我使用=:=作爲示例類型lambda來進行簡單的最小示例。 =:=類型有兩個參數，我想在類型級別咖喱一個。 我把幼稚的做法type Curry[G] = {type l[L] = L =:= G}但在實際使用它會導致錯誤： type X = Int
type Y = Int
type CurryInt[T] = T =:= Int
type Curry[G] = {type l[L] =
我是Spark 2.0的新用戶，並且在我們的代碼庫中使用數據集。我有點注意到我們需要在我們的代碼中無處不在。例如： File A
class A {
def job(spark: SparkSession) = {
import spark.implcits._
//create dataset ds
val b = new B(spark)
我知道使用沒有原型的函數是錯誤的。 但是當我在擺弄時，我碰到了這個奇怪的和衝突的行爲。 TEST1 #include <stdio.h>
#include <limits.h>
void main(){
char c='\0';
float f=0.0;
xof(c,f);/* at this point implicit function
我試圖通過兩個隱含級別（如here所述）向Symbol類隱式添加函數。 考慮下面的代碼： case class A(s: Symbol)
case class B(s: A) {
def +[X](s: X)(implicit xtoa: X=>A) = B(xtoa(s))
}
implicit def xToB[X](s: X)(implicit xtoa: X => A) =
在下面的示例中，似乎Scala編譯器在定義爲採用Wrapper的更高主觀表示時只識別隱式類。這是爲什麼？ scala> case class Nested(n: Int)
defined class Nested
scala> case class Wrapper[A <: Product](nested: A)
defined class Wrapper
scala> implici
我在與來自文檔星火Mllib代碼（https://spark.apache.org/docs/latest/ml-collaborative-filtering.html）這部分的問題，採用CSV或TXT文件時，設置星火數據集編碼： val ratings =
spark.read.textFile("data/mllib/als/sample_movielens_ratings.txt")
考慮上課。 如果我們要爲學校課堂添加一個瞳孔字段，可以將對象引用傳遞給學生對象。 因此而不是做 class School() {
val pupil:Pupil = new Pupil(this)
}
我們能做到這一點 class School() {
val pupil:Pupil = new Pupil()
}
而且仍然能夠從瞳孔物體進入學校參考。我在想斯卡拉i
我想要做的是：從類名獲取隱式實例。 我無法獲得在運行時創建的類類型的隱式實例的主要問題。 我有什麼： trait Base
case class A() extends Base
case class B() extends Base
trait Worker[T <: Base] {
def foo(t: T): Unit
}
implicit val workerA =