Julia 是個新興的數值計算程式語言，他擁有 C 語言一般的執行速度，也有 Python 動態語言般的簡潔語法，這使得他成為科學運算以及資料分析領域再適合不過的工具。我會介紹 Julia 的基本語法及概念，並且舉例它的使用場景，歡迎大家來認識這個新傢伙。

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介紹 Julia 在與其他語言進行 foreign function call 的相關議題。Julia 的 stdlib 在對 C 以及 Fortran 的 function call，有相當方便的整合了。而對其他語言如，Python、R、Matlab 也有第三方套件來協助。將會在這個 talk 介紹這些 ecosystem。

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"Flux is an elegant approach to machine learning. It's a 100% pure-Julia stack, and provides lightweight abstractions on top of Julia's native GPU and AD support. Flux makes the easy things easy while remaining fully hackable." We will show a beautiful approach of building a deep learning model using Flux and how powerful a dynamic framework could be.

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Julia 擁有 AST level 的 meta programming 能力，本次會介紹 Julia 的 meta programming 常見的 use cases, pattern and hacks。希望能夠對 Julia 的套件開發者，不管是在提供 DSL、API design 或是接界 native extension 有所幫助。

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"Cassette is a Julia package that provides a mechanism for dynamically injecting code transformation passes into Julia’s just-in-time (JIT) compilation cycle, enabling post hoc analysis, optimization, and modification of"Cassette-unaware"Julia programs." We will show some simple usage of Cassette.jl and how it work conceptually.

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