scala

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我正在使用ConcurrentSkipListSet集合来处理并发运算符。我发现它有时会卡住，使用此代码reproduct： import java.util.Comparator import java.util.concurrent._ object SetDeadLock extends App { private val tasks = new ConcurrentSkip

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简单的将实现Comparator＆Comparable的Java类转换为Scala的习惯性方法？

我有一个现有的JFreeChart插件类，不会转换为Scala v2.11，它看起来比它更复杂。 Java的是： package x; import org.apache.commons.lang.NotImplementedException; import org.jfree.data.time.RegularTimePeriod; import java.io.Serializable

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如何实现播放框架的生命周期回调（2.5.x）

我正在尝试学习播放框架。我想在我的应用程序中实现播放框架的生命周期回调。现在我看到，它可以使用GlobalSettings下面很容易做到： object Global extends GlobalSettings { override def onStart(app: Application) { Logger.info("Application has started")

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Scala中

我们知道，在阶，以创建二维阵列（矩阵），ofDim用于创建大量阵列的： def ofDim[T](n1: Int, n2: Int): Array[Array[T]] 其中参数只接受int类型。如果我想创建一个包含大量元素的二维数组，那么应该使用多长时间？我可以使用其他什么方式来代替迪姆？谢谢。

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Spark TwitterStream，按位置筛选推文

我试图在特定区域获取推文。我使用Spark 1.6.1（Scala）和Twitter4J 4.0.4。节目的开始是标准的（按键等）我创建了一个流与TwitterUtils像： val tweetStream = TwitterUtils.createStream(ssc, None, filter, StorageLevel.MEMORY_ONLY_SER_2) 我在我的研究中发现Fil

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Spark Spark随机森林二进制分类器指标

在Spark Mllib（F分数，AUROC，AUPRC等）中训练随机森林二进制分类器模型时，我们如何获得模型度量？的问题是，BinaryClassificationMetrics发生概率而随机森林分类的预测方法返回离散值0或1。参见：https://spark.apache.org/docs/latest/mllib-evaluation-metrics.html#binary-clas

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复制一个对象改变一个包含对象的字段

我有以下两种情况下的类，请注意，第二种包括第一种（用户案例类）。 case class User(sk: Int, userid: String, firstName: String, lastName: String, email: String, notes: String) case class UserAp

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Scala - fromPublisher不是对象的成员akka.stream.scaladsl.Source

我刚开始使用Scala（2.11.7）中的akka流（2.4.6）和slick（3.1.1）。我使用Intellij（不确定是否重要，但我认为我会把它扔掉）。 val scanner: DatabasePublisher[Stage] = db.stream(action.transactionally.withStatementParameters(fetchSize = 5000)) v

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log4j中的参数化替换需要空字符串？

./spark-shell scala> import org.slf4j.{Logger, LoggerFactory} import org.slf4j.{Logger, LoggerFactory} scala> val LOGGER = LoggerFactory.getLogger("testing") LOGGER: org.slf4j.Logger = org.slf4j

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添加从地图值到JSON各个领域斯卡拉

我有一个文件列表，用它可以添加到一个JSON对象分别字段和值在Map[String, Any]的形式，以便数据。所以，我的代码解析的时候看起来是这样的： val JsonDoc = Json.obj( "ORFID" -> doc("ORFID").toString, "ORF_len" -> doc("ORF_len").toString, "start" ->