Days before, I've submitted an application to participate in Apache Mahout and at this time, have got a reply from the guru of this project. It inspired us with lots of courages. We decided that if I were selected by ASF, we will integrate redpoll into Mahout which has the same end goals, same license with our project. We believe that there is a lot of synergies if we work together with ASF.
However, all of these are based on an
if, we will keep working during the time they making their decision. Our short-term goal is listed below,
April 19th, finish learning the coding style of hadoop and implmenting Naive Bayes classifier.
May 3rd, finish parallelizing EM clustering algorithm which can work together with Canopy.
May 24th, SVM classifier implementation deadline.
At present, We are also doing some preparations like learning something about data mining, thinking about how to parallize them and finding some large data sets we havenot.
BTW, through reading the source code of Mahout these days, I found that those two clustering algorithms can only deal with double values. IMHO, the text data format can be uniformed for most of data mining algorithms. If we have an infrastructure for parsing data types like numeric, nominal, date, etc and organizing them into some certain data structures, the Mahout will be more efficient and more practical by the means of supporting more data types.
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内容概要：本文档详细介绍了LinkLab实验的五个阶段，涵盖了ELF文件的组成、符号表的理解、代码节与重定位位置的修改等内容。每个阶段都有具体的实验要求和步骤，帮助学生理解链接的基本概念和链接过程中涉及的各项技术细节。 适合人群：计算机科学专业的本科生，特别是正在修读《计算机系统基础》课程的学生。 使用场景及目标：① 通过实际操作加深对链接过程和ELF文件的理解；② 掌握使用readelf、objdump和hexedit等工具的技巧；③ 实现特定输出以验证实验结果。 阅读建议：实验过程中的每个阶段都有明确的目标和提示，学生应按照步骤逐步操作，并结合反汇编代码和二进制编辑工具进行实践。在完成每个阶段的实验后，应及时记录实验结果和遇到的问题，以便于总结和反思。
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第一次发文的小白，解释的不好，各位大佬勿怪哦
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