void local_recv(void) { int recv_len, probe_len, frm_len; int slide; char rx_buff[BF_MAX_LEN * 2]; int tx_len; char tx_buff[BF_MAX_LEN * 2]; if ((recv_len = read(mifs.fd_t[FD_LOCAL], rx_buff, BF_MAX_LEN)) 0) { do { if ((probe_len = probe_cbuf(&gd;_

包含各种特征选择方法如：%MIFS %mRMR %CMIM %JMI %DISR CIFE %ICAP %CondRed %BetaGamma %CMI

不错的开源利用spark计算CMIM， MRMR，MIFS等方法的spark库， 作者仿照spark ml mllib库的feature selection的功能， 扩展了支持系统信息熵计算的方式。 如果需要具体结果， 可以直接调用ml.feature中对应方法