我有一个数组，我想使用高斯滤波器对其进行过滤，类似于scipy.ndimage.filter.gaussian_filter1d在 Python 中。
什么包最适合这个，我将如何使用它？
我从这里知道：
Julia 函数参数遵循有时称为“传递共享”的约定，这意味着值在传递给函数时不会被复制。函数参数本身充当新的变量绑定（可以引用值的新位置），但它们引用的值与传递的值相同。在函数中对可变值（例如数组）所做的修改对调用者是可见的。这与 Scheme、大多数 Lisps、Python、Ruby 和 Perl 以及其他动态语言中的行为相同。
鉴于此，我很清楚要通过引用传递，您需要做的就是将可变类型传递给函数并进行编辑。
那么我的问题就变成了，我如何清楚地区分传值和传引用？有没有人有一个例子显示一个函数被调用了两次？一次是按引用传递，一次是按值传递？
我看到这篇文章暗示了一些类似的想法，但它没有完全回答我的问题。
我正在使用Julia 1.2。这是我的测试：
a = rand(1000, 1000)
b = adjoint(a)
c = copy(b)
@btime a * x setup=(x=rand(1000)) # 114.757 ?s
@btime b * x setup=(x=rand(1000)) # 94.179 ?s
@btime c * x setup=(x=rand(1000)) # 110.325 ?s
我期望a和c至少不会变慢。
在检查了stdlib / LinearAlgebra / src / matmul.jl之后，发现朱莉娅将b.parent（即a）传递给BLAS.gemv，而不是b，而是将LAPACK的dgemv_切换到了另一个明显更快的模式。
我是否假设加速是由于以下事实而进行的，即当内存处于trans = T模式时，无论dgemv_做什么，内存都以更有利的方式对齐？如果是这样，那么我猜想这是不可行的，除了可能以某种方式在文档中提到陷阱。如果我的假设是错误的，那么对此有什么办法要做？
我一直在尝试绘制一个简单的函数：
v(x, y) = (y*t, 2*x*t)
（实际执行：v(x::Point2{T}, t) where T = Point2{T}(one(T) * x[2] * t, 4 * x[1])）
使用Makie的2D流图功能。
虽然我可以分别绘制每个时间步长，但是通过创建一个匿名函数f = x -> v(x, 5e0)（例如）并绘制f，当我尝试将其包装到Observable中（使用Node(f)）时，我再也无法更新该Observable指向另一个函数，因此我的记录循环失败。
我尝试将Node的类型强制为更抽象（Node{Function}）。不幸的是，这种抽象类型似乎丢失在Makie内部的某个地方，因此丢失了。
有什么办法可以包装我的类型，以免遇到类型冲突，但仍然是Function？
我在某人代码中看到他们正在使用+运算符，就好像它是函数doing一样+(1,2,3)。是否可以在Julia中将运算符用作函数？
此外，我还看到了类似的内容A ? B，其中的行为?是可自定义的。我该怎么做，是否有可用这种方式使用的符号列表？