小编Suk*_*aar的帖子

我正在阅读Scala 3并发现了dotty.我试图了解它是什么.我在某处读到"这是新的编译器",在某处我读到"它是Scala 3的一部分",在某处我读到"Dotty是新的Scala 3".

有人可以向我解释一下究竟是什么？在外行和技术方面？

PS:我已经在StackOverflow上读过了dotty的标签信息但是并没有真正理解它.

Java/Scala 中是否有任何框架/工具可以提供嵌入式 Kafka 实例（Kafka Brokers）而不依赖于 spring？

有人可以提供一个可行的例子吗？

我需要查找给定的String是否不在的列表中ENUMs。

这些Strings带有空格，例如：“儿童护理”，“信用卡”等。

除以外的任何其他ExpenseType映射都应映射到。应该完全忽略。OTHERHOAHOA

我的ENUM如下：

public enum ExpenseType {
    AUTOLOAN("AUTO LOAN"),
    ALIMONY("ALIMONY"),
    CHILDCARE("CHILD CARE"),
    CREDITCARDS("CREDIT CARDS"),
    INSTALLMENTLOANS("INSTALLMENT LOANS"),
    FOOD("FOOD"),
    UTILITIES("UTILITIES"),
    TRANSPORTATION("TRANSPORTATION"),
    OTHER("OTHER");

    private String expenseType; 
    ExpenseType(String expenseType) {
        this.expenseType = expenseType;
    }   
    @Override public String toString() {
        return this.expenseType;
    }
}

我现在这样做的方式如下：

String expenseDescription = expense.getExpenseDesc().replaceAll(" ", "");
if(EnumUtils.isValidEnum(ExpenseType.class, expenseDescription)) {
    monthlyExpenses.setType(ExpenseType.valueOf(expenseDescription).toString());
} 
else if(!expenseDescription.equals("HOA")) {
   monthlyExpenses.setType(ExpenseType.OTHER.toString());
}

有人知道更好的方法吗？

I am currently using an MPC to have the TCLab heater reach a certain set point temperature. I am trying to have an MHE update certain parameter values every 50 seconds. I have a previous MPC model that worked amazing and I tried to add a part in my main loop that has it switch to improve certain values and then switch back into MPC mode. I have seen that other people doing this same problem have made a gekko …

我有一个问题，在 react-native 中，我想知道是否有可能知道文本是否溢出容器，想象以下代码（容器可以是任何东西，View、ScrollView 等都无关紧要）

<Container>
 <Text> Long text...</Text>
</Container>
{textOverflows && <GradientComponent/>}

基本上，如果文本溢出并有条件地在容器底部添加渐变（如果需要），我会尝试使用布尔值。

我阅读了微软关于它的文档。链接 -> https://docs.microsoft.com/en-us/azure/storage/blobs/data-lake-storage-namespace。但无法清楚地理解它。

任何人都可以帮助我用外行术语/简单的语言理解它吗？

此功能如何将 ADLS 与 Azure Blob 存储区分开来？

我正在创建一个自定义 spark 侦听器并将其添加到正在运行的 sparkContext 中，但是即使在这样做之后，如果我正在执行 DataFrame 操作，在从OutputMetrics获取记录时也会遇到问题。

import org.apache.spark.scheduler.{SparkListener, SparkListenerTaskEnd}
    var recordsWrittenCount = 0L
    spark.sparkContext.addSparkListener(new SparkListener() {
      override def onTaskEnd(taskEnd: SparkListenerTaskEnd) {
        synchronized {
          recordsWrittenCount += taskEnd.taskMetrics.outputMetrics.recordsWritten
        }
      }
    })
    spark.sparkContext.parallelize(1 to 10, 2).saveAsTextFile(outputPath)
    println("Records Written: " + recordsWrittenCount)

import org.apache.spark.scheduler.{SparkListener, SparkListenerTaskEnd}
    var recordsWrittenCount = 0L
    spark.sparkContext.addSparkListener(new SparkListener() {
      override def onTaskEnd(taskEnd: SparkListenerTaskEnd) {
        synchronized {
          recordsWrittenCount += taskEnd.taskMetrics.outputMetrics.recordsWritten
        }
      }
    })
    import spark.implicits._
    val someDF = Seq(
      (8, …