Scala 深入浅出实战经典第96讲：Akka第一个案例动手实战main方法实现中ActorSystem等代码详解

Scala语言的硬件驱动花韵婷包罗万象 golang 开发语言后端
使用Scala语言进行硬件驱动开发引言随着计算机技术的快速发展，硬件设备的交互和控制在现代应用中显得尤为重要。大多数硬件驱动程序都用C或C++编写，但随着Scala语言的流行及其在数据处理和并发编程中的优势，越来越多的开发者开始探讨利用Scala进行硬件驱动开发的可能性。本文将深入探讨Scala语言在硬件驱动开发中的应用、优势、以及一些实际案例。什么是硬件驱动硬件驱动（DeviceDriver）是
Java_实例变量和局部变量及this关键字详解 Matrix70 Java java 开发语言
最近得看看Java,想学一学Flink实时的东西了，当然Scala语法也有这样的规定，简单看一下这两个吧，都比较容易忽视实例变量和局部变量实例变量和局部变量是常见的两种变量类型，区别作用域：实例变量：实例变量属于类的实例，可以在整个类中被访问和使用。每个类的实例（对象）都有一份自己的实例变量副本。局部变量：局部变量只在声明它的方法或代码块中可见，超出该范围就无法访问。生存周期：实例变量：实例变量的
RDD 行动算子阿强77 RDD Spark
在ApacheSpark中，RDD（弹性分布式数据集）是核心数据结构之一。行动算子会触发实际的计算并返回结果或执行某些操作。以下是Scala中常见的RDD行动算子：1.collect()将RDD中的所有数据收集到驱动程序中，并返回一个数组。注意：如果数据集很大，可能会导致内存不足。valdata:Array[T]=rdd.collect()2.count()返回RDD中元素的总数。valcount
PyTorch 中的混合精度训练方法，从 autocast 到 GradScalar Syntax_CD PyTorch 必知必会 pytorch 人工智能 python
PyTorch的混合精度训练主要由两个方法实现：amp.autocast和amp.GradScalar。在这两个工具的帮助下，可以实现以torch.float16的混合精度训练。当然，这两个方法都是模块化并且通常都会一起调用，但并不一定总是需要一起使用。参考：AutomaticMixedPrecisionpackage-torch.ampAutomaticMixedPrecisionexample
scala针对复杂数据源导入与分隔符乱码处理 Tometor scala javascript 后端 java 数据结构
复杂的数据源，和奇怪的数据格式是生产中经常遇到的难题，本文将探讨如何解析分隔符混乱的数据，和如何导入各种数据源文件一、非标准分隔符处理当数据源的分隔符混乱或不统一时（如,、|、\t混合使用），可采用以下方法：1.1动态检测分隔符//示例：自动检测前100行的常用分隔符valsampleLines=spark.read.text("data.csv").limit(100).collect()val
WHALE: TOWARDS GENERALIZABLE AND SCALABLE WORLD Models for Embodied Decision-making 翻译 Doc2X 经典论文翻译人工智能
Doc2X|PDF到Markdown一步搞定只需几秒，Doc2X即可将PDF转换为Markdown，支持批量处理和深度翻译功能。Doc2X|One-StepPDFtoMarkdownConversionInjustseconds,Doc2XconvertsPDFstoMarkdown,withsupportforbatchprocessingandadvancedtranslationfeatur
深入探索Deeplearning4j（DL4J）：Java深度学习的全面指南软件职业规划 java 深度学习开发语言
一、DL4J框架概述Deeplearning4j（DL4J）是一个开源的深度学习框架，专为Java和Scala设计，运行在Java虚拟机（JVM）上。它由Skymind公司开发并维护，旨在将深度学习技术应用于大规模商业应用。DL4J支持多种深度学习模型，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等。自2014年首次发布以来，DL4J已经成为Java深度学习领域的
Scala_Spark_RDD_parttwo Gadaite Spark基础 scala spark big data
只做记录不展示结果(部分结果放在了代码的注释中)：packagespark_rddimportorg.apache.spark.sql.SparkSessionobjectrdd_fiveextendsApp{overridedefmain(args:Array[String]):Unit={/***key-valueRDD*pairRDD*2021-10-31*/valp="-----"*20v
Spark scala api（一）RDD编程 weixin_42521881 spark学习
基础初始化sparkvalconf=newSparkConf().setAppName("wordcount")valsc=newSparkContext(conf)转化操作和行动操作的区别在于spark计算rdd的方式不同，只有在第一次在一个行动操作中用到转化操作中的rdd时，才会真正计算这些rdd。创建rdd//驱动器程序对一个集合进行并行化vallines=sc.parallelize(Li
Scala ：identity 函数 WZMeiei Scala scala 开发语言
在Scala中，identity函数是一个简单而有用的函数，主要用于返回其输入参数的值，而不进行任何修改。以下是关于identity函数的详细介绍：函数定义identity函数的定义非常简洁，它接受一个参数并返回该参数本身。在Scala的标准库中，identity函数的定义如下：defidentity[A](x:A):A=x这里的A是一个类型参数，表示identity函数可以接受任何类型的参数，并
Scala 中生成一个RDD的方法闯闯桑 scala 开发语言大数据
在Scala中，生成RDD（弹性分布式数据集）的主要方法是通过SparkContext（或SparkSession）提供的API。以下是生成RDD的常见方法：1.从本地集合创建RDD使用parallelize方法将本地集合（如Seq、List、Array等）转换为RDD。valspark=SparkSession.builder.appName("RDDExample").getOrCreate(
论文阅读：Recipe for a General, Powerful, Scalable Graph Transformer 不会&编程图神经网络论文阅读论文阅读 transformer 深度学习图神经网络人工智能
RecipeforaGeneral,Powerful,ScalableGraphTransformer论文和代码地址1介绍与贡献2GPS模型2.1模型框架图2.2PE和SE2.3GPSlayer:一种MPNN+Transformer的混合模型GraphTransformer)论文和代码地址论文地址：https://arxiv.org/pdf/2205.12454v4代码地址：https://git
Scala的正则表达式3 痕517 scala
贪婪模式与非贪婪模式objecttest{//正则表达式defmain(args:Array[String]):Unit={//贪婪模式//正则匹配默认是贪婪模式的//?非贪婪模式,加在量词的后面//在如下字符串中查找满足正则表达式要求的内容//找全部的手机号//规则：//1.11位数字.//2.第一个数字是1.//3.第二个数字是3-9的数.valreg1="1[3-9]\\d{9}".rreg
演示Scala的lazy变量的惰性求值步骤痕517 scala
**Scala的lazy变量的惰性求值步骤如下：**1.声明一个lazy变量。2.在首次访问该变量时，触发计算。3.计算结果被存储起来。4.后续对该变量的访问直接使用存储的结果，不再重新计算。例如：```scalaobjectLazyDemo{//声明一个lazy变量**lazyval**lazyValue:Int={println("计算lazyValue...")42//假设这是一个复杂的计算
flink入门 Thomas2143 总结 flink scala kafka
flink安装flink本地安装demo运行本地模式安装|ApacheFlinkflink1.13.1为例:cd/optwgethttps://mirrors.advancedhosters.com/apache/flink/flink-1.13.1/flink-1.13.1-bin-scala_2.12.tgz
【Flink】（二）详解 Flink 运行架构_flink的运行架构负荷分担是什么 2301_82242724 flink 架构大数据
作业管理器（JobManager）、资源管理器（ResourceManager）、任务管理器（TaskManager），以及分发器（Dispatcher）。因为Flink是用Java和Scala实现的，所以所有组件都会运行在Java虚拟机上。每个组件的职责如下：作业管理器（JobManager）控制一个应用程序执行的主进程，也就是说，每个应用程序都会被一个不同的JobManager所控制执行。Jo
标量、向量、矩阵与张量：从维度理解数据结构的层次舒旻 AI杂谈矩阵数据结构线性代数人工智能深度学习
在数学和计算机科学中，维度描述了数据结构的复杂性，而标量、向量、矩阵、张量则是不同维度的数据表示形式。它们的关系可以理解为从简单到复杂的扩展，以下是详细解析：1.标量（Scalar）：0维数据定义：单个数值，没有方向，只有大小。维度：0维（无索引）。示例：温度（25℃）、年龄（30岁）、灰度图像的单个像素值（128）。特点：基础数据单元，所有复杂结构的起点。2.向量（Vector）：1维数据定义：
十二、Redis Cluster（集群）详解：原理、搭建、数据分片与读写分离伯牙碎琴 #Redis redis 数据库缓存
RedisCluster（集群）详解：原理、搭建、数据分片与读写分离RedisCluster是Redis官方提供的分布式存储方案，通过数据分片（Sharding）实现水平扩展（scalability），并提供高可用性（HA）和故障自动转移（failover）能力，解决了单机Redis内存受限、主从复制故障恢复较慢等问题。本教程将全面讲解RedisCluster的核心原理、搭建步骤、数据分片策略、读
Spark单机伪分布式环境搭建、完全分布式环境搭建、Spark-on-yarn模式搭建遇安.YuAn Spark 大数据平台组件搭建 hadoop 大数据 Spark scala 环境搭建
搭建Spark需要先配置好scala环境。三种Spark环境搭建互不关联，都是从零开始搭建。如果将文章中的配置文件修改内容复制粘贴的话，所有配置文件添加的内容后面的注释记得删除，可能会报错。保险一点删除最好。Scala环境搭建上传安装包解压并重命名rz上传如果没有安装rz可以使用命令安装：yuminstall-ylrzsz这里我将scala解压到/opt/module目录下：tar-zxvf/op
学习Flink：一场大数据世界的奇妙冒险狮歌~资深攻城狮大数据
学习Flink：一场大数据世界的奇妙冒险嘿，朋友们！今天咱们来聊聊怎么学习Flink这个在大数据界超火的玩意儿相信很多小伙伴都听说过它，但不知道从哪儿开始下手，别愁，听我慢慢唠唠~一、学习Flink前的“装备”准备想象一下，你要去攀登一座高峰学习Flink也得先做好准备工作呀。首先，你得熟悉一门编程语言，Java或者Scala比较好。Java就像是你出门的常用交通工具大家都比较熟悉，找资料、学教程
Scala---Array（集合、序列）请叫我小飞机 scala java 开发语言
Scala：Array（集合、序列）数组是一种可变的、可索引的数据集合。在Scala中用Array[T]的形式来表示Java中的数组形式T[]。valnumbers=Array(1,2,3,4)//声明一个数组对象valfirst=numbers(0)//读取第一个元素numbers(3)=100//替换第四个元素为100valbiggerNumbers=numbers.map(_*2)//所有元
Perl初试 weixin_30480583 网络
通过接口发送短信的socket小样：#!/usr/bin/perl-w#auth:[email protected]#what:sendmessagetophone#usage:sms.pl[phonenumber][text]usestrict;useSocket;if(scalar@ARGV!=2){die"Usage:sms.pl[phonenumber][text]\n";}my$p
Scala 中的数据类型转换规则闯闯桑 scala 大数据算法
在Scala中，数据类型转换是将一个类型的值转换为另一个类型的过程。Scala提供了多种数据类型转换的方式，包括自动类型转换（隐式转换）和显式类型转换。以下是Scala中数据类型转换的规则和方法的详细介绍：1.自动类型转换（隐式转换）Scala支持在某些情况下自动进行类型转换，这种转换通常是安全的，不会导致数据丢失。自动类型转换的规则如下：1.1数值类型的自动转换Scala支持从低精度数值类型向高
Scala高阶函数之reduce，reduceleft，fold lqlj2233 scala 开发语言后端
在Scala中，reduce、reduceLeft和fold是处理集合的高阶函数，它们通常用于将集合中的元素聚合为一个单一的结果。这些函数都基于某种形式的累积操作，但它们之间存在细微差别。reducereduce函数通过二元操作符（接受两个参数）来减少集合中元素的数量，直到得到一个单独的结果。它要求集合非空，因为没有初始值可以用来开始累积过程。如果尝试在一个空集合上调用reduce，将会抛出异常。
Scala中的迭代器麻芝汤圆 Scala scala jvm 开发语言
在Scala中，迭代器（Iterator）是一种用于遍历集合元素的抽象概念，它允许开发者逐个访问集合中的元素而不必一次性将整个集合加载到内存中。以下是对Scala迭代器的详细解释：1.迭代器的特点：延迟计算（LazyEvaluation）：迭代器在访问元素时才计算它们，这意味着只有当你请求下一个元素时，迭代器才会计算它。这种延迟计算的特性使得迭代器非常适合处理大规模数据集。单次使用（SingleU
Scala的属性访问权限麻芝汤圆 Scala 前端 javascript scala jvm
Scala是一种多范式编程语言，它集成了面向对象编程的特性。在Scala中，属性（字段）的访问权限可以通过使用访问控制符来控制，这些控制符包括private、protected和public1.Public(public)定义：公共属性可以在任何地方被访问，无论是在同一个包内，还是不同的包，或者是不同的类中。示例：classPerson{publicvarname:String="JohnDoe"
通往 AI 之路：Python 机器学习入门-线性代数一小路一从0开始学习机器学习机器学习人工智能 python 后端开发语言线性代数
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golang实践-目录结构与工具 alex_023 golang golang
这个话题确实是老调重弹，但确异常重要。老实说，用go做正式项目之前，写过scala，但那个SBT太折磨人，偶然就上了go。两者语法的差别就不说了，但入坑之后才发现水深：没有模块部署及官方的版本管理工具，会带来很多麻烦。反复折腾了近一年，基本上形成了一点固有的模式，做一般项目还算能够简单支持。没什么特别的技术点，更多只是一点心得。一、目录结构我们的代码以rpc为主，http为辅（调用rpc，也辅助测
基于 Flink CDC YAML 的 MySQL 到 Kafka 流式数据集成 flink大数据实时计算
这篇教程将展示如何基于FlinkCDCYAML快速构建MySQL到Kafka的流式数据集成作业，包含整库同步、表结构变更同步的演示和特色功能的介绍。本教程的演示都将在FlinkCDCCLI中进行，无需一行Java/Scala代码，也无需安装IDE。准备阶段准备FlinkStandalone集群下载Flink1.19.2，解压后得到flink-1.19.2目录。使用下面的命令跳转至Flink目录下，
scala 小冻梨！！！ scala
正则表达式\n\n\\\\：表示正则表达式\nW:表示一个非字（不是一个字，例如：空格，逗号，句号）\nW+:多个非字\n\n基本组成部分\n1.字符字面量：\n普通字符：在正则表达式中，大多数普通字符（如字母、数字等）匹配它们自身。\n元字符（Metacharacters）：有些字符具有特殊含义，这些被称为元字符。\n2.字符类：\n字符类。包括单个字符和字符范围。eg：‘a’匹配字符‘a’，‘
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1.统一思想认识的基础,才能有的放矢原因: 总有一种描述事物的方式最贴近本质,最容易让人理解. 如何让教育更轻松,在于找到最适合学生的方式. 难点在于,如何模拟对方的思维基础选择合适的方式. &
Joda Time使用笔记 bylijinnan java joda time
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1.生成服务器端证书 keytool -genkey -keyalg RSA -dname "cn=localhost,ou=sango,o=none,l=china,st=beijing,c=cn" -alias server -keypass password -keystore server.jks -storepass password -validity 36
托管虚拟桌面市场势不可挡蓝儿唯美
用户还需要冗余的数据中心，dinCloud的高级副总裁兼首席营销官Ali Din指出。该公司转售一个MSP可以让用户登录并管理和提供服务的用于DaaS的云自动化控制台，提供服务或者MSP也可以自己来控制。在某些情况下，MSP会在dinCloud的云服务上进行服务分层，如监控和补丁管理。 MSP的利润空间将根据其参与的程度而有所不同，Din说。 “我们有一些合作伙伴负责将我们推荐给客户作为个
spring学习——xml文件的配置 a-john spring
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来源：http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4342 题意：首先让求第几个非平方数，然后求从1到该数之间的每个sqrt(i)的下取整的和。思路：一个简单的模拟题目，但是由于数据范围大，需要用__int64。我们可以首先把平方数筛选出来，假如让求第n个非平方数的话，看n前面有多少个平方数，假设有x个，则第n个非平方数就是n+x。注意两种特殊情况，即
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