需求1:给定一个RDD[Double],进行计算,该RDD的统计信息(count,mean,stdev,max,min) 代码: def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName(this.getClass.getName) val sc = new SparkContext(conf) sc.setLogLevel("warn…

解决办法================== http://blog.javaxxz.com/?p=763 一提到Java里面的商业计算,我们都知道不能用float和double,因为他们无法 进行精确计算.但是Java的设计者给编程人员提供了一个很有用的类BigDecimal,他可以完善float和double类无法进行精确计算的缺 憾.BigDecimal类位于java.maths类包下.首先我们来看下如何构造一个BigDecimal对象.它的构造函数很多,我挑最常用的两个 来演示一下:一个…

先理一下思路:1.weekday会根据某个日期返回0到6的一个数字来表示星期几对吧,0==星期一我们来列一个表: [0,1,2,3,4,5,6] 2.知道了星期几之后,你可以计算出那一周相对于这个0到6的数字的差值(比如你确定一个比较值0,那么取得该日期的weekday值假设为n,那么这个差值就是0-n对吧,针对第一条发现的列表,假设我们指定的日期是星期二,weekday数值为1: [0,1,2,3,4,5,6] n 就是说n在列表中1的位置,数值也是1,那么前面星期一是否就刚好是0-1的相对位…

统计信息的含义与作用                                                                                                                                                      对于同一句话,SQL SERVER 有很多种方法来完成它.有些方法适合于数据量比较小的时候,有些方法适合于数据量比较大的时候.同一种方法,在数据量不同的时候,复杂度会有非常大的差别…

顺带提一下: 1. double和decimal的ToString("#.##")方法使用的是四舍五入: 2. 静态类System.Math下的Round(decimal d, int decimals)方法,舍入的方式使用的是“四舍六入五成双”: 3. 静态类System.Math下的Round(decimal d, int decimals, MidpointRounding mode)的第三个参数是枚举参数,指示如何处理中间值(5): 静态类System.Math的方法:http…

//计算多项式求值 //计算多项式求值#include<iostream>#include<ctime>#include<cmath>using namespace std; clock_t start,stop;double duration; double f1(int n,double a[],double x){ double p=a[n]; for(int i=n;i>0;i--) p=a[i-1]+x*p; return p;} double f2(i…

一.Intro Prediction只是评估给定策略的表现,直白的说它是找 “在环境ENV下,AGENT按照给定的策略pai,AGENT的价值函数”. 这篇blog只介绍三种计算方法,没有涉及到 “求取ENV下的最优AGENT”! 对于事先已经给出了ENV,也就是说我们有完整的MDP,知道所有的state,也知道从这到那.从那到这的reward,可以在代码的开头就定义State表和reward表,这就是model-based问题,只要使用贝尔曼方程和贝尔曼最优方程迭代更新找到最优的value f…

一,题目分析:可以使用数组的归并方法计算,reduce和reduceRight.二者作用几乎相同.只是归并方向相反.reduce和reduceRight都可以接收两个参数.第一个是在每一项上调用的函数,第二个是归并基础的初始值. 二,解题. function sum(arr){ var sum=0; if(Array.prototype.reduce){ sum = arr.reduce(function(prev,cur,index,arr){ return prev+cur; }); ret…

假设x=2,那么a的数组有几个, 那n就是根据索引来的 假设数组[, , , , ] n就是0, 1, 2,,3, 4 f = + ( + ( + ( + ()))) f = + ( + ( + ( + )) f = + ( + ) f = + ( + ) f = f = + * + ** + *** + **** f = + * + ** + *** + f = + * + ** + + f = + * + + f = + f = p = + * p = + ( + *) p = + *( +…

from math import log def calcShannonEnt(dataSet): numEntries = len(dataSet) print("样本总数:" + str(numEntries)) labelCounts = {} #记录每一类标签的数量 #定义特征向量featVec for featVec in dataSet: currentLabel = featVec[-1] #最后一列是类别标签 if currentLabel not in labelCo…