Juliaによる100の最適化

Pythonによる100+の最適化がほぼできたので，暇つぶしにJuliaで新しく本を書こうと思っている．
JuliaだとJuMPもしくはConvexというモデラーがあり，錘計画や半正定値計画や凸最適化などが簡単に書けるという特徴がある．

そのあたりも踏まえて，整理しながら書いていこうと思う．

juliaopt - JuliaOpt

nbdevというのを使っていたのだが，しらないうちにバージョンがあがっていたようだ．

https://nbdev.fast.ai/

nbdev – Create delightful software with Jupyter Notebooks

いままでのを書き直すのは面倒だが，JuliaOptは新バージョンにしてみたが，以下のような違いがある．

1. プレビューがついた．

2. nbdev_new で初期化

3. nbdev_export でライブラリ *.pyを出力

4. nbdev_previewでhtmlファイルをはいて，プレビュー

5. nbdev_test でテスト

6. nbdev_prepare でgitの準備

Jupyterの書き方もちょっと違って，#|  export  と｜を入れるようだ．