scala 有 + 运算符吗? - 03

本文深入探讨了Scala语言中运算符的实现方式,揭示了看似普通的运算符如+、-、*、/等实际上被设计为方法的内部机制。通过具体的代码示例,展示了如何在Scala中使用这些运算符方法,并解释了这种设计背后的原理。

scala 有运算符吗?

答案是没有。

package com.msym

/**
  * Created by ACER on 2017/7/4.
  */
object Demo {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    println(1 + 2)
    println(1.+(2))

  }
}
打印得到的结果都是 3,

其他的 - ,*, /, %, << 也是这样的,

在其他语言中的运算符,以及逻辑操作符,在 scala中都被定义成了方法

查看其源码:

/** Returns the sum of this value and `x`. */
  def +(x: Byte): Int
  /** Returns the sum of this value and `x`. */
  def +(x: Short): Int
  /** Returns the sum of this value and `x`. */
  def +(x: Char): Int
  /** Returns the sum of this value and `x`. */
  def +(x: Int): Int
  /** Returns the sum of this value and `x`. */
  def +(x: Long): Long
  /** Returns the sum of this value and `x`. */
  def +(x: Float): Float
  /** Returns the sum of this value and `x`. */
  def +(x: Double): Double
+ 这个符号其实是方法的名称,

转载于:https://www.cnblogs.com/daimajun/p/7224473.html

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
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