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##项目介绍 这是一个应用于机器学习和数据挖掘的算法库

项目涉及Topic Model、矩阵分解、最优化方法(Newton)、时间序列分析等常用挖掘功能。

该项目时间跨度较长，最早的代码始于2013年国庆节前后，前后加起来差不多2年多时间。

##项目原则 项目在过去、现在、将来始终遵循也将继续遵循以下两个原则：

1. 贵精不贵多
2. 简单，可依赖

不光是实现算法功能，而是每个功能都要从最底层开始优化实现。

从最底层使用的数据结构、查找排序算法、以及内存的分配和使用、矩阵运算优化等。

此外，项目中尽量避免引入和使用复杂的数据结构，尽可能摒弃所谓 面向对象编程 的陋习。

同时保证代码的层次清晰、模块分明、抽象合理、扩展方便，这些都与面向对象没有关系。

该项目接口十分简单，大部分函数调用都是最简单的一维数组，不需要对数据做过多封装。

##项目重构 项目会不定期进行重构，主要我们认为需要就会进行，触发重构的条件有两个：

1. 我觉得需要重构了，是主观因素；
2. 代码量超过了10000行。

我已经记不清代码有多少次突破10000行，然后又被我们压榨到10000行以内。

最终，第一版发布项目的代码总量定格在10230行。

包括Makefile，以及Cmake使用的CMakeLists.txt文件。

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这不是结束，这仅仅是开始。