Scalala 技术文档
2024-12-23 22:57:33作者:伍希望
1. 安装指南
1.1 环境准备
在安装 Scalala 之前,请确保您的系统已经安装了以下软件:
- Java 开发工具包 (JDK)
- Scala 编程语言
- sbt (Scala 构建工具)
1.2 下载源码
您可以通过以下命令从 GitHub 下载 Scalala 的源码:
git clone https://github.com/scalala/Scalala.git
1.3 构建项目
进入项目目录并使用 sbt 构建项目:
cd Scalala
./sbt update
./sbt compile
1.4 运行测试
为了确保安装成功,您可以运行单元测试:
./sbt test
1.5 生成文档
您可以通过以下命令生成项目的 API 文档:
./sbt doc
2. 项目的使用说明
2.1 交互式控制台
您可以通过以下方式启动 Scalala 的交互式控制台:
./sbt console
或者通过 proguard 目标生成可分发的 jar 文件后运行:
./sbt proguard
java -jar target/scala_2.8.1/scalala*.min.jar
2.2 项目维护
如果您是项目维护者,可以使用以下命令发布项目:
./sbt publish
3. 项目API使用文档
3.1 基本操作
Scalala 提供了丰富的 Matlab-like 操作符,支持向量和矩阵的基本操作,例如加法、乘法等。
3.2 数值计算
Scalala 包含了一系列数值计算的例程,支持常见的数学运算和统计分析。
3.3 绘图支持
Scalala 支持绘图功能,您可以使用内置的绘图工具进行数据可视化。
4. 项目安装方式
4.1 使用 sbt 构建
Scalala 使用 sbt 进行构建,您可以通过以下命令进行安装:
./sbt update
./sbt compile
4.2 生成 IntelliJ IDEA 项目
如果您使用 IntelliJ IDEA,可以通过以下命令生成项目文件:
./sbt gen-idea
4.3 生成可分发的 jar 文件
您可以通过以下命令生成可分发的 jar 文件:
./sbt proguard
通过以上步骤,您可以成功安装并使用 Scalala 进行高性能的数值线性代数计算。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
177
195
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
647
264
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
270
94
暂无简介
Dart
623
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
378
3.34 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1