将Scala Future[Seq[X]]与Seq[Future[Y]]结合以产生未来[(X，Seq[Y])] - 腾讯云开发者社区

文章/答案/技术大牛

发布

编程修炼 | Scala亮瞎Java的眼（二）

结合Curry化，还可以对函数玩出如下的魔法： def add(x: Int)(y: Int) = x + y val addFor = add(2) _ val result = addFor(5)...-> 12, java -> 4, python -> 10) 之后，将Map转换为Seq，然后按照统计的数值降序排列，接着反转顺序即可。...除了Actor，Scala中值得重视的并发特性就是Future与Promise。默认情况下，future和promise都是非阻塞的，通过提供回调的方式获得执行的结果。...Scala提供了非常丰富的并行集合，它的核心抽象是splitter与combiner，前者负责分解，后者就像builder那样将拆分的集合再进行合并。在Scala中，几乎每个集合都对应定义了并行集合。...JVM的编译与纯粹的静态编译不同，Java和Scala编译器都是将源代码转换为JVM字节码，而在运行时，JVM会根据当前运行机器的硬件架构，将JVM字节码转换为机器码。

1.4K5 0

机器学习在网络流量预测中的应用：运维人员的智慧水晶球？

模型训练与优化：调整参数，提高预测精度。预测结果应用：将预测结果与自动化运维结合，提前应对异常流量。3....(labels)# 创建训练数据seq_length = 10data_values = data["traffic"].valuesX, y = create_sequences(data_values..., seq_length)# 重新塑形，符合 LSTM 输入格式X = X.reshape((X.shape[0], X.shape[1], 1))# 构建 LSTM 模型model = Sequential...(optimizer='adam', loss='mse')# 训练模型model.fit(X, y, epochs=20, batch_size=16, verbose=1)(3) 预测并评估# 预测未来流量...future_steps = 30def predict_future(model, data, future_steps): predictions = [] current_seq =

520 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

PICE（3）：CassandraStreaming - gRPC-CQL Service

commands}") /* //using sequence to flip List[Future[Boolean]] => Future[List[Boolean]]...package sdp.jdbc.config import scala.collection.mutable import scala.concurrent.duration.Duration import...0x0003 val QUORUM : CONSISTENCY_LEVEL = 0x0004 val ALL...0x0007 val LOCAL_ONE: CONSISTENCY_LEVEL = 0x000A val LOCAL_SERIAL...{Await, Future} import scala.concurrent.duration._ def fetchResultPage[C[_] <: TraversableOnce[_

1.2K0 0

SDP（6）：分布式数据库运算环境- Cassandra-Engine

与传统的关系数据库对比，cassandra从数据存储结构、读取方式等可以说是皆然不同的。...与SQL一样，CQL也是一种纯文本语言，可以通过多种终端接口软件包括java-client来运行CQL脚本。...我们可以用隐式转换（implicit conversion）把它转换成scala-future来使用： implicit def listenableFutureToFuture[T](...(_parameters)) } 与JDBCContext不同的是这个consistencyLevel。...0x0003 val QUORUM : CONSISTENCY_LEVEL = 0x0004 val ALL

1.7K4 0

PICE（4）：MongoDBStreaming - gRPC Protobuf conversion

而MongoDB没有提供字符类的query，所以我们必须进行MongoDB query涉及的所有类型与protobuf类型的相互转换，实现gRPC功能会复杂的多。...monix.eval.Task import monix.execution.Scheduler.Implicits.global final class FutureToTask[A](x:...=> Future[A]) { def asTask: Task[A] = Task.deferFuture[A](x) } final class TaskToFuture[A](...x: => Task[A]) { def asFuture: Future[A] = x.runAsync } } MgoProtoConversion.scala package sdp.mongo.engine...._ import scala.util._ import scala.collection.JavaConverters._ import sdp.mongo.engine._ import org.mongodb.scala.model

8770 0

PICE（2）：JDBCStreaming - gRPC-JDBC Service

在一个akka-cluster环境里，从数据调用的角度上，JDBC数据库与集群中其它节点是脱离的。这是因为JDBC数据库不是分布式的，不具备节点位置透明化特性。...因为我们已经明确选择了在akka-cluster集群环境里实施gRPC服务模式，通过akka-stream的流控制方式实现数据库操作的程序控制，所以在本次讨论里我们将示范说明gRPC-JDBC-Streaming...q.autoCommit.getOrElse(false), queryTimeout = q.queryTimeout ) jdbcAkkaStream(ctx, toRow) 用scalaPB编译后自动产生服务端和客户端框架代码...自动产生的服务函数batQuery款式是这样的： override def runQuery: Flow[JDBCQuery, JDBCDataRow, NotUsed] = { ... } override...下面是scalaPB产生的源代码： override def runQuery: Flow[grpc.jdbc.services.JDBCQuery, grpc.jdbc.services.JDBCDataRow

1.5K0 0

深度学习在数据备份与恢复中的新视角：智能化与效率提升

): X, y = [], [] for i in range(len(data) - seq_length): X.append(data[i:i + seq_length]...) y.append(data[i + seq_length]) return np.array(X), np.array(y)seq_length = 3X, y = create_sequences...[1], 1)) # 调整输入形状model.fit(X, y, epochs=100, verbose=0)# 使用模型预测未来的访问频率future_data = np.array([55, 70...计算资源占用：深度学习模型的实时计算可能对系统资源产生额外压力。复杂性增加：系统的复杂度和维护成本随之提升。结语深度学习的引入正在重新定义数据备份与恢复的模式。...未来，我们需要进一步优化算法和系统架构，将这一技术更广泛地应用到企业级数据管理中。数据备份与恢复的未来，已经不只是一个技术问题，而是一种战略选择。

931 0

restapi（2）- generic restful CRUD：通用的restful风格数据库表维护工具

[Option[M]] def getAll : Future[Seq[M]] def filter(expr: M => Boolean): Future[Seq[M]] def save...Seq[Person]] = Future.successful( Seq(Person("jonny lee",23),Person("candy wang",45),Person("jimmy...[AnyRef]): Future[HttpResponse] = { obj.map { x => HttpResponse(status = StatusCodes.OK, entity...def filter(expr: Address => Boolean): Future[Seq[Address]] = ???...def saveAll(rows: Future[Seq[Address]]): Future[Int] = ???

7422 0

python的数学函数（1）-python组合函数模块itertools

reduce(func,seq[,init])：func为二元函数，将func作用于seq序列的元素，每次携带一对（先前的结果以及下一个序列的元素），连续的将现有的结果和下一个值作用在获得的随后的结果上...用map reduce解此题： def sequence(n): base=['A','T','C','G'] print reduce(lambda x,y:[(a+b) for a in x...for b in y],map(lambda x:[x]*n,[base])[0]) print sequence(4) 这是发帖人自己的一个实现 [(a+b) for a in x for...b in y] 产生一个笛卡尔积 map(lambda x:[x]*n,[base])[0] 其实等价于 [base]*4，写法太费解 reduce源码： def reduce(bin_func...__ print([''.join(x) for x in itertools.product('ATCG', repeat=4)] product(A, B) 等价于 ((x,y) for x in

1.1K4 0

SDP（8）：文本式数据库-MongoDB-Scala基本操作

与传统的关系式数据库最大不同是MongoDB没有标准的格式要求，即没有schema，合适高效处理当今由互联网+商业产生的多元多态数据。...这个类型与Future很像：只是一种运算的描述，必须通过subscribe方法来实际运算获取结果： addAlice.subscribe(new Observer[Completed] {...the [[Observable]] results and converts to a [[scala.concurrent.Future]]...* @return a future representation of the whole Observable */ def toFuture(): Future[Seq...of the [[Observable]] in a [[scala.concurrent.Future]]

1.9K5 0

抗击肺炎：新冠肺炎疫情数据可视化及疫情预测分析

在新型冠状病毒感染的肺炎疫情牵动社会人心的关键时刻，本文将利用数据分析、数据挖掘、机器学习相关方法，围绕疫情态势展示、疫情走势预测进行分析，挖掘复杂异构多源数据之间的关联关系，以形象生动的方式呈现给大家...这里将使用传统时间序列模型Prophet、深度学习模型Seq2seq和传染病模型SIR进行确诊人数预测。...4.已确诊情况可视化首先是全球情况 fig = px.bar(df, x='Date', y='Confirmed', hover_data=['Province/State', 'Deaths',...这里是中国的确诊情况 fig = px.bar(df.loc[dataset['Country'] == 'Mainland China'], x='Date', y='Confirmed', hover_data...Prophet具体介绍，请参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/52330017 后续文章会对Seq2seq和SIR预测疫情进行详细介绍参考链接： https://www.kaggle.com

2.9K3 0

SDP（7）：Cassandra- Cassandra-Engine：Streaming

简单来讲就是用一个CQL-statement读取cassandra数据并产生akka-stream的Source。...Future. */ def fromFuture(futStmt: Future[Statement])(implicit session: Session): Source[Row, NotUsed...r.county} ${r.year} ${r.value}") } //run on source src.to(snk).run() 除了通过读取数据构成stream source之外，我们还可以以流元素为数据进行数据库更新操作...0x0003 val QUORUM : CONSISTENCY_LEVEL = 0x0004 val ALL...0x0007 val LOCAL_ONE: CONSISTENCY_LEVEL = 0x000A val LOCAL_SERIAL

3.4K6 0

23篇大数据系列（二）scala基础知识全集（史上最全，建议收藏）

Scala将面向对象与函数式编程相结合，功能强大且简练，非常适合用于处理各种数据。因此，在大数据处理与机器学习中占有重要的地位。...isEqual(x)} class Point(xc: Int, yc: Int) extends Equal { val x: Int = xc val y: Int = yc def isEqual...case class Book(title: String, pages: Int) val books = Seq( Book("Future of Scala developers", 85),...val books = Seq( Book("Future of Scala developers", 85), Book("Parallel algorithms", 240), Book("Object...')val yz = Seq('y', 'z') val alphabet = Seq(abcd, efgj, ijkl, mnop, qrst, uvwx, yz) alphabet.flatten

1.1K2 0

【机器学习】时序数据与序列建模：理论与实践的全面指南

一、时序数据的特点与挑战 1.1 时序数据的特点时间依赖性数据点之间有时间序列上的关联性，例如过去的股票价格影响未来价格。...它结合了自回归（AR）、差分（I）和移动平均（MA）。...) + np.random.normal(0, 0.1, sequence_length) X.append(seq[:-1]) y.append(seq[1:])...return np.array(X), np.array(y) # 数据准备 sequence_length = 50 num_samples = 1000 X, y = generate_data(...五、总结与展望从传统统计方法到深度学习模型，时序数据的建模技术正在迅速演进。通过将 LSTM、Transformer 和自监督学习相结合，可以进一步提升模型在处理复杂时序数据中的表现。

2611 0

Akka-Cluster（2）- distributed pubsub mechanism 分布式发布订阅机制

与singleton实例交互则通过即时构建ClusterSingletonProxy实例当作沟通目标。...java.lang.String" = java "scalapb.GeneratedMessage" = proto } } 例子里的protobuf消息是由scalapb从.proto文件中自动产生的...ActorSystem("PubSubSystem", config) system.actorOf(props, "publisher") } } publisher构造指令：将一个...=> Future[A]) { def asTask: Task[A] = Task.deferFuture[A](x) } final class TaskToFuture[A](...x: => Task[A]) { def asFuture: Future[A] = x.runAsync } } MGOProtoConversion.scala package sdp.mongo.engine

1.3K4 0

SDP（12）： MongoDB-Engine - Streaming

我们也可以通过akka的Flow[A,B]来以stream里的A元素为变量对MongoDB数据进行更新操作： object MongoActionStream { import MGOContext...0x0003 val QUORUM : CONSISTENCY_LEVEL = 0x0004 val ALL...0x0007 val LOCAL_ONE: CONSISTENCY_LEVEL = 0x000A val LOCAL_SERIAL...: CONSISTENCY_LEVEL = 0x000B val SERIAL: CONSISTENCY_LEVEL...= 0x000C def apply(): CQLContext = CQLContext(statements = Nil

1.4K10 0

scala flatMap个人心得

由于本人也是初学者，如果内容有误，欢迎大家指出错误 flatMap 文章目录 flatMap的常见用法 flatMap和Map的区别 flatMap与Future 1 . flatMap常见用法首先看看...意思大概就是将f这个函数应用到Seq里的所有元素，并将函数产生的集合里的元素取出来，组成一个新的集合。...先将e中的两个元素：”I love”,”coding scala”，变成Seq（”I”,”love”）和Seq(“coding”,”scala”)，然后从那两个Seq中取得元素，组成一个新的Seq(“I...所以flatMap就是将函数产出的集合串接在一起。值得注意的是： flatMap最后返回的集合是以谁调用他为准的，比如Seq调用flatMap，返回的就是Seq。List就是返回List....在知乎中看到的，觉得很有道理： flatMap=map + flatten 3 .flatMap与Future 在1中我们讲到flatMap是将函数产生的List[List[T]]串接成List[T

6662 0

Akka-CQRS（8）- CQRS Reader Actor 应用实例

0x0003 val QUORUM : CONSISTENCY_LEVEL = 0x0004 val ALL...0x0007 val LOCAL_ONE: CONSISTENCY_LEVEL = 0x000A val LOCAL_SERIAL...{BsonArray, BsonBinary} import org.mongodb.scala.model._ import org.mongodb.scala....=> Future[A]) { def asTask: Task[A] = Task.deferFuture[A](x) } final class TaskToFuture[A](...x: => Task[A]) { def asFuture: Future[A] = x.runToFuture } }

1.6K6 0

学习笔记 TF059 :自然语言处理、智能聊天机器人

一个句子对，输入给定句子X，通过编码器-解码器框架生成目标句子Y。X、Y可以不同语言，机器翻译。X、Y是对话问句答句，聊天机器人。X、Y可以是图片和对应描述，看图说话。...X由x1､x2等单词序列组成，Y由y1､y2等单词序列组成。编码器编码输入X，生成中间语义编码C，解码器解码中间语义编码C，每个i时刻结合已生成y1､y2……yi-1历史信息生成Yi。...源句子中对生成句子重要关键词权重提高，产生更准确应答。增加Attention模型编码器-解码器模型框架：输入->编码器->语义编码C1､C2､C3->解码器->输出Y1、Y2、Y3。...y: seq2seq_f(x, y, False), softmax_loss_function=softmax_loss_function) # Gradients and...as conf file') 基于文字智能机器人，结合语音识别，产生直接对话机器人。

1.8K2 0

【机器学习】人工智能与气候变化：利用深度学习与机器学习算法预测和缓解环境影响

最后，我们将通过案例研究展示一些成功应用AI和ML的例子，探讨未来AI和ML在气候变化研究和环境保护中的发展前景。...): X, y = [], [] for i in range(len(data)-seq_length): X.append(data[i:i+seq_length])...y.append(data[i+seq_length]) return np.array(X), np.array(y) seq_length = 10 X, y = create_sequence...(scaled_data, seq_length) # 划分训练集和测试集 train_size = int(len(X) * 0.67) X_train, X_test, y_train, y_test..., y_train, epochs=100, batch_size=32) # 预测未来气温变化 future_data = np.array([scaled_data[-seq_length:]])

4341 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

编程修炼 | Scala亮瞎Java的眼（二）

机器学习在网络流量预测中的应用：运维人员的智慧水晶球？

PICE（3）：CassandraStreaming - gRPC-CQL Service

SDP（6）：分布式数据库运算环境- Cassandra-Engine

PICE（4）：MongoDBStreaming - gRPC Protobuf conversion

PICE（2）：JDBCStreaming - gRPC-JDBC Service

深度学习在数据备份与恢复中的新视角：智能化与效率提升

restapi（2）- generic restful CRUD：通用的restful风格数据库表维护工具

python的数学函数（1）-python组合函数模块itertools

SDP（8）：文本式数据库-MongoDB-Scala基本操作

抗击肺炎：新冠肺炎疫情数据可视化及疫情预测分析

SDP（7）：Cassandra- Cassandra-Engine：Streaming

23篇大数据系列（二）scala基础知识全集（史上最全，建议收藏）

【机器学习】时序数据与序列建模：理论与实践的全面指南

Akka-Cluster（2）- distributed pubsub mechanism 分布式发布订阅机制

SDP（12）： MongoDB-Engine - Streaming

scala flatMap个人心得

Akka-CQRS（8）- CQRS Reader Actor 应用实例

学习笔记 TF059 :自然语言处理、智能聊天机器人

【机器学习】人工智能与气候变化：利用深度学习与机器学习算法预测和缓解环境影响

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐