在Web应用程序中，用户的密码会使用MD5值作为密码数据存储起来。而在其他的情况下，也会使用加密和解密的功能。常见的加密算法分为对称加密和非对称加密。不过MD5尽量保证了每个字符串最后计算出来的值都不一样，所以在密码保存中常用MD5做为保密值。对称加密算法

目前提高算法运行效率的主要聚焦点为优化模型结构、将权重数据进行量化，图优化等方面，然而，它们或多或少都会对模型精度带来一定的损失，不能做到完全的无损优化。流水线操作的优秀表现已经在工业领域得到体现，在不增加算法开发复杂度的前提下能否把它应用到AI任务调度系

算法介绍A*算法是一种很常用的路径查找和图形遍历算法。它有较好的性能和准确度。本文在讲解算法的同时也会提供Python语言的代码实现，并会借助matplotlib库动态的展示算法的运算过程。A*算法最初发表于1968年，由Stanford研究院的Peter

简而言之，物体检测是强大的深度学习算法中的一个分支。下面从最简单的深度学习方法开始，一种广泛用于检测图像中的方法——卷积神经网络。如果读者对CNN算法有点生疏，建议阅读此文。

尽管算法不是唯一的，但是对于问题本身来说相对好的算法还是存在的，这里可能有人会问区分好坏的标准是什么？这个要从「时效」和「存储」两方面来看。在上面的求和函数的那个例子中，T = n + 1，当 n 增大时，常数 1 对于最后的结果来说越来不越没存在感，如果

前不久我发布了一个Python版本的隐式交替最小二乘矩阵分解算法（代码），虽然其速度不慢；但是本着精益求精的精神，本文将围绕Conjugate Gradient方法来探讨更快的算法。在隐式反馈数据集协作过滤中描述的算法由于极强的扩展性，因此十分流行。其中，

工作中对外提供的API 接口设计都要考虑限流，如果不考虑限流，会成系统的连锁反应，轻者响应缓慢，重者系统宕机，整个业务线崩溃，如何应对这种情况呢，我们可以对请求进行引流或者直接拒绝等操作，保持系统的可用性和稳定性，防止因流量暴增而导致的系统运行缓慢或宕机。

JVM的堆内存实现为什么采用分代思想？使用这种方式，如果一个对象经历了多次YGC（默认是15次，但是这个值是动态变化的，），依然还是存活的，我们就可以粗暴的认为这个对象已经不再年轻，可以进入老年代进行养老了，在之后的YGC，这些对象就不会再参与复制了，有效

分类是机器学习问题中非常常见且重要的变体。已经制定了许多机器算法来解决分类问题。基于分类的预测分析问题的示例如下：。糖尿病视网膜病变： 给定视网膜图像，将图像（眼睛）分类为糖尿病或非糖尿病。在众多机器学习分类算法中，Logistic回归是广泛使用且非常受欢

.NET将原来独立的API和SDK合并到一个框架中，这对于程序开发人员非常有利。　　加密和解密的算法。本文重点讨论加密和解密。对称算法在加密和解密数据时使用相同的密钥和初始化矢量，典型的有DES、 TripleDES和Rijndael算法，它适用于不需要传