Node.js之父创建JavaScript科学计算库Propel
极客时间编辑部
讲述:丁婵大小:1016.63K时长:02:10
近日,Node.js 之父瑞恩·达尔(Ryan Dahl)创建了一个 JavaScript 科学计算库 Propel,它使用图形处理器来支持 JavaScript 中的机器学习和科学计算。
虽然机器学习默认下是使用 Python 开发的,但是 JavaScript 也变得越来越流行。而 Propel 正在致力于缩短 Python 和 JavaScript 之间的计算差距,它提供了一种类似于 NumPy 系统的工具。
达尔表示,JavaScript 是一种快速的,动态的语言,因此它可以作为所有语言开发者的理想工具。
从这一点来看,达尔并不是孤军奋战的。因为还有很多的其他项目,包括 brain.js、ConvNetJS、deeplearn.js、math.js 等都在尝试着改善 JavaScript 中的科学计算和机器学习。
据达尔介绍,虽然 Propel 能够在多个环境中运行,但是由于性能的原因,如果需要进行密集型计算,那么更推荐使用 Node.js。
此外,使用 Propel 需要依赖一些基础的技术。比如,web 版本的 Propel 需要调用到 WebGL 模型和 deeplearn.js;Node.js 版本的 Propel 需要调用 TensorFlow 的 C 语言 API,并且支持多个图形处理器和 TCP 连接的定位。相比而言,web 版本被更多的用于演示或者直接计算。
如果开发人员想要在 Node.js 或 web 项目的源码中加入 Propel 库,那么使用 ES 语法直接从 Propel 中导入相应的模块即可。
关于机器学习方面,Propel 鼓励开发者在服务器端创建机器学习模型,然后快速部署到浏览器,这样就可以看到一个神经网络的示例。
另外,Propel 是用 TypeScript 编写的,达尔推荐开发人员使用 ts-node,因为它给 TypeScript 提供了运行环境,并且给 Node.js 提供了简单的交互环境。
作为一个新开发的库,Propel 目前来说还不是很稳定,官方希望通过 GitHub 和开发人员一起来完善它。
公开
同步至部落
取消
完成
0/2000
荧光笔
直线
曲线
笔记
复制
AI
- 深入了解
- 翻译
- 解释
- 总结
该免费文章来自《极客视点》,如需阅读全部文章,
请先领取课程
请先领取课程
免费领取
© 版权归极客邦科技所有,未经许可不得传播售卖。 页面已增加防盗追踪,如有侵权极客邦将依法追究其法律责任。
登录 后留言
全部留言(1)
- 最新
- 精选
- 南宫小博怎么感觉现在的js像5年前的python
收起评论