Пока почитать негде, к сожалению.
Автор прототипа говорит, что разница не велика, но CTO фанат standalone плюс хотят иметь полный контроль над синтаксисом. Да и сообщения об ошибках можно, наверное, давать более специализированные, а не те, которые бы парсер Джулии выбрасывал. Впрочем, на простых вещах типа несбалансированных скобок парсер Джулии даёт куда лучше сообщения пока. Но это всегда можно допилить, когда есть контроль.

Julia's Release Process (Score: 100+ in 4 hours)

Link: https://readhacker.news/s/48zby
Comments: https://readhacker.news/c/48zby

вчерашнюю статью я уже кидал, она как-то потонула, а жаль, довольно интересная

Show HN: Wave-based non-line-of-sight computational imaging in Julia (Score: 101+ in 2 hours)

Link: https://readhacker.news/s/48wYF
Comments: https://readhacker.news/c/48wYF

люди пишут числодробилки на джулии, и не просто ради самой джулии, а потому что удобно

кстати, к вопросу об изучении Julia на чем-то практическом:

1. Algorithms for Optimization by Mykel J. Kochenderfer and Tim A. Wheeler (уже ссылались в чате на него),
2. Introduction to Applied Linear Algebra: Vectors, Matrices, and Least Squares, Julia Language Companion by Stephen Boyd and Lieven Vandenberghe,
3. Statistics with Julia: Fundamentals for Data Science, Machine Learning and Artificial Intelligence by Hayden Klok and Yoni Nazarathy (черновик).

везде очень приличные введения для самых маленьких. не advanced stuff, конечно, но для изучения основ языка и некоторых приложений - намного лучше, чем то, что было доступно раньше, мне кажется.

возвращаясь к многопоточности, в двух словах всё плохо:
https://discourse.julialang.org/t/garbage-collector-behaviour-when-memory-is-almost-full/28169/4
https://github.com/JuliaLang/julia/pull/33092
https://github.com/JuliaLang/julia/issues/33097

работают…..

многопоточность не будет стабильной ещё долгое время: это не тот аспект который можно легко добавить в сложную систему задним числом (что произошло в Джулии)

проблема со сборщиком мусора. Собственно, простое и традиционное решение я нашел сам. Но, как оказалось, они уже работают над проблемой. Плохо, что это, потенциально, потребует патчить все пакеты, которые имеют продолжительные циклы ожидания событий и пр.

С трудом могу предоставить что это за нагрузка такая, без прохождения safepoints долгое время

в 1.3  поработали с потоками - https://julialang.org/blog/2019/07/multithreading
возможно, стоит перейти на нее?

я всего лишь строки сравнивал в 60 потоков 🙂
Без явного gc() и притормаживания потоков, 240 ГБ съедается минут за 15

а если все упростить до предела, то правильно ли будет сказать, что эта история оч похожа то, от чего GIL в Python спасает? что собирать мусор в многопоточном окружении - в принципе тот еще головняк

там в комментариях на гитхабе они упоминают, что такая же проблема у Go. GIL в Python, вроде из другой области

я про это и писал, да: перейти можно, если не боитесь быть бета-тестером и готовы репортить баги

ну вот, не хочется заниматься бета-тестирование. Её ещё и собирать, небось, придётся из исходников. Впрочем, откровенно говоря, хоть она и не быстро собирается, но, вроде, проблем не было…. Как-то пришлось пересобирать из-за старого процессора

ну так можно иметь несколько версий и переключаться между ними

через alternatives? или свой какой-то механизм есть?