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){

苹果「一呼百应」的号召力在机器学习领域似乎也不例外。新版Mac推出还不到两周，谷歌就把专为Mac优化的TensorFlow版本做好了，训练速度最高提升到原来的7倍。机器之心报道，机器之心编辑部。对于开发者、工程师、科研工作者来说，Mac一直是非常受欢迎的平台，也有人用Mac训练神经网络，但训练速度一直是一个令人头疼的问题。

除了前面介绍的权重衰减以外，深度学习模型常常使用丢弃法（dropout）来应对过拟合问题。方法与原理为了确保测试模型的确定性，丢弃法的使用只发生在训练模型时，并非测试模型时。当神经网络中的某一层使用丢弃法时，该层的神经元将有一定概率被丢弃掉。设丢弃概率为$p$。具体来说，该层任一神经元在应用激活函数后，有$p$的概率自乘0，有

分布式技术是深度学习技术的加速器。同时利用多个工作节点，分布式地、高效地训练出性能优良的神经网络模型，能够显著提高深度学习的训练效率、进一步增大其应用范围。《首席AI架构师——分布式高性能深度学习实战培养计划》，力图从更宽的视角，梳理清楚深度学习框架、AI应用、部署上线的整个环节，让你在AI职业规划上可以多一些选择。!(https

卷积现在可能是深度学习中最重要的概念。正是靠着卷积和卷积神经网络，深度学习才超越了几乎其他所有的机器学习手段。这期我们一起学习下深度学习中常见的卷积有哪些？1\.一般卷积卷积在数学上用通俗的话来说就是输入矩阵与卷积核（卷积核也是矩阵）进行对应元素相乘并求和，所以一次卷积的结果的输出是一个数，最后对整个输入输入矩阵进行遍历，

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

一：适用范围：tf.nn.dropout是TensorFlow里面为了防止或减轻过拟合而使用的函数，它一般用在全连接层二：原理：　　dropout就是在不同的训练过程中随机扔掉一部分神经元。也就是让某个神经元的激活值以一定的概率p，让其停止工作，这次训练过程中不更新权值，也不参加神经网络的计算。但是它的权重得保留

1.深入了解神经网络的组成、训练和实现，掌握深度空间特征分布等关键概念；2.掌握迁移学习的思想与基本形式，了解传统迁移学习的基本方法，对比各种方法的优缺点；3.握深度迁移学习的思想与组成模块，学习深度迁移学习的各种方法；4.掌握深度迁移学习的网络结构设计、目标函数设计的前沿方法，了解迁移学习在PDA、SourceFreeDA上的应用；5.掌握深度迁移学习在