1. Slides + Homework
Chapter 4–5 与 HW5–6。主线是 PCA、SVD、QR、分布式矩阵和优化；预计包含一道手算 SVD。
考试四部分
范围边界：以下四部分来自用户给定的期末范围与往届经验预测。正式考试仍以课程方发布的信息为准。
2. Labs 5–7
覆盖 Docker、Swarm、Hadoop、Drill、SPD、Cholesky、Scala、Spark、PCA 与 L-BFGS。
3. Project 1
重点是 Milestone 2：图构建、BFS、MapReduce/Spark、Avro/Parquet、D1/D2 与性能证据。
4. Scala 算法实现
本次按 45 分风险准备。HLL 是基于上次经验的重点预测，同时训练 Cholesky、BFS、Collection 与 Spark RDD。
最高风险：45 分 Scala 现场实现
风险不只来自语法。现场实现还同时考状态设计、循环不变量、边界输入、复杂度和 Spark transformation/action 语义。HLL 是经验预测，不是官方命题承诺。
- 第一优先：能够在 45 分钟内独立写完一套题，并留下测试和复杂度说明。
- 第二优先：熟练处理
Array、mutable collection、Option、位运算与RDD键聚合。 - 第三优先：用 HLL、Cholesky、BFS 与 WordCount 覆盖四类不同失分模式。
推荐复习顺序
- 先做 Scala 基线测试。限时完成模拟题 A；若无法收尾，立即把 Scala 训练设为每天固定任务。
- 打通 Chapter 4 与 HW5。先理解 PCA/SVD，再手算小矩阵，并用重构与正交性验算。
- 连接 Chapter 5 与 HW6。掌握梯度、并行 work-depth、batch/SGD/Hogwild! 和 Spark 优化数据流。
- 复盘 Labs 5–7。按“命令—运行实例—数据流—失败定位—算法”顺序复习。
- 集中攻 Project 1 Milestone 2。从图契约、BFS 不变量、四条执行路线到性能证据逐层口述。
- 最后做闭卷串联。手算一题 SVD、完成一套 Scala 题，并口述 Labs 与 Project 的系统边界。
全部专题
Chapter 4：Dimensionality Reduction
PCA、SVD、QR、tall-and-skinny、随机投影与 randomized PCA。
Chapter 5：Optimization
回归、梯度下降、PRAM、batch/SGD/Hogwild!、Spark 与线性规划。
HW5–6 + 手算 SVD
逐题映射 Chapter 4–5，集中训练 full/thin SVD、验算和无泄漏 PCA 管线。
Labs 5–7
分布式环境、Drill SQL、Cholesky、Scala/Spark、PCA 与逻辑回归。
Project 1
五阶段数据流与 Milestone 2 的图、BFS、格式、执行语义及验证证据。
Scala Algorithms
HLL、Cholesky、BFS、Collection、Spark RDD、batch GD 与 Gram。
概率型数据结构手册 ↗
独立站点中的 Bloom Filter、HLL、Count-Min、MinHash、sampling 与 Scala 读码资料。