宿主腦闊疼  第322章 有私心的蘇小木

類別: 都市 | 都市生活 | 宿主腦闊疼 | 偷名   作者:偷名  書名:宿主腦闊疼  更新時間:2018-12-06
 
“呀,這是蘇小木學長!”

“在哪呢,在哪呢……”

“哇,小木同學開車來上學了?”

“這么有錢的嗎?”

“你怕是不知道小木學弟才拿了多少獎金吧?ACMICPC的總冠軍獎金都是美元為單位的。”

“買個小大眾,問題不大的。”

“小大眾?怎么那么像邁騰?要一二十萬吧?”

“小木學長在校外供職于某公司,拿的是高工資,說不定還是公司給配的車呢!”

“哇,小木學弟關車門的姿勢好帥!”

“彎腰拿包的姿勢也好帥啊……”

蘇小木根本不知道就這短短的一兩分鐘的時間里,就產生了這么多的議論。

倒是有感覺到不少灼熱、炙熱的視線。

習以為常,并沒有太多的想法。

很快就根據課表去了教室。

如今不管是什么樣的課程,哪怕是馬哲,蘇小木也會認真去聽。

“其實不是知識限制了我的想象力。”

“是知識面與偏見。”

蘇小木喃喃自語。

因為對歷史心存偏見,所以完全不看重歷史。

卻不知道,哪怕所有的歷史都是由勝利者書寫的,那也是有參考意義的。

看看蘇荷,并沒有專修歷史,但也對很多歷史事件信手捏來。

就更不用說萬黛了。

時間就在學習中飛快度過,論專注,蘇小木還是有點發言權的。

上午的課程結束后,蘇小木并沒有回家或者去木數。

而是去了張可教授的課題實驗室。

蘇小木剛剛走進去,迎面就碰到正在操作臺上搗鼓著什么的譚凌抬頭。

譚凌笑著道,“來了,小老弟。”

“誒,學長。”蘇小木應了聲。

“教授要1點30分才過來,他們也得一會才過來,你自己招呼,我還得忙一下。”譚凌說完就繼續忙自己的事情了。

課題實驗室并不是每時每刻都有人忙。

偶爾也會遇上沒人的時候,以及現在這樣,就譚凌孤零零的時候。

蘇小木也是熟門熟路的人,自己找了個操作臺坐下。

很快,張可跟林唐等人一塊過來了。

“呦,小木同學今天來挺早。”張可呵呵笑道。

平時蘇小木來得都算比較晚的。

畢竟本科階段,尤其是……本科才二年級,學業還是挺繁忙的,不像其他碩士階段和博士階段的學長學姐。

大多數時間都是泡在課題研究上。

蘇小木撓了撓頭,靦腆一笑。

自從林唐知道蘇小木有女朋友后,明顯沒那么開懷了。

都不怎么撩蘇小木了。

只是簡單打了個招呼。

一群人看著張可,大家都不知道今天張可突然召集大家過來做什么。

“今天找大家過來,是因為所有的課題前準備已經完全完成,譚凌,你先跟大家簡單說一下。”張可也沒多啰嗦,直接開始了正事。

譚凌點頭,起身說道。

“經過近一個月的準備,前期所有的相關知識儲備與小課題實驗研究已經全部完成,包括課題實驗所需的云計算平臺、存儲、實驗參考數據……等均已準備完成……”

張可接過話頭,“今天,我們便啟動大數據·算法、主導數據與行為模型課題。”

張可的話語落下后,蘇小木等人都沒有太意外。

這個大課題拖的時間挺長了。

也是時候開始了。

不過大家都有意無意的看了眼蘇小木,心里都明白張可有很大概率是為了等蘇小木完成ACM總決賽。

沒等大家開口,張可問道,“你們覺得,什么是大數據?”

這個問題問出后,蘇小木、譚凌、林唐等人都陷入了沉思。

張可教授要聽的肯定不是網絡上的那些爛而化之的回答。

而是他們每一個人自己的總結。

從生活中、從學習中、從自身經歷的方方面面進行總結歸納并給出答案……

一般看來,大數據指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。

是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

從技術上看,大數據與云計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分,必須采用分布式架構,必須依托云計算的分布式處理、分布式數據庫和云存儲、虛擬化技術。

同時大數據還需要特殊的技術,來有效處理大量的容忍經過時間內的數據。

這些技術包括大規模并行處理數據庫、數據挖掘、分布式文件系統、分布式數據庫、云計算平臺、互聯網和可擴展的存儲系統。

IBM也曾提出了大數據的特點:大量、高速、多樣、低價值密度、真實性。

但,大家都不會簡單的從這些概念上的東西來進行回答。

良久。

譚凌開口道,“我認為大數據就是數量龐大的任意數據,甚至這些數據本身并沒有什么卵用,而且還沒什么價值,扔之可惜。”

“當然,大數據其實始終貫穿著人類的歷史,從古至今的各種法例都能看到大數據的蹤跡。”

“比如連環案件分析?”林唐插嘴道。

也不知道林唐是不是最近看柯南看多了,張口就是連環案件。

其他幾人各有回答。

獨剩下蘇小木沉默不語。

“小木同學,你來說說?”張可點了名。

蘇小木簡單的答道,“說不好,我覺得大數據無非就是多維分析,最終針對的還是人。”

“每個人都有每個人對大數據的理解,我們的課題只是從大數據出發,探索主導數據、行為模型的一個片段。”

張可道。

“大家可以通過課題,去找到每個人對大數據的新理解。”

“硬件層面的準備基本完善,但軟件層面的部署還得我們親自來,首先是分布式文件系統,我們討論一下,是否直接使用Hadoop實現的分布式文件系統:HDFS?”

張可的問題引發了課題實驗組每個成員的意見發表。

首先HDFS基本上是個通用的大數據分布式文件系統,最重要的一點是設計就是用來部署在低廉硬件上的。

包括Hadoop,完全就是為了大數據而開發的程序。

Hadoop框架最核心的設計就兩點,HDFS和MapReduce。

HDFS為海量數據提供了存儲方式,MapReduce為海量數據提供了計算。

蘇小木試圖爭取了一下,“教授,如果我們課題的時間足夠長的話,不如我們試試自己實現,不借用Hadoop,重新設計分布式文件系統、并行運算算法、并行處理數據庫這些。”

“這樣一來,專業針對的就是課題本身的算法、主導數據與行為模型。”

蘇小木的話是有道理的,當然也是有私心的……

2更。

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