小编sgv*_*gvd的帖子

如何在特征中将稀疏矩阵转换为密集矩阵

是否有一些简单快速的方法将稀疏矩阵转换为密集的双精度矩阵?

因为我SparseMatrix不再稀疏,但在一些矩阵产品之后变得密集.

我有另一个问题:Eigen库具有出色的性能,这怎么可能?我不明白为什么,因为只有头文件,没有编译源.

c++ matrix sparse-matrix eigen

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使用SBT"RootProject"中的常用设置

/sf/answers/1512395671/上的答案显示了如何覆盖RootProject从主项目定义的子项目的一个设置.我想知道是否有一种很好的方法可以为多个设置执行此操作,然后可能还有多个子项目,因此您不必单独列出每个组合.这将是为了防止扩散并减少忘记组合和意外地设置不匹配的机会.

不使用时RootProject,SBT文档显示如何使用常见的设置序列执行此操作:

lazy val commonSettings = Seq(
  organization := "com.example",
  version := "0.1.0",
  scalaVersion := "2.11.8"
)

lazy val core = (project in file("core")).
  settings(commonSettings: _*).
  settings(
    // other settings
  )

lazy val util = (project in file("util")).
  settings(commonSettings: _*).
  settings(
    // other settings
  )
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但是RootProject没有办法设置其设置.根据上面提到的答案,我尝试了类似下面的内容:

lazy val util = RootProject(file("../util"))
commonSettings.map(_.key).foreach(key => key in util := key.value)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

但这似乎不是正确的方法.

我已经研究过使用GlobalThisBuild范围,但是每个子项目都在自己的build.sbt文件中设置设置,如果我理解正确的话,它优先于这些更广泛的范围.

有没有一个很好的方法,或者我应该手动设置每个子项目的每个设置?我应该使用不同的范围,例如子项目在其中定义其设置Global和主项目ThisBuild吗?

scala sbt

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为什么这个Spark示例代码不会加载到spark-shell中?

下面的示例代码来自Advanced Analytics with Spark一书.当我将它加载到spark-shell(版本1.4.1)时,它会给出以下错误,表明它找不到StatCounter:

import org.apache.spark.util.StatCounter
<console>:9: error: not found: type StatCounter
        val stats: StatCounter = new StatCounter()
                   ^
<console>:9: error: not found: type StatCounter
        val stats: StatCounter = new StatCounter()
                                     ^
<console>:23: error: not found: type NAStatCounter
        def apply(x: Double) = new NAStatCounter().add(x)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

如果我只是在spark-shell中执行以下操作,则没有问题:

scala> import org.apache.spark.util.StatCounter
import org.apache.spark.util.StatCounter

scala> val statsCounter: StatCounter = new StatCounter()
statsCounter: org.apache.spark.util.StatCounter = (count: 0, mean: 0.000000, stdev: NaN, max: -Infinity, min: Infinity)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

问题似乎与spark-shell中的:load命令有关.

这是代码:

import org.apache.spark.util.StatCounter
class NAStatCounter extends Serializable {
    val …
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

scala apache-spark

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在不关闭窗口的情况下隐藏 Dock 图标

我正在创建一个应用程序,我想让用户能够在运行时显示或隐藏停靠栏图标。我有一个带有复选框的首选项窗口,设置用户默认值,它使用 KVO 触发以下代码:

if (!hideDockIcon) {
    TransformProcessType(&psn, kProcessTransformToForegroundApplication);
} else {
    TransformProcessType(&psn, kProcessTransformToUIElementApplication);
}
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

这有效,但在隐藏时,首选项窗口会直接关闭(这是有道理的,因为它现在是一个后台应用程序)。但是,我注意到 MS 的 SkyDrive 客户端设法隐藏图标,同时保持“首选项”窗口打开。我一直无法找出如何做到这一点,有人有想法吗?

我也试过使用[NSApp setActivationPolicy: NSApplicationActivationPolicyRegular]NSApplicationActivationPolicyAccessory/,NSApplicationActivationPolicyProhibited但这对我不起作用;Accessory不隐藏停靠栏图标,也Prohibited关闭窗口,似乎[NSApp activateIgnoringOtherApps:YES]被忽略了。

macos cocoa dock

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在DataFrame,RDD和Back之间进行转换会对性能产生什么影响?

虽然我的第一本能是将DataFrames所有内容都使用,但这是不可能的-某些操作显然更容易和/或更好地作为RDD操作执行,更不用说某些GraphX仅适用于的API RDDs

我似乎花了大量的时间,这些天之间来回转换DataFramesRDDs-所以有什么性能影响?拿RDD.checkpoint-没有对DataFrame等的东西,所以当我这样做时,在幕后会发生什么:

val df = Seq((1,2),(3,4)).toDF("key","value")
val rdd = df.rdd.map(...)
val newDf = rdd.map(r => (r.getInt(0), r.getInt(1))).toDF("key","value")
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显然,这是一个很小的例子,但是很高兴知道转换中幕后发生了什么。

scala apache-spark

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