from=search&seid=12903800853888635103 点积的标准观点 如果我们有两个维数相同的向量，他们的点积就是对应位置的数相乘，然后再相加： 从投影的角度看，要求两个向量v和w...当两个向量的夹角小于90度时，点积后结果为正，如果两个向量垂直，点积结果为0，如果两个向量夹角大于90度，点积结果为负。 一个有趣的发现是，你把w投影到v上面，或者把v投影到w上面，结果是相同的。...叉积是通过两个三维向量生成一个新的向量，新的向量满足下面三个条件： 1）垂直于这两个向量所张成的平面 2）其长度等于这两个向量所形成的四边形的面积 3）其方向满足右手定则 右手定则如下： 接下来看看叉积的具体计算...，求行列式得到的是叉积后向量的长度，叉积得到的向量的坐标是下图中的三个“某些数”。...接下来，深入理解叉积的含义，我们通过线性变换的眼光来看叉积。
题目 行程编码（Run-length encoding）是一种压缩算法，能让一个含有许多段连续重复数字的整数类型数组 nums 以一个（通常更小的）二维数组 encoded 表示。...两个行程编码数组 encoded1 和 encoded2 的积可以按下列步骤计算： 将 encoded1 和 encoded2 分别扩展成完整数组 nums1 和 nums2 。...将 prodNums 压缩成一个行程编码数组并返回之。 给定两个行程编码数组 encoded1 和 encoded2 ，分别表示完整数组 nums1 和 nums2 。...每一个 encoded1[i] = [vali, freqi] 表示 nums1 中的第 i 段，每一个 encoded2[j] = [valj, freqj] 表示 nums2 中的第 j 段。...返回 encoded1 和 encoded2 的乘积。 注：行程编码数组需压缩成可能的最小长度。
都有一些基础，今天给大家看的是TypeScript中的数组，以及TypeScript中的元组，分别介绍他们的读取和操作方法，好，码了差不多7600多字，充实的一天，不愧是我，真棒！ ...twoarrs : Array> 元组 元组概念： 元组(tuple) 是关系数据库中的基本概念，关系是一张表，表中的每行(数据库中的每条记录)就是一个元组，每列就是一个属性...***元组的特点: 6点 1.数据类型可以是任何类型 2.在元组中可以包含其他元组 3.元组可以是空元组 4.元组复制必须元素类型兼容 5.元组的取值通数组的取值，标号从0开始 6.元组可以作为参数传递给函数...console.log() 访问， * 通过 循环遍历 进行访问 * * * */ //访问元组中的值 数组返回类型只有一个,而元组返回可以是不同的类型 //元组的取值通数组的取值...op[1] : void 0, done: true }; } }; //访问元组中的值 数组返回类型只有一个,而元组返回可以是不同的类型 //元组的取值通数组的取值，标号从0开始 var row
声明数组 数组操作 数组遍历 总结 创建测试类【day1/demo7.scalc】，类型为【object】 ---- Scala 数组 Scala 语言中提供的数组是用来存储固定大小的同类型元素，...数组中某个指定的元素是通过索引来访问的。 数组的第一个元素索引为【0】，最后一个元素的索引为元素总数减1。...声明数组 以下是 Scala 数组声明的语法格式： package day1 object demo7 { def main(args: Array[String]): Unit = {...( i <- 0 to (arr.length - 1)) { total += arr(i); } println("总和为 " + total); // 查找数组中的最大元素...的Scala基础语法教程七、数组(idea版本)就结束了 Scala数组这里的用法相对来说比较讨厌，不是很容易掌握，需要多练练啊。
参考链接： Java程序计算两组之间的差异 今天继续分享一道Java面试题: 题目:Java 中，如何计算两个日期之间的差距？ ...查阅相关资料得到这些知识，分享给大家: java计算两个日期相差多少天小时分钟等 转载2016年08月25日 11:50:00 1、时间转换 data默认有toString() 输出格林威治时间...，比如说Date date = new Date(); String toStr = date.toString(); 输出的结果类似于： Wed Sep 16 19:02:36 CST 2012 ...ss").format(date); System.out.println(dateStr); 输出结果像下面这样： 2009-09-16 07:02:36当然啦，你也可以把：hh:mm:ss去掉，输出的结果也就只有年...1000* 24* 60* 60; longnh = 1000* 60* 60; longnm = 1000* 60; // long ns = 1000; // 获得两个时间的毫秒时间差异
数据集中任意两个商品间相似度都可以由公式计算得到，商品与商品之间的相似度在一段时间内基本是固定值。最后生成的数据保存到 MongoDB 的 ProductRecs 表中。 ? ... storeDFInMongoDB(productSimDF, PRODUCT_RECS) 其中，consinSim 是求两个向量余弦相似度的函数，代码实现如下： /** * 计算两个商品之间的余弦相似度.../** * 2、从 MongoDB 的 商品相似度列表 中获取 当前商品 p 的 K 个最相似的商品列表，作为候选商品列表，保存成一个数组 Array[(productId)] * ... scala ArrayBuffer，用于保存每一个候选商品的基础得分 val scores = ArrayBuffer[(Int, Double)]() // 2、定义两个可变的 scala... storeDFInMongoDB(productSimDF, CONTENT_PRODUCT_RECS) spark.stop() } /** * 计算两个商品之间的余弦相似度
一、Java中如何实现数组和List之间的转换 1、概述 数组转List使用Arrays.asList()方法 List转数组使用list.toArray()方法； 2、代码演示 package...java.util.List; public class MyListTest { public static void main(String[] args) { // 1、数组转...{"大哥","二哥","三哥","四哥"}; List stringList = Arrays.asList(strings); // 2、list转数组
RDD中的数据集进行逻辑分区，每个分区可以单独在集群节点 进行计算。可以包含任何java,scala，python和自定义类型。 RDD是只读的记录分区集合。RDD具有容错机制。...内存的IO速率高于网络和disk的10 ~ 100之间。 内部包含5个主要属性 ----------------------- 1.分区列表 2.针对每个split的计算函数。...，在rdd之间创建依赖关系。...-- -->)) cartesian(otherDataset) //笛卡尔积,RR[T] RDD[U] => RDD[(T,U)] pipe //将rdd的元素传递给脚本或者命令...所有work节点 3.启动spark集群 4.启动spark-shell,连接spark集群上 $>spark-shell --master spark://s201:7077 $scala
在Java中，交换数组中的两个元素是基本的数组操作。下面我们将详细介绍如何实现这一操作，以及在实际应用中这种技术的重要性。一、使用场景在编程中，我们经常需要交换数组中的两个元素。...二、Java函数示例在Java中，我们可以通过以下函数示例来实现交换数组中的两个元素：public class ArraySwap { public static void main(String...// 类名：ArrayFunction// 函数名：swap(T[] array, int index1, int index2)// 函数功能：交换数组中两个元素的位置 public class ArrayFunction...{ /** * 交换数组中两个元素的位置 * @param array 待交换元素的数组 * @param index1 第一个元素的下标 * @param index2...array.length || index2 = array.length) { return array; } // 交换数组中两个元素的位置
2.需求: 创建一个4个分区的RDD，并将每个分区的数据放到一个数组 1） 创建 scala> val rdd = sc.parallelize(1 to 16,4) rdd: org.apache.spark.rdd.RDD...，去除两个RDD中相同的元素，不同的RDD将保留下来。...2.需求：创建两个RDD，求两个RDD的交集 1）创建第一个RDD scala> val rdd1 = sc.parallelize(1 to 7) rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD...) 3.2.4 cartesian(otherDataset) 案例 1.作用：笛卡尔积（尽量避免使用） 2.需求：创建两个RDD，计算两个RDD的笛卡尔积 1）创建第一个RDD scala> val...] = ParallelCollectionRDD[48] at parallelize at :24 3）计算两个RDD的笛卡尔积并打印 scala> rdd1.cartesian(
返回为一个单机的scala Array数组。... RDDscala.Tuple2> mapValues(scala.Function1 f) 对pair RDD中的每个值应用一个函数而不改变键 Pass each value...删掉RDD中键与other RDD中的键相同的元素 join 对两个RDD进行内连接 rightOuterJoin 对两个RDD进行连接操作，确保第一个RDD的键必须存在...（右外连接） leftOuterJoin 对两个RDD进行连接操作，确保第二个RDD的键必须存在（左外连接） cogroup 将两个RDD中拥有相同键的数据分组到一起 3.2...整个过程如下： [70] 4.2 groupByKey 当采用groupByKey时，由于它不接收函数，spark只能先将所有的键值对(key-value pair)都移动，这样的后果是集群节点之间的开销很大
返回为一个单机的scala Array数组。...在这个数组上运用scala的函数式操作。Return all the elements of the dataset as an array at the driver program....删掉RDD中键与other RDD中的键相同的元素 join 对两个RDD进行内连接 rightOuterJoin 对两个RDD进行连接操作，确保第一个RDD的键必须存在（右外连接） leftOuterJoin...对两个RDD进行连接操作，确保第二个RDD的键必须存在（左外连接） cogroup 将两个RDD中拥有相同键的数据分组到一起 3.2 Action操作 Action Meaning countByKey...4.2 groupByKey 当采用groupByKey时，由于它不接收函数，spark只能先将所有的键值对(key-value pair)都移动，这样的后果是集群节点之间的开销很大，导致传输延时。
前言 学习了数组的一些基本知识，因此进行这个练习，现在将我的思路和代码分享出来。 将数组A中的内容和数组B中的内容进行交换。...（数组一样大） 一、思路 交换两个变量A、B中的内容，可以创建第三个变量C。 先将A中的内容放置在C中保存，再将B中的内容放置进A中，最后将C中的内容（原A中的内容）放进B中。...这次对两个数组内容的交换就是用了这种思想。 需要注意一点，打印数组时不能直接全部打印，需要借助一个for循环来一个一个的打印数组中的内容。...源代码： #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #include //将数组A中的内容和数组B中的内容进行交换。...，本文简单的介绍了用C语言实现交换两个数组中的内容的思路，还进一步展示了代码的运行结果验证了作者的思路。
在Python这样灵活而强大的编程语言中，我们有机会通过优雅而高效的代码解决这个问题。本文将引导您深入了解在两个有序数组中寻找中位数的各种方法，以及它们的实现原理。...以下是几种常见的方法： 归并排序合并： 这种方法涉及将两个有序数组合并为一个有序数组，然后找到中间的元素或元素对。这是因为在有序数组中，中间的元素（或元素对）即为中位数。...在Python中，您可以使用归并排序的思想，逐个比较两个数组的元素，将较小的元素添加到结果数组中，直到找到中位数为止。 二分查找： 对于有序数组，可以通过二分查找的方式找到中位数。...直接计算中位数位置： 如果我们知道两个数组的长度和，以及中位数在整个数组中的位置，我们可以直接计算中位数的位置，然后定位到对应的元素。 对于偶数个元素的情况，中位数为两个中间元素的平均值。...结尾： 在本文中，我们探讨了在Python中寻找两个有序数组的中位数的多种方法，包括归并排序、二分查找等。这些方法不仅为解决这一具体问题提供了思路，更展示了算法设计和代码实现的精髓。
学习感悟 (1)学习一定要敲，感觉很简单，但是也要敲一敲，不要眼高手低 (2)一定要懂函数式编程，一定，一定 (3)shell中的方法在scala写的项目中也会有对应的方法 (4)sc和spark是程序的入口...例子从 RDD 中随机且有放 回的抽出 50%的数据，随机种子值为 3（即 可能以 1 2 3 的其中一个起始值） scala> val rdd5 = sc.makeRDD(List(1,2,3,4,5,6,7...)：笛卡尔积 coalesce(numPartitions)：缩减分区数，用于大数据集过滤后，提高 小数据集的执行效率。...glom:将每一个分区形成一个数组，形成新的 RDD 类型时 RDD[Array[T]] subtract:计算差的一种函数去除两个 RDD 中相同的 元素，不同的 RDD 将保留下来 mapValues...:针对于(K,V)形式的类型只对 V 进行操作 reduce(func):通过 func 函数聚集 RDD 中的所有元素， 这个功能必须是可交换且可并联的 collect():在驱动程序中，以数组的形式返回数据
编写WinowsForm应用程序时，实现两个窗体之间相互传递值的方法其实很简单。...设置FormInfo中buttonOK和buttonCancal的属性 ? 3....两窗体之间的信息交换，就是两个对象之间的信息交换。很多人迷失在Visual Studio可视化编程界面，编程时把这点抛到九霄云外啦！...知识点2：在FormMain中buttonOK事件处理函数中，很多人错误地认为FormInfo关闭后，它的实例formInfo就不存在了。...其实，按照C#的规定，这个实例一直存在，直到从函数中退出才会销毁，交给垃圾回收！
因此RDD的容错机制又称“血统”容错。 要实现这种“血统”容错机制，最大的难题就是如何表达父RDD和子RDD之间的依赖关系。...因为传统的并行计算模型无法有效的解决迭代计算（iterative）和交互式计算（interactive）；而Spark的使命便是解决这两个问题，这也是他存在的价值和理由。...因为Spark是用scala语言实现的，Spark和scala能够紧密的集成，所以Spark可以完美的运用scala的解释器，使得其中的scala可以向操作本地集合对象一样轻松操作分布式数据集。...这个函数必须是关联性的，确保可以被正确的并发执行 collect() 在Driver的程序中，以数组的形式，返回数据集的所有元素。...这个操作在其它框架，称为CoGroup cartesian(otherDataset)笛卡尔积。但在数据集T和U上调用时，返回一个(T，U）对的数据集，所有元素交互进行笛卡尔积。
编写WinowsForm应用程序时，实现两个窗体之间相互传递值的方法其实很简单。...设置FormInfo中buttonOK和buttonCancal的属性 3....两窗体之间的信息交换，就是两个对象之间的信息交换。很多人迷失在Visual Studio可视化编程界面，编程时把这点抛到九霄云外啦！...知识点2：在FormMain中buttonOK事件处理函数中，很多人错误地认为FormInfo关闭后，它的实例formInfo就不存在了。...其实，按照C#的规定，这个实例一直存在，直到从函数中退出才会销毁，交给垃圾回收！
它在集群中的多台机器上进行了数据分区，逻辑上可以认为是一个分布式的数组，而数组中每个记录可以是用户自定义的任意数据结构。...·输入：在Spark程序运行中，数据从外部数据空间（例如，HDFS、Scala集合或数据）输入到Spark，数据就进入了Spark运行时数据空间，会转化为Spark中的数据块，通过BlockManager...·输出：程序运行结束数据会输出Spark运行时空间，存储到分布式存储中（如saveAsTextFile输出到HDFS）或Scala数据或集合中（collect输出到Scala集合，count返回Scala...右侧大方框代表合并后的RDD，大方框内的小方框代表分区。合并后，V1、V2、V3……V8形成一个分区，其他元素同理进行合并。 （5）cartesian 对两个RDD内的所有元素进行笛卡尔积操作。...在这个数组上运用scala的函数式操作。 图1-23中左侧方框代表RDD分区，右侧方框代表单机内存中的数组。通过函数操作，将结果返回到Driver程序所在的节点，以数组形式存储。
新手学习Spark编程，在熟悉了Scala语言的基础上，首先需要对以下常用的Spark算子或者Scala函数比较熟悉，才能开始动手写能解决实际业务的代码。...Action算子，这类算子会触发SparkContext提交Job作业 下面是我以前总结的一些常用的Spark算子以及Scala函数： map()：将原来 RDD 的每个数据项通过 map 中的用户自定义函数...full outer join（）包括两个表的join结果，左边在右边中没找到的结果（NULL），右边在左边没找到的结果，FULL OUTER JOIN 关键字结合了 LEFT JOIN 和 RIGHT...collect()：函数可以提取出所有rdd里的数据项:RDD——>数组（collect用于将一个RDD转换成数组。） reduce()：根据映射函数f，对RDD中的元素进行二元计算，返回计算结果。...整个过程如下： ReduceByKey （2）当采用groupByKey时，由于它不接收函数，spark只能先将所有的键值对(key-value pair)都移动，这样的后果是集群节点之间的开销很大，导致传输延时
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