最近在学习spark，对线性代数库Breeze做了学习，介绍下常用的函数 前提，使用Breeze库，必须导入相关的包 import breeze.linalg._ import breeze.numerics...._ 最基础的操作：矩阵，向量，数组的转换 1、DenseMatrix.zerosDouble 全为零的n*m的矩阵，Double类型 2、DenseVector.zerosDouble 全为零的n个数组成的向量...7、DenseMatrix.eyeDouble 产生n*n的矩阵，对角为1，Double类型 8、diag(DenseVector(1.0,2.0,3.0)) 产生主对角元素为1.0,2.0,3.0的矩阵...DenseVector(3, 5, 7) Breeze元素操作 1、a.reshape(3,2) 调整矩阵形状 scala> val a = DenseMatrix((2,3),(3,4),(6,7...breeze.linalg.DenseVector[Int] = DenseVector(1, 3, 5) 7、c(1 to 4 ) := 5.0 子集赋值，将c中的第2个数到第五个数赋值为5.0
1.1 Classification 首先将输入图片转为灰度图，然后通过前向差分，分别计算x,y方向的梯度，再根据以下公式 计算大小： ? 公式中的 ?...分析结果就是，自然图像和素描画的最大的区别 就是素描画空白的区域更大，亮度更高。 然后三中色调对应三个公式来表示： ? ? ? 然后就是如何求解公式中的参数了。...个 人感觉复现过程中最难的部分也就是这里了，我尝试了很多java/scala的矩阵库 （la4j, mtj, colt等等），速度上都不满意，最终发现 breeze是速度上最接近matlab的， 但是在求解稀疏矩阵相关的线性方程组的时候...，breeze还不支持，最后实在没办法了， 只能把这部分求解的实现放到python中去做，用scipy这个库来解决，由此可以看到， scala在做科学计算上还是，比不上python。...[2] http://statr.me/2015/09/an-overview-of-linear-algebra-libraries-in-scala-java/ [3] http://stackoverflow.com
一、原题： 给你一个二维矩阵，权值为False和True，找到一个最大的矩形，使得里面的值全部为True，输出它的面积。...0, 0, 1] ] 输出6 二、解题思路： 1、首先，第一种解题方法，也就是最简单最容易想到的方法，就是暴力遍历二维数组中的每一个元素，然后求出该元素所在区域的最大矩形的面积，但是这种方法的时间复杂度太高...=(heights.length-k-1)*heights[i]; res=Math.max(res, curArea); } return res; } } 四、二维矩阵中的最大面积...–Java代码实现： 介绍完histogram方法，我们也可以参照histogram方法解决二维矩阵中的最大面积问题。...（3）遍历每一行的，算出当前二维数组的最大矩形面积： 2、完整代码： package com.zwp.test1; import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays
1.1 Classification 首先将输入图片转为灰度图，然后通过前向差分，分别计算x,y方向的梯度，再根据以下 公式计算大小： p3.png 公式中的 I 表示输入图片的灰度图，实现上我是用...分析结果就是，自然图像和素描 画的最大的区别就是素描画空白的区域更大，亮度更高。 然后三中色调对应三个公式来表示： p13.png p14.png p15.png 然后就是如何求解公式中的参数了。...个人感觉复现过程中最难的部分也就是这里了，我尝试了很多java/scala的矩阵库 （la4j, mtj, colt等等），速度上都不满意，最终发现 breeze是速度上最接近matlab的， 但是在求解稀疏矩阵相关的线性方程组的时候...，breeze还不支持，最后实在没办法了， 只能把这部分求解的实现放到python中去做，用scipy这个库来解决，由此可以看到， scala在做科学计算上还是，比不上python。...展示格式，原图，素描轮廓图，素描图或彩色素描图。
MLlib还会支持和维护spark.mllib包中的RDD API. 但是不再往RDD API中添加新的功能....1.2.依赖 MLlib使用线性代数包Breeze，Breeze使用etlib-java来优化数值问题。如果运行时本地包不可用，你将看到一个警告提示信息，然后使用纯虚拟机进行处理。...考虑到运行二进制问题时的证书许可问题，我们默认不使用netlib-java的本地代理。安装netlib-java/Breeze来使用系统二进优化，请阅读netlib-java官方文档来获得安装说明。...相关性计算是：输入向量数据、输出相关性矩阵. [Scala] 纯文本查看 复制代码 ? import org.apache.spark.ml.linalg....)中获取，或者直接下载的spark包中也可以找到. 2.2.假设检验 假设检验是判断统计结果是否有意义的一个强有力的工具。
其实除了 Python ，也不乏有开发者用其他语言写出优秀的机器学习项目。...在此，列出其中一些个人认为值得关注的开源机器学习项目，比如C、C++、Go、Java、Javascript、PHP、Ruby、Objective C、Swift、Scala等等，看看人工智能的语言适配性吧...，其他节点计算步骤。...➤ 10、Scala Breeze —— 数值处理库 https://github.com/scalanlp/breeze Breeze 是一个数值处理库，是 ScalaNLP 的核心库，包括线性代数、...它是BIDMat 的一个姊妹项目，BIDMat 是一个矩阵库。 BIDMach 在一些评测中甚至跑出了比 Spark 还好的结果。
这主要是由于基于DataFrame的API使用的org.apache.spark.ml Scala包名称，以及我们最初用来强调管道概念的“Spark ML Pipelines”术语。...但是，API都不被弃用，也不是MLlib 依赖关系 MLlib使用线性代数包Breeze，它依赖于netlib-java进行优化的数值处理。...要配置netlib-java / Breeze以使用系统优化的二进制文件，请包含com.github.fommil.netlib：all：1.1.2（或使用-Pnetlib-lgpl构建Spark）作为项目的依赖项并阅读...netlib-java文档为您的平台提供其他安装说明。...行为的变化 SPARK-21027：OneVsRest中使用的默认并行度现在设置为1（即串行）。在2.2及更早版本中，并行度级别设置为Scala中的默认线程池大小。
MLlib支持单机版本的local vectors向量和martix矩阵,也支持集群版本的matrix矩阵。他们背后使用的都是ScalaNLP中的Breeze。...MLlib支持两种矩阵，dense密集型和sparse稀疏型。一个dense类型的向量背后其实就是一个数组，而sparse向量背后则是两个并行数组——索引数组和值数组。...接口为Vector，看源码可以看到它是用sealed修饰的，在scala里面这种关键字修饰的trait在进行match的时候必须把所有的情况都列出来，不然会报错。...、索引数组、索引数组对应的值数组；第二种方式是传入两个参数：向量大小、由索引和值组成的键值对数组。...这个label是double类型的，这样既可以用于回归算法，也可以用于分类。在二分类中，Label不是0就是1；在多分类中label可能从0开始，1，2，3，4....
词语相似性比较，最容易想到的就是编辑距离，也叫做Levenshtein Distance算法。在Python中是有现成的模块可以帮助做这个的，不过代码也很简单，我这边就用scala实现了一版。...- x i n g - 0 1 2 3 l 1 1 2 3 o 2 2 2 3 n 3 3 3 2 g 4 4 4 3 Breeze 在python中有numpy可以做矩阵的各种操作，在scala中可以使用...breeze，spark mllib底层也是基于它实现的。...文档参考： https://github.com/scalanlp/breeze/wiki/Quickstart 常用的操作有： 创建为0的的矩阵： DenseMatrix.zeros[Int](s1..._length, s2_length) breeze另一个很好用的地方就是默认支持修改，在scala中很多集合默认都是不可变的，比如Array，很烦～ 算法实现 def editDist(s1:String
不可否认，运算量最大的运算都是用 C 或 C++ 语言编写的。（此处所说的运算也包括高级机器学习流程中涉及的字符和其他任务。）大多数最初用 Python 编写的深度学习项目在用于生产时都必须重新编写。...Deeplearning4j 依靠 JavaCPP 从 Java 中调用预编译的本地 C++ 代码，大幅提升定型速度。 其次，大型企业主要使用 Java 或基于 JVM 的系统。...第三，为了解决 Java 缺少强大的科学计算库的问题，我们编写了 ND4J。ND4J 在分布式CPU 或 GPU 上运行，可以通过 Java 或 Scala 的 API 进行对接。...DL4S：基于 Scala 语言的深度学习 我们在打造 Deeplearning4j 和 ND4J 的过程中特别关注 Scala，因为我们认为 Scala 具有成为数据科学主导语言的潜力。...SystemML－IBM的机器学习框架，可进行描述性统计、分类、聚类、回归、矩阵参数化和生存分析，还包括支持向量机。 微软DMTK－微软的分布式机器学习工具包。分布式词嵌入和LDA。
-- SDK --> 1.8 2.11 ${breeze.version} ...version>3.0.1 注意：修改oracle驱动包所在的路径...-- SDK --> 1.8 2.11 1.8 2.11 <!
在后续的每个项中，前一个项中每个整数出现的次数连接到该整数的前面。如，一个项 1223，接下来将会是 112213 ，或“一个 1，两个 2，一个 3”。...核 所用时间 1 84.1032 2 63.5322 4 56.6156 图表总结 在下面的图中，我们通过使用 GCC 获得的计时数字（仅在最后一列，即最大问题的大小）作为参考，总结上述计时结果。...字符串操作： 与其他语言相比，Java 和 Scala 在操作大型字符串时，似乎具有显著的性能。 数值计算： 与其他语言相比，R 在使用递归时似乎具有显著的性能。...语言在数值计算中相对于其他语言的性能表现取决于具体的任务。 MATLAB 的内置快速傅里叶变换函数似乎运行速度最快。...输入 / 输出： 虽然有些语言运行测试的速度比其他语言快，但在本地 Mac 上而不是处理器节点上运行测试的话，可以获得最大的性能提升。因为处理器节点使用机械硬盘，而 Mac 用的是固态硬盘。
由Breeze提供基本的线性代数运算。。...为了避免scala.collection.immutable.Vector该scala包被导入，你要引入的包是org.apache.spark.mllib.linalg.Vector import org.apache.spark.mllib.linalg...密集矩阵的存储方式下，表现为：[1.0, 3.0, 5.0, 2.0, 4.0, 6.0]，矩阵大小为(3, 2) 本地矩阵的基类是Matrix，有两个实现：DenseMatrix和SparseMatrix...用工厂方法来创建本地矩阵。请记住，Mllib中的本地矩阵按照column-major的顺序存储。 import org.apache.spark.mllib.linalg....(row, column, value) BlockMatrix是一个分布式矩阵，格式是(Int,Int,Matrix)。 注意 分布式矩阵的底层RDD必须是确定性的，因为我们缓存矩阵大小。
第三代计算平台」，是由腾讯大数据与中国香港科技大学、北京大学联合使用 Java 和 Scala 语言开发的面向机器学习的高性能分布式计算框架。...Angel 基于 Java 和 Scala 开发，能在社区的 Yarn 上直接调度运行，并基于 PS Service，支持 Spark on Angel，未来将会支持图计算和深度学习框架集成。...开发运行 语言支持：系统基于 Scala 和 Java 开发，用户也可以自由选择 部署方便：可以直接在 Yarn 社区版本中运行，也支持本地调试模式 数据切分: 自动切分读取训练数据，默认兼容了...自定义模型切分方式：默认情况下，Angel 将模型（矩阵）切分成大小相等的矩形区域；用户也可以自定义分区类来实现自己的切分方式。...，开始之前，你最好掌握以下能力： 会编写简单的 Scala 或者 Java 代码 掌握向量、矩阵和张量的基础知识，了解其定义和基础计算。
写入Mysql 海量【java和大数据的面试题+视频资料】整理在公众号，关注后可以下载~ 更多大数据技术欢迎和作者一起探讨~ Scala 语言中提供的数组是用来存储固定大小的同类型元素，数组对于每一门编辑应语言来说都是重要的数据结构之一...---- 声明数组 以下是 Scala 数组声明的语法格式： var z:Array[String] = new Array[String](3) 或 var z = new Array[String]...---- 处理数组 数组的元素类型和数组的大小都是确定的，所以当处理数组元素时候，我们通常使用基本的 for 循环。...矩阵与表格是我们常见的二维数组。 以上是一个定义了二维数组的实例： var myMatrix = ofDim[Int](3,3) 实例中数组中包含三个数组元素，每个数组元素又含有三个值。...import Array._ 引入包。
首先，Java语言从根本上看要快于Python。如不考虑依赖用Cython加速的情况，任何用Python写成的代码在根本上速度都相对较慢。不可否认，运算量最大的运算都是用C或C++语言编写的。...Deeplearning4j依靠JavaCPP从Java中调用预编译的本地C++代码，大幅提升定型速度。 其次，大型企业主要使用Java或基于JVM的系统。...第三，为了解决Java缺少强大的科学计算库的问题，我们编写了ND4J。ND4J在分布式CPU或GPU上运行，可以通过Java或Scala的API进行对接。...Scala、Clojure、Python 和 Ruby等其他通行的语言也可以原生支持 Java。我们选择Java，也是为了尽可能多地覆盖主要的程序员群体。...Scala 我们在打造 Deeplearning4j 和 ND4J 的过程中特别关注Scala，因为我们认为Scala具有成为数据科学主导语言的潜力。
Scala是一门现代的多范式编程语言，设计初衷是要集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。Scala允许用户使用命令和函数范式编写代码。Scala运行在Java虚拟机之上，可以直接调用Java类库。...像Breeze、ScalaLab和BIDMach这样的类库都通过操作符重写模仿了一些流行工具的语法以及其它的一些语法糖，简单并且容易使用。另外，Scala的性能比传统的Python或者R语言更好。...由于Scala运行于Java平台（Java虚拟机），并兼容现有的Java程序，所以Scala可以和大数据相关的基于JVM的系统很好的集成，比如基于JVM类库的框架Scalding（Cascading）、...而大多数的Scala数据框架都能够把Scala数据集合API和抽象数据类型相统一，比如Scalding中的TypedPipe与Spark中的RDD都有相同的方法，包括map、flatMap、filter...开发者只需要学习标准集合就可以迅速上手其它工具包。另外，很多的类库都参考了范畴论中的一些设计，它们通过使用semigroup、monoid、group标识来保证分布式操作的正确性。
本文的其中目的在于介绍一下如何用 Mxnet Scala 包来开发自己的 deep learning 的应用，有 哪些坑需要注意的，最后就是安利一下Mxnet 这个框架了。 ...编 译完成之后，在 scala-package/assembly 目录下，如果你是在config.mk中设置了GPU支持的 话，那么编译好的jar包就在 linux-x86_64-gpu/target目录下...然后就是导入所有依赖包，直接暴力把 scala-package/examples/target/classes/lib 目录下的所有Jar包导入即可。 ...用Mxnet实现矩阵分解（Matrix Factorization With Mxnet） 用Mxnet Scala 包实现一下矩阵分解，就是推荐系统常用到的矩阵分解，主要是参考这位大 神的博客...由于目前的官方的Mxnet Scala 包还没有支持 sumAxis这个操作，因为实现这个矩阵分解的 功能需要用到这个operator，所以可以修改自己的Mxnet Scala源码，向Symbol.scala
此外，Scala 2.12和更高版本还改进了与Java 8功能接口的互操作性（Scala 2.12中首次引入）。...更具体地说，Scala 2.12中的lambda可以与Java 8代码相同的方式与Java 8功能接口一起使用。...生产者默认的最大消息大小不再与broker默认一致 [KAFKA-5868] kafka消费者reblance时间过长问题 三、其他版本升级至2.5.0指南 如果要从2.1.x之前的版本升级，请参阅以下注释...请注意，不再维护的较旧的Scala客户端不支持0.11中引入的消息格式，因此，为避免转换成本，必须使用较新的Java客户端。...不再支持Scala 2.11。 软件包中的所有Scala类kafka.security.auth均已弃用。
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