第2课:Scala零基础实战入门的第一堂课及如何成为Scala高手

本文详细介绍Scala的安装步骤及环境配置,包括与Java环境的集成。此外还介绍了Scala的基础概念如变量声明、对象构造等,并推荐了集成开发环境的选择。
本课内容
1.Scala 初体验
2.集成开发环境的Scala
3.如何最快速成为Scala高手
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Scala安装:
第一步:安装JAVA,并配置系统环境变量,因为其他软件需要JAVA支持会查询系统的配置,例如Eclipse,包括Scala 都会查询系统的JRE
环境变量名: JAVA_HOME , CLASSPATH,PATH

第二步:安装Scala,现在做Spark开发用的最多的Scala版本为2.10.4,安装完成之后进行配置,原因是集成开发环境和Scala程序运行需要查询系统中安装Scala
环境变量名: SCALA_HOME ,PATH

第三步:通过scala -version去在命令行确认Scala安装成功
第四步:在命令行中输入scala即可进入scala的世界
命令行所代表的是scala的REPL界面,所谓的REPL是指Read->Evaluation->Print-Loop,在Spark中提供了REPL界面叫做Spark shell,适合通过shell 来和整个Spark集群交互和实验

通过var来声明的变量值是可以改变的


通过val来声明的变量值是不可以改变的



val声明的不可变的战略意义:
1.函数式编程中要求值不可变,val天然符合这一特性;
2.在分布式系统中,一般都要求值不可变,这样才能够要求分布式系统的设计和实现,同时拥有更高的效率,val声明的内容都不可变,所以不用担心在机器之间传递数据的时候修改数据,这为分布式编程打下非常好的基础,包括Spark中的核心抽象RDD也是不可变得;

重要结论:Scala中一切皆对象。
Scala中所有类型都是Class

Scala的apply方法:是Scala对象构造的工厂方法,由于控制Scala类对象的生成,实际使用的时候直接用类名并在类名后面传入参数即可自动调用该类的apply方法,通过工厂模式的方法生成该类的对象。

Scala的集成开发环境的安装配置和使用
常用的工具: Eclipse 和 IDEA, Eclipse是企业级开发大数据用的最多的,但IDEA是最强大和智能的
(对于阅读源码和调试跟踪特别强大)

我们在课程的前期使用Eclipse,但是直接使用Eclipse需要安装插件,所以,我们要使用一个更加傻瓜式的集成开发工具Scala IDE for Eclipse: http://scala-ide.org
【多变量输入超前多步预测】基于CNN-BiLSTM的光伏功率预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-BiLSTM模型的多变量输入超前多步光伏功率预测方法,并提供了Matlab代码实现。该研究结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力与双向长短期记忆网络(BiLSTM)对时间序列前后依赖关系的捕捉能力,构建了一个高效的深度学习预测模型。模型输入包含多个影响光伏发电的气象与环境变量,能够实现对未来多个时间步长的光伏功率进行精确预测,适用于复杂多变的实际应用场景。文中详细阐述了数据预处理、模型结构设计、训练流程及实验验证过程,展示了该方法相较于传统模型在预测精度和稳定性方面的优势。; 适合人群:具备一定机器学习和深度学习基础,熟悉Matlab编程,从事新能源预测、电力系统分析或相关领域研究的研发人员与高校研究生。; 使用场景及目标:①应用于光伏电站功率预测系统,提升电网调度的准确性与稳定性;②为可再生能源并网管理、能量存储规划及电力市场交易提供可靠的数据支持;③作为深度学习在时间序列多步预测中的典型案例,用于科研复现与教学参考。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注数据归一化、CNN特征提取层设计、BiLSTM时序建模及多步预测策略的实现细节,同时可尝试引入更多外部变量或优化网络结构以进一步提升预测性能。
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