Support for MLlib's Vector and Matrix UDTs as inputs
Dieses Issue hat noch niemand übernommen.
Bewertung
- Schwierigkeit
- 4/5
- Geschätzter Aufwand
- 3-5 Tage
- Anfängerfreundlichkeit
- 25/100
- Issue-Typ
- Feature
- Klarheit
- Muss geklärt werden
- Aktivitätsstatus
- Veraltet
- Tech-Stack
- scala, spark
- Bereich
- machine-learning
Rechercherichtung
Das Issue nennt keine Dateien, Tests oder Einstiegspunkte. Beginne damit, die Verarbeitung der MLlib Vector- und Matrix-UDTs in der TensorFrames-Codebasis zu lokalisieren, und ermittle anschließend, wie beide Typen akzeptiert werden sollten und welche Tests die erstklassige Unterstützung belegen.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Beschreibung
There should be first-class support for these basic types in MLlib
- Vorherrschende Sprache
- Scala
- Sterne
- 743
- Forks
- 158
- PR-Merge-Kennzahlen
- Keine gemergten PRs in 30 T.
Entwicklungsumgebung
- Enthält ein Dockerfile oder eine Docker-Compose-Datei
- Keine Pull-Request-Vorlage
- Kein Beitragsleitfaden
Erste Schritte
- Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
- Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
- Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
- Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.
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