Julia计算团队在8月7日到11日举行的JuliaCon 2018伦敦大会上宣布了Julia 1.0版本。这是Julia的第一个完整、稳定的版本。据其团队介绍，自2012年2月推出以来，这个版本是最重要的里程碑。
Julia 1.0旨在提供堪比C++语言的性能，同时又像Python和R语言一样生产力高且易于使用。去年，研究人员在一台超级计算机上使用Julia用15分钟编目和分析了2亿个天体——比之前的速率快上千倍。
至于新的语言API稳定性，你使用Julia 1.0编写的代码将可以继续在该语言的后续版本中使用（诸如Julia 1.1、1.2等）。
该语言内置了一个新的包管理器，可以简化程序包及其依赖的安装。它还支持按项目划分包环境，并记录可工作应用程序的准确状态，以便和他人分享。最后，经过重新设计后，新的包管理器还引入了私有包及包库支持。
Julia还提供了一种新的缺失值标准表示方法。能够表示和使用缺失数据是统计学和数据科学的基础。任何泛型集合类型都支持缺失值，采用的方式是允许元素包含预定义值 missing 。
在Julia 1.0中，Broadcasting这项核心语言特性扩展到了自定义类型，实现了在GPU和其他矢量化硬件上的计算优化。
Julia是一门动态类型的编程语言，对交互式使用有很好的支持。Julia程序会通过LLVM编译成多个平台的原生代码。Julia支持描述性数据类型，类型声明可以用于阐明程序，保证程序一致性。该语言非常适合数值计算编程场景，这又使得它成为数学相关函数的上佳选择。它支持多种数值数据类型，并且提供了开箱即用的并行机制。
Julia语言的特性使它很容易表示许多面向对象和函数式编程模式。标准库提供了异步I/O、进程控制、日志、性能分析和包管理器。多分派非常适合于定义类似数值和数组的数据类型。默认的Julia包包括单位数量矩阵、货币和颜色数据表列。
Julia基于MIT许可模型。你可以在终端运行Julia，使用内置的Julia行，你也可以在上借助Jupyter Notebook在浏览器中运行。
要了解有关最新版本的更多信息，请查阅或试用。、、及也提供了其他一些有用的资源。
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