Lush

ラッシュは強く型付けされた、ネイティブ·コンパイル言語の効率で、かつ簡単に統合して、一つは高レベル、弱く型付けされたインタプリタ言語の柔軟性を結合した​​いと思う状況で使用されるように設計されてC、C ++、または他の言語で書かれたコードの。
この言語は、信号および画像処理、機械学習、コンピュータビジョン、バイオインフォマティクス、統計、シミュレーション、最適化、データマイニングまたはAIでの研究のために使用することができます。
これは、Cygwinの下にGNU / Linux、Solaris、Irix、およびWindows上で実行されます。
緑豊かなは1つが他の方法でのMatlabやPython、Perlの、S +またはBASICなどのインタプリタ言語、およびCのようなコンパイル言語の組み合わせを使用するプロジェクトのために有利に使用することができます。

特徴：

< P>非常に、きれいなシンプルな、とLispのような構文を習得するのは簡単。
非常に効率的なCコードを生成し、効率的なネイティブコード（ない非効率的なバイトコードまたは仮想マシン）を生成するためにCコンパイラに依存しているコンパイラ。
簡単な方法は、C関数やライブラリ、およびその他のコンパイル言語で記述されたオブジェクトファイルやライブラリ（.oファイル、.Aとの.soファイル）のための強力な動的リンカ/ローダをインタフェースします。
自由に単機能でLispとCを混合する能力。
ベクトル/行列/テンソル操作の強力なセット。
GSL、LAPACK、およびBLASへの完全なインターフェースを含む10,000以上の数値ルーチンの巨大なライブラリ。
画像および信号処理ルーチンのライブラリ。
オブジェクト指向のGUIツールキット、OpenGLの/ GLU / GLUTへのインタフェース、およびのOpenInventorシーンのレンダリングエンジンを含むグラフィックルーチンの拡張セット。
（2Dのゲームのための完全な）ピクセル精度の衝突検出とスプライトクラスを含むシンプルディレクトメディアレイヤ（SDL）、マルチメディアライブラリへのインターフェース、。
サウンドとビデオ（ALSAとVideo4Linuxを使用して）つかみます。
機械学習、ニューラルネット、統計的推定、隠れマルコフモデルのためのいくつかのライブラリ（gblearn2、トーチ、HTK、SVM）。
コンピュータビジョン（OpenCVの、インテルのオープンソースビジョンライブラリ）、および3Dシーンのレンダリング（のOpenInventor）ライブラリ。
JavaVMのAPIへとPython C APIへのバインディング。

このリリースの新機能：

このリリースでは、Mac OS Xのサポートを復元し、いくつかのバグ修正が含まれています。

この何である新バージョン2.0ベータ2：

このリリースの修正のSolarisおよびMac OS X 10.5上の問題だけでなく、いくつかのマイナーなバグを構築します。