हां वहां कुछ है:
स्कालालैब परियोजना का उद्देश्य जावा वर्चुअल मशीन के लिए एक कुशल वैज्ञानिक प्रोग्रामिंग वातावरण प्रदान करना है। स्क्रिप्टिंग भाषा उच्च स्तर के वैज्ञानिक ऑपरेटरों के साथ और एकीकृत वातावरण के साथ-साथ एक मैटलैब जैसी कार्यशैली प्रदान करने वाली स्काला प्रोग्रामिंग भाषा पर आधारित है।
स्क्रिप्टिंग कोड बेहद तेज़ है, जावा (कभी-कभी धीमा, कभी-कभी तेज़) के करीब, और आमतौर पर समकक्ष मैटलैब .m लिपियों से भी तेज़!
वैक्टर और मैट्रिस पर अमीर मतलूब जैसे ऑपरेटरों के साथ स्काला के लिए उच्च प्रदर्शन संख्यात्मक रैखिक बीजगणित पुस्तकालय; संख्यात्मक दिनचर्या का एक पुस्तकालय; साजिश रचने का समर्थन।
FACTORIE स्कैला में एक सॉफ्टवेयर लाइब्रेरी के रूप में कार्यान्वित होने योग्य संभाव्य मॉडलिंग के लिए एक टूलकिट है। यह अपने उपयोगकर्ताओं को संबंधपरक कारक रेखांकन बनाने , मापदंडों का आकलन करने और अनुमान लगाने के लिए एक उपयुक्त भाषा प्रदान करता है ।
ग्राफ प्रसंस्करण के लिए ट्विटर द्वारा:
कैसोवरी को जमीन से अरबों किनारों के साथ कुशलता से रेखांकन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह कुछ सामान्य नोड और ग्राफ डेटा संरचनाओं और ट्रैवर्सल एल्गोरिदम के साथ आता है। एक विशिष्ट उपयोग बड़े पैमाने पर ग्राफ खनन और विश्लेषण करना है।
ट्विटर पर, कैसोवेरी एक स्टैक की निचली परत बनाती है, जिसका उपयोग हम अपनी कई ग्राफ-आधारित सुविधाओं को शक्ति देने के लिए करते हैं, जिसमें "हू टू फॉलो" और "इसके समान" शामिल हैं। हम इसे ट्विटर सर्च में प्रासंगिकता के लिए भी उपयोग करते हैं और एल्गोरिदम जो यह निर्धारित करते हैं कि कौन से प्रचारित उत्पाद उपयोगकर्ता देखेंगे। समय के साथ, हम उन कुछ उत्पाद विशेषताओं में से कुछ और गैर-मालिकाना तर्क लाने की उम्मीद करते हैं।
ट्विटर से सार बीजगणित पुस्तकालय:
कोड को एकत्रीकरण प्रणाली (स्केलिंग या तूफान के माध्यम से) पर लक्षित किया गया है। यह मूल रूप से स्कैलडिंग के मैट्रिक्स एपीआई के हिस्से के रूप में विकसित किया गया था, जहां मैट्रिसेस में मूल्य थे जो मोनॉयड्स, समूह या रिंग्स के तत्व हैं। इसके बाद, यह स्पष्ट था कि कोड में ट्विटर के भीतर स्केलिंग और अन्य परियोजनाओं पर व्यापक आवेदन था।
! प्रायोगिक स्थिति है!
sb_probdsl स्कैला के नए सीमांकित निरंतरता समर्थन का उपयोग करके सरल असतत संभाव्य प्रोग्रामिंग सहायता प्रदान करता है।
स्काला के लिए एक मार्कोव चैन लाइब्रेरी
मार्कोव श्रृंखलाएं स्टोकेस्टिक प्रक्रियाओं का प्रतिनिधित्व करती हैं जहां अगले चरण की संभावना वितरण वर्तमान चरण पर गैर-तुच्छ रूप से निर्भर करता है, लेकिन पिछले चरणों पर निर्भर नहीं करता है। इस लाइब्रेरी को कुछ प्रशिक्षण डेटा दें और यह नया यादृच्छिक डेटा उत्पन्न करेगा जो सांख्यिकीय रूप से इसे पसंद करता है।
सिग्नल / कलेक्ट एक प्रोग्रामिंग मॉडल और बड़े पैमाने पर ग्राफ प्रसंस्करण के लिए रूपरेखा है। मॉडल स्पष्ट रूप से पर्याप्त रूप से रेखांकन पर कई पुनरावृत्त और डेटा-प्रवाह एल्गोरिदम तैयार करने के लिए पर्याप्त है, जबकि फ्रेमवर्क को पारदर्शी रूप से प्रसंस्करण को समानांतर करने की अनुमति देता है।
इसमें स्टेट और यूटिलिटी पैकेज शामिल हैं। बहुत मूल और प्रसिद्ध चीजें शामिल हैं, जैसे कि std ...
हालांकि यह पुस्तकालय नहीं है, लेकिन यह आपको संभावित संभावनाओं से निपटने में बहुत मदद कर सकता है।