交通场景 逐步解决运筹学中给定的运输问题！ 专为教学/演示目的而设计。 节目终于出炉了！ 此时，程序已完全正常运行。 用户指南中提供了有关如何使用该程序解决交通问题的教程。 为便于使用，已经组装了一个可执行的 .jar 文件，可以在任何 Java 运行时环境中运行。 （所有 Scala 核心库也被捆绑在一起——方便，尽管它确实使文件相当大，大约 8MB。） 鼓励那些想要使用源代码的人使用 Scala 构建工具 ( )，它可以轻松检索所有必要的 Scala 库并允许接口和测试直接从命令行运行。 19/01 更新 通过添加问题平衡检查，程序在功能方面完成； 它做我想让它做的一切。 当然，还有一些测试要做，以确保我没有破坏任何更新，但除此之外，剩下的就是内务管理： 当第一次单击“步骤”/“解决”按钮并出现基本解决方案文本时，有一个美学错误，即画面会奇怪地调整自身大小。 这不会影响功能

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火花数据清理 我用作数据净化JSON事件的概念证明的Spark Streaming应用程序。 可以使用以下命令简单地运行该项目：sbt run 另外，您可以通过spark-submit来使用它。

scala 编译工具 sbt 安装包。 Little or no configuration required for simple projects Scala-based build definition that can use the full flexibility of Scala code Accurate incremental recompilation using information extracted from the compiler Continuous compilation and testing with triggered execution Packages and publishes jars Generates documentation with scaladoc Supports mixed Scala/Java projects Supports testing with ScalaCheck, specs, and ScalaTest. JUnit is supported by a plugin. Starts the Scala REPL with project classes and dependencies on the classpath Modularization supported with sub-projects External project support (list a git repository as a dependency!) Parallel task execution, including parallel test execution Library management support: inline declarations, external Ivy or Maven configuration files, or manual management

eclipse中集成spark开发环境： 步骤一：安装eclipse-scala-plugin插件，附件下载 　　　　　　解压缩以后把plugins和features复制到eclipse目录，重启eclipse以后即可。 　　　　　　Window -> Open Perspective -> Other…，打开Scala，说明安装成功。 步骤二：安装hadoop插件 　　　　　　1、将hadoop-eclipse-plugin-2.6.0包放入eclipse的plugins目录里，重启eclipse 　　　　　　2、window-->preferences-->搜索hadoop，选中，然后找到hadoop的文件路径

Scala 代码覆盖率沙箱 这个存储库包含一些带有测试的 Scala 项目。 其中一些测试很糟糕。 我们想看看我们的代码覆盖工具是否可以告诉我们关于它们有多糟糕的有用信息。 我们目前只比较和的 SBT 插件。 以下命令将运行覆盖工具，更新自述文件，并准备发布报告： sbt clean coverage test jacoco:cover readme make-site 如果你是我并且想将报告发布到这个项目的 GitHub Pages 站点，你可以添加ghpages-push-site site。 我的目标是在我找到时间并想到要尝试的事情时添加示例。 也欢迎拉取请求。 示例 1 我们有这个带排序的代数数据类型： sealed trait Foo case class Bar ( s : String ) extends Foo case object Baz extends

window 安装包 window

flink-1.9.2-bin-scala_2.11.tgz

Spark时间序列（ spark-ts包） 一个Scala / Java / Python库，用于与Apache Spark上的时间序列数据进行交互。 向发布问题和评论，或将其直接通过发送至 。 注意：spark-ts库不再由我（Sandy）积极开发。 不幸的是，我不再有带宽来开发功能，回答邮件列表中的所有问题或解决所有已提交的错误。 就是说，我仍然很乐意审查拉取请求，并尽我所能来帮助其他人推进图书馆。 可在上找到文档。 或者查看 ， 或 。 目的是提供 一组用于处理大型时间序列数据集的抽象，类似于为 ， 和R的和包中的较小数据集提供的抽象。 可以从统计角度处理时间序列的模型，测试和函数，类似于以及各种Matlab和R软件包中提供的内容。 该库位于其他一些出色的Java和Scala库上。 为NumPy的状，BLAS，能够线性代数。 用于日期和时间。 用于常规数学和统计功