Julia是一个面向科学计算的高性能动态高级程序设计语言，JIT高性能编译器，语法和其他编程语言类似，拥有丰富的函数库，提供了数字精度、精致的增幅器（sophisticated amplifier）和分布式并行运行方式。核心函数库等大多数库是由Julia编写，但也用成熟的C和FORTRAN库来处理线性代数、随机数产生和字符串处理等问题。Julia语言可定义函数并且根据用户自定义的参数类型组合再进行重载。

【功能特点】

　　1、JIT高性能编译器：使用的JIT（Just-in-Time）实时编译器很有效地提高了它的运行效率，在某些地方甚至能比得上C和C++。

　　克服了高级语言一直难以逾越的难关：标量算数循环（在pi summation上就能体现出来。）。Matlab的浮点运算JIT和 V8 JS引擎对此也处理得很好。但JS不支持LAPACK等线性代数库导致了在矩阵运算中的低性能，而Julia有比较多的方法消除负载（overhead），使得它可以轻松支持任何函数库。

　　矩阵统计的Julia代码虽然性能上比不上C++但却要简洁得多。然而，规范和编制太过随意可能会在将来成为一个问题。

　　2、功能强大的并行处理和云计算:为分布式计算提供很多关键模块，使得它可以更加灵活地支持多种并行处理。

　　将提供更加完整的性能支持云计算操作，比如分享和编辑，包括数据管理、数据挖掘和可视化操作等。它还允许用户操作大数据类型而不用关心数据操作行为。

　　3、免费、开源和Library Friendly：Julia的核心代码遵循MIT协议，而其他库各自遵循GPL/LGPL/BSD等协议。用户还可以方便地将Julia作为核心功能共享库与C/FORTRAN代码联合使用。

【支持层】

　　第1层：确保使用默认选项构建时，Julia可以从源代码构建并通过这些平台上的所有测试。官方二进制文件始终可用，并且CI在每次提交时都运行，以确保主动维护支持。

　　第2层：确保Julia使用默认的构建选项从源进行构建，但可能通过或未通过所有测试。官方二进制文件视情况而定。

　　第3层：Julia可能会或可能不会建立。如果是这样，则不太可能通过测试。在某些情况下，二进制文件可能可用。如果是这样，则应将其视为实验性的。持续的支持取决于社区的努力。

　　第4层：Julia过去曾在某个时候建造过，但目前还没有建造。

【运行方法】

　　1、在终端中使用内置的Julia命令行和下面提供的二进制文件。

　　2、使用Docker社区维护的Docker Hub中的Docker镜像。

　　3、JuliaPro由朱莉娅计算包括朱莉娅和朱诺IDE，随着进入密谋，优化，机器学习，数据库和更多的策展组包（需要注册）。

　　【注意事项】

　　Julia带有一个内置的软件包管理器，可以从Internet下载和安装软件包。这样，它必然会将您的公共IP地址透露给您连接到的任何服务器，服务提供商可能会记录您的IP地址。在Julia 1.5和更高版本中，默认情况下，程序包管理器连接到https://pkg.julialang.org，这是由Julia项目运营的免费公共服务，用于为Julia用户提供开源程序包资源。该服务最多可保留30天的IP地址日志。