API调用

Spark Python API，通常称为PySpark，是Apache Spark与Python编程语言的接口，利用Python的简洁性和Spark的强大计算能力处理大规模数据。PySpark在数据科学和机器学习项目中广泛应用。将深入探讨PySpark API的关键概念和常见函数。1. SparkContext（SC）：这是PySpark程序的核心，连接Spark集群并初始化所有其他组件。SparkConf()用于配置Spark，SparkContext(conf=conf)用于创建SparkContext实例。2. RDD（弹性分布式数据集）：RDD是Spark中最基本的数据抽象，不可变、分区的记录集合。可以通过sc.parallelize()或sc.textFile()方法从现有数据源创建RDD。3. DataFrame和Dataset：DataFrame是基于RDD的优化存储结构，支持SQL查询和关系数据库操作。可通过sqlContext.read.format()读取CSV、JSON、Parquet等多种格式的数据。Dataset是DataFrame的类型安全版本，提供更丰富的编译时检查。4. 转换操作：RDD、DataFrame和Dataset支持多种转换操作，如map(), filter(), flatMap(), groupByKey(), reduceByKey(), join()和distinct()。这些转换定义了数据处理逻辑，只有在执行行动操作时才会计算。5. 行动操作：行动操作如count(), collect(), save()和take()会触发计算并返回结果。count()返回RDD元素数量，collect()将结果返回到驱动程序，save()将数据写入持久化存储。6. DataFrame和Dataset的操作：DataFrame提供了丰富的SQL查询功能，如select(), where(), groupBy()和agg()。

随着MySQL数据库的广泛应用，C++语言提供了保存和管理数据的强大工具。以下是一个针对初学者的实例代码，展示了如何利用MySQL API进行数据的读写操作。

libtensorflow.rar 文件包含 include 文件夹、 tensorflow.dll 和 tensorflow.lib ，可以直接在 Windows 环境下的 VS2015 中调用 TensorFlow C++ API。

档提供使用 MATLAB 调用 COTOHA API 进行自然语言处理的代码示例。COTOHA API 是 NTT 集团开发的，专为日语提供高级自然语言处理功能。本示例演示了如何使用 MATLAB 和 Text Analytics Toolbox 从 COTOHA API 中提取关键信息，包括： 解析文本并提取关键信息 识别文本中的关键字和实体 生成语音合成的音频文件 总结文本 本示例代码依赖于以下步骤： 获取安全令牌 使用 Text Analytics Toolbox 处理文本 调用 COTOHA API MATLAB 代码和详细的说明可在提供的 GitHub 存储库中找到。

这份资源详细阐述了如何安装部署HBase，并运用Java API进行调用。实践步骤清晰，成功率高，基于林子雨老师教材中的Hadoop和HBase版本，并进行了优化改进，通过先安装Zookeeper的方式有效避免了常见问题。

使用API调用实现了在Excel2007中UserForm内的listbox控件启用鼠标滚轮的功能。这段源码能够让用户方便地在用户界面中使用滚轮进行列表内容的快速浏览。

MATLAB纯文件可直接调用函数运行。

展示了MATLAB开发脚本或函数的调用顺序，提供了以下功能：1. 列出被调用的函数列表；2. 生成.dot文件；3. 使用Graphviz/dot工具生成.eps文件，展示函数之间的直接或间接依赖关系；4. 使用gv显示.eps文件。为了正确显示图形，需要安装Graphviz中的“dot”程序和gv（ghostview）程序用于EPS文件的显示。

Oracle Java调用的一些实用示例。

本团队项目使用 C-Sharp Dotnet Core 构建苹果商店，提供参考文件、设置开发环境指南（Linux），支持 PostgreSQL 安装。