呀,这是苏小木学长!
在哪呢,在哪呢
哇,小木同学开车来上学了?
这么有钱的吗?
你怕是不知道小木学弟才拿了多少奖金吧?acicpc的总冠军奖金都是美元为单位的。
买个小大众,问题不大的。
小大众?怎么那么像迈腾?要一二十万吧?
小木学长在校外供职于某公司,拿的是高工资,说不定还是公司给配的车呢!
哇,小木学弟关车门的姿势好帅!
弯腰拿包的姿势也好帅啊
苏小木根本不知道就这短短的一两分钟的时间里,就产生了这么多的议论。
倒是有感觉到不少灼热炙热的视线。
习以为常,并没有太多的想法。
很快就根据课表去了教室。
如今不管是什么样的课程,哪怕是马哲,苏小木也会认真去听。
其实不是知识限制了我的想象力。
是知识面与偏见。
苏小木喃喃自语。
因为对历史心存偏见,所以完全不看重历史。
却不知道,哪怕所有的历史都是由胜利者书写的,那也是有参考意义的。
看看苏荷,并没有专修历史,但也对很多历史事件信手捏来。
就更不用说万黛了。
时间就在学习中飞快度过,论专注,苏小木还是有点发言权的。
上午的课程结束后,苏小木并没有回家或者去木数。
而是去了张可教授的课题实验室。
苏小木刚刚走进去,迎面就碰到正在操作台上捣鼓着什么的谭凌抬头。
谭凌笑着道,来了,小老弟。
诶,学长。苏小木应了声。
教授要1点30分才过来,他们也得一会才过来,你自己招呼,我还得忙一下。谭凌说完就继续忙自己的事情了。
课题实验室并不是每时每刻都有人忙。
偶尔也会遇上没人的时候,以及现在这样,就谭凌孤零零的时候。
苏小木也是熟门熟路的人,自己找了个操作台坐下。
很快,张可跟林唐等人一块过来了。
呦,小木同学今天来挺早。张可呵呵笑道。
平时苏小木来得都算比较晚的。
毕竟本科阶段,尤其是本科才二年级,学业还是挺繁忙的,不像其他硕士阶段和博士阶段的学长学姐。
大多数时间都是泡在课题研究上。
苏小木挠了挠头,腼腆一笑。
自从林唐知道苏小木有女朋友后,明显没那么开怀了。
都不怎么撩苏小木了。
只是简单打了个招呼。
一群人看着张可,大家都不知道今天张可突然召集大家过来做什么。
今天找大家过来,是因为所有的课题前准备已经完全完成,谭凌,你先跟大家简单说一下。张可也没多啰嗦,直接开始了正事。
谭凌点头,起身说道。
经过近一个月的准备,前期所有的相关知识储备与小课题实验研究已经全部完成,包括课题实验所需的云计算平台存储实验参考数据等均已准备完成
张可接过话头,今天,我们便启动『大数据·算法主导数据与行为模型』课题。
张可的话语落下后,苏小木等人都没有太意外。
这个大课题拖的时间挺长了。
也是时候开始了。
不过大家都有意无意的看了眼苏小木,心里都明白张可有很大概率是为了等苏小木完成ac总决赛。
没等大家开口,张可问道,你们觉得,什么是大数据?
这个问题问出后,苏小木谭凌林唐等人都陷入了沉思。
张可教授要听的肯定不是网络上的那些烂而化之的回答。
而是他们每一个人自己的总结。
从生活中从学习中从自身经历的方方面面进行总结归纳并给出答案
一般看来,大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉管理和处理的数据集合。
是需要新处理模式才能具有更强的决策力洞察发现力和流程优化能力的海量高增长率和多样化的信息资产。
从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分,必须采用分布式架构,必须依托云计算的分布式处理分布式数据库和云存储虚拟化技术。
同时大数据还需要特殊的技术,来有效处理大量的容忍经过时间内的数据。
这些技术包括大规模并行处理数据库数据挖掘分布式文件系统分布式数据库云计算平台互联网和可扩展的存储系统。
ib也曾提出了大数据的特点:大量高速多样低价值密度真实性。
但,大家都不会简单的从这些概念上的东西来进行回答。
良久。
谭凌开口道,我认为大数据就是数量庞大的任意数据,甚至这些数据本身并没有什么卵用,而且还没什么价值,扔之可惜。
当然,大数据其实始终贯穿着人类的历史,从古至今的各种法例都能看到大数据的踪迹。
比如连环案件分析?林唐插嘴道。
也不知道林唐是不是最近看柯南看多了,张口就是连环案件。
其他几人各有回答。
独剩下苏小木沉默不语。
小木同学,你来说说?张可点了名。
苏小木简单的答道,说不好,我觉得大数据无非就是多维分析,最终针对的还是人。
每个人都有每个人对大数据的理解,我们的课题只是从大数据出发,探索主导数据行为模型的一个片段。
张可道。
大家可以通过课题,去找到每个人对大数据的新理解。
硬件层面的准备基本完善,但软件层面的部署还得我们亲自来,首先是分布式文件系统,我们讨论一下,是否直接使用hadoop实现的分布式文件系统:hdfs?
张可的问题引发了课题实验组每个成员的意见发表。
首先hdfs基本上是个通用的大数据分布式文件系统,最重要的一点是设计就是用来部署在低廉硬件上的。
包括hadoop,完全就是为了大数据而开发的程序。
hadoop框架最核心的设计就两点,hdfs和apreduce。
hdfs为海量数据提供了存储方式,apreduce为海量数据提供了计算。
苏小木试图争取了一下,教授,如果我们课题的时间足够长的话,不如我们试试自己实现,不借用hadoop,重新设计分布式文件系统并行运算算法并行处理数据库这些。
这样一来,专业针对的就是课题本身的算法主导数据与行为模型。
苏小木的话是有道理的,当然也是有私心的
2更。
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