MapReduce是一个编程模型，是一个与处理和生成大数据集相关的实现。用户指定一个处理键值对的 Map 函数生成一个中间键值对的集合，指定一个 Reduce 函数来合并有相同中间键的所有中间值。许多现实中的任务都可以用这种模型表达，像这篇论文中所展示的一样。

最近学习卡尔曼滤波, 发现了一篇很好的博客. 也就是从这篇博客开始, 才逐渐开始理解卡尔曼滤波。 这篇博客没有像其他很多教程那样用一大堆公式让初学者望而却步。但是看完之后, 你会发现你不仅理解了卡尔曼滤波的过程, 也对那些看着头痛欲裂的数学公式有所了解。个人感觉这是一篇很棒的文章。由于原文章是英文的, 这里将其翻译为中文.(由于水平有限, 翻译的质量本人也不敢恭维, 请见谅!)