签名算法
Hmac算法
哈希算法
编码算法
数据结构和算法 (DSA)，通常被认为是一个令人生畏的话题——一种常见的误解。它们是技术领域最具创新性概念的基础，对于工作/实习申请者和有经验的程序员的职业发展都至关重要。掌握DSA意味着你能够使用你的计算和算法思维来解决前所未见的问题，并为任何科技公司的价值做出贡献（包括你自己的！）。通过了解它们，您可以提高代码的可维护性、可扩展性和效率。
归并排序（Merge Sort）是建立在归并操作上的一种有效，稳定的排序算法，该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。
归并排序和快速排序是两种稍微复杂的排序算法，它们用的都是分治的思想，代码都通过递归来实现，过程非常相似。理解归并排序的重点是理解递推公式和 merge() 合并函数。
垃圾回收（Garbage Collection，GC），顾名思义就是释放垃圾占用的空间，防止内存泄露。有效的使用可以使用的内存，对内存堆中已经死亡的或者长时间没有使用的对象进行清除和回收。
中间件在分布式系统中的地位和角色 为了使种类各异的计算机和网络都呈现为单个的系统，分布式系统常常通过一个“软件层”组织起来，该层在逻辑上位于由用户和应用程序组成的高层与由操作系统组成的低层之间，这样的分布式系统又称为中间件。
哈佛商业评论称数据科学家是21世纪最性感的工作。所以，对于那些ML刚刚开始的人来说，十大算法是非常有用的。ML算法是可以从数据中学习并从中改进的算法，无需人工干预。学习任务可能包括将输入映射到输出，在未标记的数据中学习隐藏的结构，或者“基于实例的学习”，其中通过将新实例与来自存储在存储器中的训练数据的实例进行比较来为新实例生成类标签。
链表是物理存储单元上非连续的、非顺序的存储结构，它是由一个个结点，通过指针来联系起来的，其中每个结点包括数据和指针。
非对称加密算法
密钥交换算法
口令加密算法
对称加密算法
近些年，随着深度学习理论，GPU 和 CPU 等计算机硬件，TensorFlow、Caffe、PyTorch 等算法平台的发展，深度学习算法在个性化推荐、计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域大放光彩。本文从神经网络结构的角度梳理深度推荐算法的发展，把近几年业界主流的算法归纳为四个阶段的网络结构：Embedding+MLP 的网络结构，基于特征组合的网络结构，基于用户行为序列的网络结构和融入知识图谱的网络结构。
现在，我们准备介绍计算机科学史上伟大的成就之一：Dijkstra最短路径算法。这个算法适用于边的长度均不为负数的有向图，它计算从一个起始顶点到其他所有顶点的最短路径的长度。在正式定义这个问题（3.1节）之后，我们讲解这个算法（3.2节）以及它的正确性证明（3.3节），然后介绍一个简单直接的实现（3.4节）。在第4章中，我们将看到这种算法的一种令人惊叹的快速实现，它充分利用了堆这种数据结构。
区块链技术起源于比特币，最初是比特币等数字货币的一种底层技术，区块链融合了密码学、组网技术、共识算法、智能合约等多种技术。随着区块链技术的逐渐成熟，其逐渐得到科研机构、政府、金融机构和科技企业的关注。区块链具有匿名、防篡改、可追溯和去中心化等特点。
近年来，自监督学习和Transformer在视觉领域大放异彩。图像自监督预训练极大降低了图像任务繁重的标注工作，节省大量人力成本，而transormer技术在NLP领域的巨大成功也为CV模型效果进一步提升提供了非常大的想象空间。
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