黑猴子的家:用Sublime Text运行Scala

本文介绍如何在Sublime Text中配置Scala编译系统,提供了四种不同的配置方法,包括直接使用shell命令、指定Scala解释器路径等方案。

打开菜单栏Tool->build system->new build system,在打开文件敲入:

方式一

{

"shell_cmd": "scala \"$file\"",

"file_regex": "^(...*?):([0-9]*):?([0-9]*)",

"selector": "source.scala",

"encoding": "gbk"

}

保存为Scala.sublime-build

勾选 Tool->build system->Scala

运行 Tool -> build 或者 Ctrl+ B

方式二

{

"cmd": ["scala", "$file"],

"windows":{

                    "cmd": ["scala.bat", "$file"]

                  }

}

方式三

{

"shell_cmd": "scala \"$file\"",

"selector": "source.scala"

}

方式四

"cmd": ["D:\\your_scala_home\\bin\\scala.bat", "$file"] 

}

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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