGCC-GNUProject上看看，上面有安裝gcc的詳細步驟。註意如果需要安裝gmp/mpc/mpfr這三個包，在configure的時候，後面需要加『--with-gmp=/home/aragorn/softs』，也就是制定者三個包的安裝位置。
經過大概幾個小時的等待，gcc裝好了。總以為可以編譯Julia了，可是又出錯了！仔細壹看，居然是gitcheckout出錯了！查了壹下，臥槽，git命令也是老掉牙啊！沒辦法，去git官網，找git的源碼下載，gitclonegit/git·GitHub下載下來，安裝！安裝過程可以參考文件夾下面的INSTALL文件，有詳細描述。
後來又提示我cmake沒有。同樣，按照上述過程，安裝cmake。
中間我也不記得是哪壹步了，提示LLVM必須安裝。裝！可是安裝LLVM的時候，又提示我Python的版本太低！Redhat的Python版本居然是2.6的！！！怎麽能忍，裝！去Python官網，幹脆把Python2and3的源碼都下載了下來，裝裝裝！！！
這裏需要註意的是，由於安裝的這些程序都是安裝在自己的目錄下面的，所以需要修改環境變量。修改方法如下：
cd~
vim.bashrc
找到exportPATH=（如果沒有則新建），把安裝的程序的bin目錄添加上去，比如我安裝的gcc的目錄是/home/aragorn/bin/gcc/，那麽就要寫成『exportPATH=\"/home/aragorn/bin/gcc/bin:$PATH\"』，建議每裝壹個程序，都把bin目錄添加進來
同樣，找到exportLD_LIBRARY_PATH=（如果沒有則新建），把安裝的程序的lib/lib64目錄添加上去，比如我的寫成『exportPATH=\"/home/aragorn/bin/gcc/lib64:$LD_LIBRARY_PATH\"』，建議每裝壹個程序，都把lib目錄添加進來
:wq
如此設置，系統找程序或者庫就按照上面的順序開始找。比如雖然系統自帶的gcc版本比較老，但是由於我設置了PATH，所以會先從/home/aragorn/bin/gcc/bin這個目錄找gcc這個命令。修改結束之後，使用source.bashrc使得以上更改生效。
此外，我在瀏覽系統目錄的時候，驚喜的發現原來這臺電腦裏自帶了MKL庫。開心死了。要知道這個庫是付費的，當然對科研工作者是免費的。既然有了，就避免麻煩了，用！怎麽用呢？在編譯Julia之前，要做這麽幾個工作：
source/opt/intel/bin/compilervars.shintel64
source/opt/intel/mkl/bin/mklvars.shintel64ilp64
exportMKL_INTERFACE_LAYER=ILP64
至於這幾步究竟在幹什麽，我也不知道，也懶得去搞清楚，大體是在設置MKL庫的環境變量。
好了，萬事具備，終於可以編譯julia了！分這麽幾步：
gitclonegit:///JuliaLang/julia.git復制源碼到本地
cdjulia
gitcheckoutrelease-0.4這壹步請參考Julia的github主頁，0.4為目前最新的版本號。這壹步壹定要做，否則自動編譯的是正在開發的版本。
vimMake.inc這壹步要做很多修改。首先，在開始加入壹樣『prefix=/home/aragorn/bin/julia』後面是妳要安裝julia的路徑。其次，由於上面已經安裝了最新的LLVM，可以使用最新的LLVM，設置『USE_SYSTEM_LLVM=1』。最後，由於要使用MKL，將『USE_INTEL_MKL?=0』『USE_INTEL_MKL_FFT?=0』『USE_INTEL_LIBM?=0』都改為1。github的網頁上同時建議將『USEICC?=0』『USEIFC?=0』也設為1，但是根據我的經驗，intel的icc編譯器並沒有gcc好用，所以建議仍然保留為0，使用gcc。
make等待壹大段時間
makeinstall
好啦，現在設置好環境變量，就可以優雅的開始使用帶MKL的Julia啦！
最後，我只想吐槽壹句，如果搞科學計算，普通青年用Ubuntu/Debian，文藝青年用Gentoo，二逼青年才他媽的用Redhat！！！