首先声明一下，这里所说的SSH，并不是Java传统的三大框架，而是一种建立在应用层和传输层基础上的安全外壳协议，熟悉Linux的朋友经常使用到一个SSHSecureShellCilent的工具，本文也是基于此工具加密原理的学习，在SSH的加密原理中，使用到了RSA非对称加密算法，本文也一并做了学习和了解。  非对称加密算法

有了前面一系列的铺垫和准备后，我们终于能走到至关重要的一刻。在本节，我们将用C语言开发快速排序算法，然后利用我们的编译器把它编译成java字节码，让C语言编写的快速排序算法能在java虚拟机上顺利执行，完成本节内容后，编译器可以正确的将下列代码编译成java字节码：voidquicksort(intA10,intp,intr){

问题描述给定一个序列，每次询问序列中第l个数到第r个数中第K大的数是哪个。输入格式第一行包含一个数n，表示序列长度。第二行包含n个正整数，表示给定的序列。第三个包含一个正整数m，表示询问个数。接下来m行，每行三个数l,r,K，表示询问序列从左往右第l个数到第r个数中，从大往小第K大的数是哪个。序列元素从1开始标号。输出格式总共输出m行，每行一个数

LRU全称是Least RecentlyUsed，即最近最久未使用的意思。LRU算法的设计原则是：如果一个数据在最近一段时间没有被访问到，那么在将来它被访问的可能性也很小。也就是说，当限定的空间已存满数据时，应当把最久没有被访问到的数据淘汰。

R语言中很多包（package）关于神经网络，例如nnet、AMORE、neuralnet以及RSNNS。nnet提供了最常见的前馈反向传播神经网络算法。AMORE包则更进一步提供了更为丰富的控制参数，并可以增加多个隐藏层。neuralnet包的改进在于提供了弹性反向传播算法和更多的激活函数形式。RSNNS则是连接R和SNNS的工具，在R中即可直接调用SNN

　　上篇博客我们简单介绍了数据结构和算法的概念，对此模糊很正常，后面会慢慢通过具体的实例来介绍。本篇博客我们介绍数据结构的鼻祖——数组，可以说数组几乎能表示一切的数据结构，在每一门编程语言中，数组都是重要的数据结构，当然每种语言对数组的实现和处理也不相同，但是本质是都是用来存放数据的的结构，这里我们以Java语言为例，来详细介绍Java语言中数组的用法。

前言在当今互联网世界，推荐系统在内容分发领域扮演着至关重要的角色。如何尽可能的提升推荐系统的推荐效果，是每个推荐算法同学工作的核心目标。在爱奇艺海外推荐业务，引入TensorFlowRanking（TFR）框架，并在此基础上进行了研究和改进，显著提升了推荐效果。本文将分享TFR框架在海外推荐业务中的实践和应用。01算法的

引用计数算法对象中添加一个引用计数，一个地方引用它时，计数器值就加1，当引用失效时，计数器值就减一两对象互相引用，就会造成死循环，无法回收可达性分析算法通过GCRoots作为起点，向下搜索，到达不了的对象，即证明对象不可用GCRoots包括：虚拟机栈中引用的对象、方法区中类静态属性引用的对象、方法区中常量引用

二分查找又称折半查找，它是一种效率较高的查找方法。折半查找的算法思想是将数列按有序化(递增或递减)排列，查找过程中采用跳跃式方式查找，即先以有序数列的中点位置为比较对象，如果要找的元素值小于该中点元素，则将待查序列缩小为左半部分，否则为右半部分。通过一次比较，将查找区间缩小一半。折半查找是一种高效的查找方法。它可以明显减少比较次数，提高查找效率。但是，

目前市面上充斥着大量关于跳跃表结构与Redis的源码解析，但是经过长期观察后发现大都只是在停留在代码的表面，而没有系统性地介绍跳跃表的由来以及各种常量的由来。作为一种概率数据结构，理解各种常量的由来可以更好地进行变化并应用到高性能功能开发中。本文没有重复地以对现有优秀实现进行代码分析，而是通过对跳跃表进行了系统性地介绍与形式化分析，并给出了在特定场景下的跳跃表扩展方式，方便读者更好地理解跳跃表数据结构。