哈希表的哈希函數(shù)輸入一個(gè)鍵，并向返回一個(gè)哈希表的索引?？赡艿逆I的集合很大，但是哈希函數(shù)值的集合只是表的大小。
2020-10-10 15:57:05
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是一種通用的哈希算法，用于將任意類型的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為固定長(zhǎng)度的哈希值。下面是一個(gè)簡(jiǎn)單的示例，演示如何使用Hash trait計(jì)
2023-09-19 16:02:512214 哈希與加密有什么區(qū)別
2023-10-09 06:29:39
未來(lái)家庭的監(jiān)控機(jī)器人應(yīng)該要具備以下特征:1.擬人化設(shè)計(jì),具有可愛(ài)的操作接口讓人很容易從遠(yuǎn) 端監(jiān)控.2.監(jiān)控機(jī)器人可以儲(chǔ)存所看到的影像,并通過(guò)遠(yuǎn)程傳給家庭主人.3.監(jiān)控機(jī)器人本身要有基本的感知
2019-10-30 02:25:39
基于汽車音響的發(fā)展和現(xiàn)狀，本文總結(jié)了未來(lái)汽車多媒體的5大發(fā)展特征、系統(tǒng)理念和系統(tǒng)架構(gòu)，并對(duì)未來(lái)汽車多媒體的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了簡(jiǎn)單的介紹。
2021-05-13 06:48:50
一個(gè)算法應(yīng)該具有以下五個(gè)重要的特征：1，有窮性（Finiteness）：算法的有窮性是指算法必須能在執(zhí)行有限個(gè)步驟之后終止；2，確切性(Definiteness)：算法的每一步驟必須有確切的定義；3
2019-07-09 16:21:55
本帖最后由 周一一一一 于 2019-7-3 15:31 編輯
已封裝哈希MD5加密，調(diào)用子vi即可。
2019-07-03 12:10:56
Python下使用SIFT算法描繪兩張圖片的相似特征點(diǎn)
2020-06-02 13:16:57
本文將HOG特征和PCANet網(wǎng)絡(luò)提取的特征進(jìn)行融合，不僅包含數(shù)據(jù)的淺層局部和數(shù)據(jù)分布信息，還包含深度判別性信息，在AR及Yale B人臉數(shù)據(jù)庫(kù)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了本文算法的有效性和魯棒性。但和典型
2020-11-25 06:17:21
計(jì)算機(jī)視覺(jué)的特征提取算法研究至關(guān)重要。在一些算法中，一個(gè)高復(fù)雜度特征的提取可能能夠解決問(wèn)題（進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)等目的），但這將以處理更多數(shù)據(jù)，需要更高的處理效果為代價(jià)。而顏色特征無(wú)需進(jìn)行大量計(jì)算。只需將數(shù)字圖像中的像素值進(jìn)行相應(yīng)轉(zhuǎn)換，表現(xiàn)為數(shù)值即可。因此顏色特征以其低復(fù)雜度成為了一個(gè)較好的特征。
2019-10-12 06:55:23
.結(jié)果表明:與傳統(tǒng)的Hough變換和離散Radon變換相比,新方法提高了目標(biāo)直線特征的檢測(cè)速度;在有800個(gè)樣本的數(shù)據(jù)庫(kù)上進(jìn)行實(shí)驗(yàn),獲得了96.5%的識(shí)別率,表明了算法的有效性【關(guān)鍵詞】：有限
2010-04-24 09:58:17
` 本帖最后由 sszx2007 于 2019-4-11 19:46 編輯
比如，我們想在以下類型波形中，提取有一定特征的波形，找出特征的位置并把它提取出來(lái)類1類2實(shí)現(xiàn)原理1，先從原波形上獲取
2019-03-04 13:36:21
請(qǐng)問(wèn)誰(shuí)做過(guò)蟻群算法選擇圖像特征，使識(shí)別準(zhǔn)確率最高？有學(xué)習(xí)資料或者matlab代碼可以讓我學(xué)習(xí)一下嗎
2019-02-17 17:20:32
，并使得這些信息變得可追蹤，使得整個(gè)離線訓(xùn)練時(shí)的點(diǎn)擊率、預(yù)估的情況與線上真實(shí)的點(diǎn)擊率相匹配，而不存在PCOPC準(zhǔn)度偏高或偏低的情況?！麄€(gè)算法體系的設(shè)計(jì)需要適應(yīng)千億規(guī)模的特征和萬(wàn)億規(guī)模的樣本。※模型
2018-04-24 16:43:39
針對(duì)采用支持向量機(jī)進(jìn)行分類的特征子集選擇問(wèn)題，提出一種改進(jìn)的基于梯度向量的特征評(píng)測(cè)算法。該算法在核特征空間中，利用數(shù)據(jù)點(diǎn)到分類超平面的距離函數(shù)的梯度向量對(duì)各個(gè)
2009-04-03 08:38:56
19 提出一種基于Contourlet特征修正的紋理識(shí)別算法，不同分辨率下采取不同的方法提取特征，根據(jù)統(tǒng)計(jì)規(guī)律對(duì)每個(gè)方向上的紋理特征進(jìn)行修正增強(qiáng)，利用支持向量機(jī)進(jìn)行識(shí)別，以提高紋
2009-04-09 09:08:2719 計(jì)算信息特征(屬性)的權(quán)重問(wèn)題在信息分類及模式匹配中是一個(gè)研究熱點(diǎn)。該文提出一種基于改進(jìn)ReliefF算法的主成分特征提取方法，利用此算法刪除原始特征中與分類不相關(guān)的特征
2009-04-15 10:06:267 在現(xiàn)有基于已知特征項(xiàng)特征提取算法的基礎(chǔ)上，提出一種基于已知特征項(xiàng)和環(huán)境相關(guān)量的特征提取算法。該算法通過(guò)已知特征項(xiàng)搜索頻繁項(xiàng)集，提高了特征提取速度。環(huán)境相關(guān)量的
2009-04-18 09:37:0117 提出一種基于SIFT的三視圖像特征匹配算法。采用SIFT算法對(duì)三視圖像進(jìn)行特征匹配，引入計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的三線性關(guān)系和基于三焦張量的像素轉(zhuǎn)移誤差計(jì)算方法，對(duì)SIFT算法的匹配結(jié)果
2009-04-18 09:49:4824 以電視跟蹤為應(yīng)用背景，對(duì)圖像相關(guān)匹配算法進(jìn)行了研究。并以特征像素統(tǒng)計(jì)為基本手段，提出了基于MCD 距離相關(guān)匹配法的改進(jìn)算法，降低了匹配計(jì)算量，改善了跟蹤實(shí)時(shí)性。由
2009-08-07 09:51:5614 該文把局部三值模式(Local Ternary Patterns, LTP)紋理特征引入Mean Shift 跟蹤算法，提出了基于多特征的Mean Shift 人臉跟蹤算法以解決Mean shift 跟蹤算法的魯棒性問(wèn)題。通過(guò)對(duì)LTP 紋理特征的
2009-11-11 15:54:3212 為了克服傳統(tǒng)的局部特征匹配算法對(duì)噪聲和圖像灰度非線性變換敏感的不足，提出了基于SIFT（Scale Invariant Feature Transform）描述算子的特征匹配算法。該算法首先采用類似Harris
2009-12-07 11:03:3029 僅用單一的顏色特征進(jìn)行跟蹤是大多數(shù)跟蹤算法魯棒性不高的主要原因。針對(duì)此問(wèn)題，該文提出一種多特征融合跟蹤算法。該算法利用顏色和紋理特征表示目標(biāo)，通過(guò)均值遷移和粒
2010-02-09 11:39:3719 本文針對(duì)擴(kuò)展式布魯姆過(guò)濾器(EBF)內(nèi)存消耗過(guò)大,提出一種基于值域哈希二次過(guò)濾的布魯姆過(guò)濾器數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(VHBF)和相關(guān)算法,VHBF通過(guò)在布魯姆過(guò)濾器中對(duì)集合中的每個(gè)特征進(jìn)行k次哈希,
2010-02-26 13:45:0312 為了模擬圖像分類任務(wù)中待分類目標(biāo)的可能分布，使特征采樣點(diǎn)盡可能集中于目標(biāo)區(qū)域，基于Yang的有偏采樣算法提出了一種改進(jìn)的有偏采樣算法。原算法將目標(biāo)基于區(qū)域特征出現(xiàn)的概率
2012-03-22 12:14:4115 針對(duì)人臉識(shí)別中的特征提取問(wèn)題，提出一種新的基于Gabor的特征提取算法，利用Gabor小波變換良好的提取區(qū)分能力和LDA所具有的判別性優(yōu)勢(shì)來(lái)進(jìn)行特征提取。首先利用Gabor小波變換來(lái)提取人臉特征
2013-01-22 14:25:2654 基于特征融合的目標(biāo)跟蹤中，目標(biāo)的特征由于某些干擾導(dǎo)致準(zhǔn)確度較低?；谪惾~斯框架的特征融合算法進(jìn)行目標(biāo)跟蹤時(shí)，不能達(dá)到最佳的跟蹤效果。為了更好地融合目標(biāo)的不同特征來(lái)
2013-07-25 15:15:390 針對(duì)傳統(tǒng)的SURF算法未使用圖像的顏色信息，提出了一種基于顏色信息和SURF特征相結(jié)合的混合圖像匹配算法，算法通過(guò)提取目標(biāo)圖像的顏色信息，從源圖像中定位出一個(gè)區(qū)域，該區(qū)域就是目標(biāo)圖像在源圖像中的模糊
2015-12-24 16:05:2515 基于改進(jìn)SIFT特征點(diǎn)匹配的圖像拼接算法研究_張勇
2017-01-03 17:41:321 基于幾何特征與新Haar特征的人臉檢測(cè)算法_糜元根
2017-03-19 19:25:562 周立功教授數(shù)年之心血之作《程序設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)》以及《面向第三章為算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，本文為3.5 哈希表。
2017-09-25 11:37:146107 
中文分詞是計(jì)算機(jī)進(jìn)行文本分析的關(guān)鍵技術(shù)?；谔岣叻衷~效率以滿足日益增長(zhǎng)的文本分析需求，通過(guò)分析常用的基于詞典的機(jī)械分詞算法與詞典機(jī)制的優(yōu)缺點(diǎn)，在對(duì)最大匹配算法進(jìn)行改進(jìn)的同時(shí)，采用雙字哈希詞典設(shè)計(jì)了
2017-11-03 17:16:176 處理，對(duì)每段哈希碼維護(hù)一個(gè)倒排索引樹(shù)結(jié)構(gòu)，并結(jié)合高效的布隆過(guò)濾器構(gòu)建哈希索引結(jié)構(gòu)。為了進(jìn)一步提高檢索準(zhǔn)確性，設(shè)計(jì)了一種準(zhǔn)確的排序融合算法，對(duì)多個(gè)哈希算法的排序結(jié)果分別構(gòu)建加權(quán)無(wú)向圖，采用PageRank的思想對(duì)基于多
2017-11-28 17:40:150 現(xiàn)有的步態(tài)識(shí)別算法多采用模型特征或整體特征進(jìn)行單一特征提取，在多視角等實(shí)際情況中算法魯棒性較差、識(shí)別率較低。針對(duì)這一問(wèn)題，本文提出了一種基于聯(lián)合多特征字典稀疏表示的步態(tài)識(shí)別算法。該算法選擇三種
2017-11-29 15:20:160 針對(duì)當(dāng)前推薦算法中存在的一些問(wèn)題，本文提出通過(guò)基于用戶特征分析和產(chǎn)品特征分析結(jié)合的改進(jìn)混合推薦算法。用戶初次進(jìn)入系統(tǒng)后，首先通過(guò)ICT-CLAS技術(shù)對(duì)評(píng)論文本進(jìn)行分詞和詞性標(biāo)注，再將特征詞歸納量化
2017-11-30 14:06:140 針對(duì)現(xiàn)有的哈希算法硬件架構(gòu)僅實(shí)現(xiàn)少量幾種算法的問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一種可實(shí)現(xiàn)SM3，MD5，SHA-1以及SHA-2系列共7種哈希算法的可重構(gòu)IP，以滿足同一系統(tǒng)對(duì)安全性可選擇的需求。通過(guò)分析各哈希算法及其
2017-12-05 09:26:421 分段技術(shù)的牙齒分割算法。根據(jù)曲率信息篩選特征區(qū)域并采用形態(tài)學(xué)算法提取牙列特征線；結(jié)合特征線分段和分支點(diǎn)匹配算法以及形態(tài)學(xué)膨脹操作實(shí)現(xiàn)齒間融合區(qū)域的自動(dòng)識(shí)別；利用匹配的分支點(diǎn)對(duì)齒間孔洞搭橋修補(bǔ)，實(shí)現(xiàn)牙齒形狀的
2017-12-05 15:23:310 針對(duì)定向二進(jìn)制簡(jiǎn)單描述符（ ORB）算法不具備尺度不變性的問(wèn)題，提出一種結(jié)合快速魯棒性特征（ SURF）算法和ORB的改進(jìn)算法。首先，利用Hessian矩陣檢測(cè)特征點(diǎn)的方法，使得提取出的特征點(diǎn)具有
2017-12-15 17:15:1121 針對(duì)使用單一特征在復(fù)雜場(chǎng)景下車牌定位效果不佳的問(wèn)題，提出了一種融合了邊緣、顏色、紋理等多種特征的車牌定位算法。該算法將定位過(guò)程分為假設(shè)生成和假設(shè)檢驗(yàn)兩個(gè)階段：在假設(shè)生成階段，使用特征點(diǎn)檢測(cè)、形態(tài)學(xué)
2017-12-18 13:37:042 針對(duì)支持向量機(jī)（ SVM）中特征選擇和參數(shù)優(yōu)化對(duì)分類精度有較大影響，提出了一種改進(jìn)的基于粒子群優(yōu)化（ PSO）的SVM特征選擇和參數(shù)聯(lián)合優(yōu)化算法（GPSO-SVM），使算法在提高分類精度的同時(shí)選取
2017-12-19 15:58:071 K近鄰（kNN）算法是缺失數(shù)據(jù)填補(bǔ)的常用算法，但由于需要逐個(gè)計(jì)算所有記錄對(duì)之間的相似度，因此其填補(bǔ)耗時(shí)較高。為提高算法效率，提出結(jié)合局部敏感哈希（ LSH）的kNN數(shù)據(jù)填補(bǔ)算法LSH-kNN。首先
2017-12-23 10:57:520 針對(duì)標(biāo)簽空間的指數(shù)增長(zhǎng)這一問(wèn)題，提出了一種基于潛在特征的重疊社團(tuán)識(shí)別算法。首先，提出了一種包含重疊社團(tuán)的網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生式模型。根據(jù)該產(chǎn)生式模型，通過(guò)最大化目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)的產(chǎn)生概率來(lái)推導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的潛在特征，并
2017-12-27 15:01:580 算法進(jìn)行改進(jìn)，在其基礎(chǔ)上考慮特征的交互作用，首先去掉FAST的移除不相關(guān)特征的部分，接著加入交互權(quán)值變量，使得在移除不相關(guān)和冗余特征的同時(shí)，保留有交互作用的特征。為了對(duì)兩個(gè)算法進(jìn)行對(duì)比分析，我們選取了5個(gè)不同領(lǐng)域的16個(gè)
2017-12-30 15:36:030 捕獲問(wèn)題，并對(duì)其特征參數(shù)提取算法進(jìn)行了研究。針對(duì)跳頻信號(hào)的特征提取，研究了一種基于小波脊線的特征提取算法，通過(guò)matlab仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)方法的性能進(jìn)行了驗(yàn)證，實(shí)驗(yàn)表明基于小波脊線的特征提取算法有很大的性能優(yōu)勢(shì)，進(jìn)一步提
2018-01-04 14:04:490 構(gòu)成特征。Hog特征結(jié)合SVM分類器已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別中，尤其在行人檢測(cè)中獲得了極大的成功。需要提醒的是，HOG+SVM進(jìn)行行人檢測(cè)的方法是法國(guó)研究人員Dalal在2005的CVPR上提出的，而如今雖然有很多行人檢測(cè)算法不斷提出，但基本都是以HOG+SVM的思路為主。
2018-01-22 16:30:5118418 
基于數(shù)字特征的識(shí)別算法其核心是通過(guò)對(duì)數(shù)字的形狀以及結(jié)構(gòu)等幾何特征進(jìn)行分析與統(tǒng)計(jì)，通過(guò)對(duì)數(shù)字特征的識(shí)別從而達(dá)到對(duì)圖像中數(shù)字的識(shí)別。
2018-04-13 16:39:0012080 
隨著手機(jī)錄音設(shè)備的普及以及各種功能強(qiáng)大且易于操作的數(shù)字媒體編輯軟件的出現(xiàn)，語(yǔ)音的手機(jī)來(lái)源識(shí)別已成為多媒體取證領(lǐng)域重要的熱點(diǎn)問(wèn)題，針對(duì)該問(wèn)題提出了一種基于頻譜融合特征的手機(jī)來(lái)源識(shí)別算法。首先，通過(guò)
2018-04-19 15:29:270 聊到區(qū)塊鏈的時(shí)候也少不了會(huì)聽(tīng)到“哈希”、“哈希函數(shù)”、“哈希算法”，是不是聽(tīng)得一頭霧水？別急，這一講我們來(lái)講講什么是哈希算法。
2018-05-22 14:11:227384 
在采用一致性哈希算法的分布式集群中將新的機(jī)器加入，其原理是通過(guò)使用與對(duì)象存儲(chǔ)一樣的Hash算法將機(jī)器也映射到環(huán)中（一般情況下對(duì)機(jī)器的hash計(jì)算是采用機(jī)器的IP或者機(jī)器唯一的別名作為輸入值），然后以順時(shí)針的方向計(jì)算，將所有對(duì)象存儲(chǔ)到離自己最近的機(jī)器中。
2018-07-27 11:36:457600 
哈希未來(lái)旨在成為數(shù)字時(shí)代的阿?巴巴。哈希未來(lái)將聯(lián)通物質(zhì)世界與數(shù)字世界，成為各類原生資產(chǎn)、數(shù)字資產(chǎn)和實(shí)物資產(chǎn)流轉(zhuǎn)交易中心，使資產(chǎn)確權(quán)更加安全，資產(chǎn)鏈間流動(dòng)更加自然，交易更加?效快捷。與此同時(shí)，哈希未來(lái)充分發(fā)掘區(qū)塊鏈提供“信任”的本質(zhì)，對(duì)外提供區(qū)塊鏈相關(guān)技術(shù)輸出，用區(qū)塊鏈技術(shù)構(gòu)建一個(gè)可信的數(shù)字時(shí)代。
2018-11-26 10:38:301083 算法，未考慮各個(gè)屬性對(duì)于最終聚類結(jié)果的影響差異性，這使得聚類的精度有一定的影響。針對(duì)上述問(wèn)題，本文提出一種改進(jìn)的特征加權(quán)算法。改進(jìn)算法通過(guò)采用信息熵和ReliefF特征選擇算法對(duì)特征進(jìn)行加權(quán)選擇，修正聚類對(duì)象間的距離函數(shù)，使算法達(dá)到
2018-12-20 10:28:2910 根據(jù)維基百科的定義，哈希函數(shù)要做的事情是給一個(gè)任意大小的數(shù)據(jù)生成出一個(gè)固定長(zhǎng)度的數(shù)據(jù)，作為它的映射。所謂映射就是一一對(duì)應(yīng)。一個(gè)可靠的哈希算法要滿足三點(diǎn)。
2018-12-26 11:20:564494 
哈希算法又稱散列算法，是指某種從任意長(zhǎng)度的數(shù)據(jù)中創(chuàng)建數(shù)字“指紋”的算法。它可以將任意長(zhǎng)度的數(shù)據(jù)映射為固定長(zhǎng)度的數(shù)據(jù)，這個(gè)映射后的數(shù)據(jù)我們稱之為哈希值。
2019-01-11 11:01:1512000 哈希是密碼學(xué)的基礎(chǔ)，理解哈希是理解數(shù)字簽名和加密通信等技術(shù)的必要前提。
哈希，英文是 hash ，本來(lái)意思是”切碎并攪拌“，有一種食物就叫 Hash ，就是把食材切碎并攪拌一下做成的。哈希函數(shù)的運(yùn)算結(jié)果就是哈希值，通常簡(jiǎn)稱為哈希。哈希函數(shù)有時(shí)候也翻譯做散列函數(shù)。
2019-01-13 09:20:073947 
為提高分層卷積相關(guān)濾波視覺(jué)跟蹤算法的實(shí)時(shí)性能，提出一種稀疏卷積特征的實(shí)時(shí)目標(biāo)跟蹤算法。首先，在分析不同層卷積特征的基礎(chǔ)上，采用等間隔采樣的方式提取每個(gè)卷積層的稀疏卷積特征；然后，對(duì)每個(gè)卷積層特征
2019-01-17 15:12:441 哈希算法被廣泛應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)安全、數(shù)字證書(shū)甚至區(qū)塊鏈等領(lǐng)域。由于哈希算法在數(shù)字安全和密碼學(xué)中扮演著如此重要的角色，對(duì)于稱為SHA-512的哈希算法來(lái)說(shuō)，這是一個(gè)易于理解的演練，包括一些基本和簡(jiǎn)單
2019-01-24 11:22:2925231 哈希音譯自“Hash”，又名為“散列”。本質(zhì)上是一種計(jì)算機(jī)程序，可接收任意長(zhǎng)度的信心輸入，然后通過(guò)哈希算法，創(chuàng)建小的數(shù)字“指紋”的方式。例如數(shù)字與字母的結(jié)合，輸出的就為“哈希值”。從數(shù)學(xué)術(shù)語(yǔ)上說(shuō)
2019-03-08 11:21:0119634 對(duì)于類別數(shù)量很多的分類變量可以采用特征哈希（Hashing Trick），特征哈希的目標(biāo)就是將一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)轉(zhuǎn)換成一個(gè)向量。利用的是哈希函數(shù)將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成指定范圍內(nèi)的散列值，相比較獨(dú)熱模型具有很多優(yōu)點(diǎn)，如支持在線學(xué)習(xí)，維度減小很多燈。具體參考數(shù)據(jù)特征處理之特征哈希（Feature Hashing）。
2019-04-19 16:42:565026 
類似地，在密碼學(xué)方面，安全哈希算法（也稱為SHA）是一種數(shù)據(jù)安全機(jī)制，它可以將數(shù)據(jù)完全轉(zhuǎn)換成與原始數(shù)據(jù)。這些安全加密技術(shù)主要用于應(yīng)對(duì)各種網(wǎng)絡(luò)安全挑戰(zhàn)和增強(qiáng)數(shù)字安全，最常見(jiàn)的應(yīng)用是加密密碼和傳輸
2019-06-25 11:04:595250 我們?cè)谶@篇文章將要學(xué)習(xí)最有用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之一—哈希表，哈希表的英文叫 Hash Table，也可以稱為散列表或者 Hash 表。
2020-04-06 13:50:0012357 
本文主要闡述了語(yǔ)音識(shí)別算法及語(yǔ)音識(shí)別特征提取方法。
2020-04-01 09:24:4932306 
哈希值和哈希函數(shù)的概念是初次入門區(qū)塊鏈的人常聽(tīng)到的兩個(gè)關(guān)鍵詞，而且似乎對(duì)安全性來(lái)說(shuō)特別關(guān)鍵。（實(shí)際上也確實(shí)是。）對(duì)于像比特幣和以太坊這樣由成千上萬(wàn)的節(jié)點(diǎn)通過(guò) P2P 方法組成的去中心化網(wǎng)絡(luò)來(lái)說(shuō)，“免
2020-06-28 09:25:525359 哈希就是將不同的輸入映射成獨(dú)一無(wú)二的、固定長(zhǎng)度的值（又稱 "哈希值"），是最常見(jiàn)的軟件運(yùn)算之一。很多網(wǎng)絡(luò)服務(wù)會(huì)使用哈希函數(shù)，產(chǎn)生一個(gè) token，標(biāo)識(shí)用戶的身份和權(quán)限。
2020-06-28 11:02:104317 HMACMD5 是從 MD5 哈希函數(shù)構(gòu)造的一種鍵控哈希算法，被用作基于哈希的消息驗(yàn)證代碼 (HMAC)。此 HMAC 進(jìn)程將密鑰與消息數(shù)據(jù)混合，使用哈希函數(shù)對(duì)混合結(jié)果進(jìn)行哈希計(jì)算，將所得哈希值與該密鑰混合，然后再次應(yīng)用哈希函數(shù)。輸出的哈希值長(zhǎng)度為 128 位。
2020-07-06 08:00:001 在計(jì)算關(guān)鍵詞在文檔里出現(xiàn)次數(shù)的過(guò)程中，需要一種存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)來(lái)存儲(chǔ)相關(guān)信息，這種存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)必須易于執(zhí)行查找、插入及刪除操作。哈希是一種以常數(shù)平均時(shí)間執(zhí)行查找、插入和刪除操作的算法。在計(jì)算關(guān)鍵詞在文檔里的出現(xiàn)次數(shù)時(shí)應(yīng)用哈希算法可以大大降低查找次數(shù) 。理想的哈希表數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是一個(gè)包含有關(guān)鍵字的具有固定大小的數(shù)組。
2020-07-28 17:13:422410 
當(dāng)新人在學(xué)區(qū)塊鏈技術(shù)的時(shí)候，都會(huì)聽(tīng)到哈希和哈希算法，這似乎是無(wú)處不在的安全性保證。例如比特幣或者以太坊這種運(yùn)行去中心化網(wǎng)絡(luò)和共識(shí)的機(jī)器，都會(huì)有上萬(wàn)個(gè)節(jié)點(diǎn)通過(guò)P2P連接，并且需要“無(wú)需可信”和可驗(yàn)證的效率。
2020-12-25 18:54:451841 導(dǎo)讀：本文從哈希表傳統(tǒng)設(shè)計(jì)與解決思路入手，深入淺出地引出新的設(shè)計(jì)思路：從盡量規(guī)避哈希沖突，轉(zhuǎn)向了利?合適的哈希沖突概率來(lái)優(yōu)化計(jì)算和存儲(chǔ)效率。新的哈希表設(shè)計(jì)表明 SIMD 指令的并?化處理能?的有效
2021-03-02 14:10:502673 Aprior算法能夠挖掘事物之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，但傳統(tǒng)Δ prior算法每計(jì)算一次候選集的支持度，都需要遍歷原始事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)，多次掃描數(shù)據(jù)庫(kù)導(dǎo)致其效率較低。為此，提岀一種基于哈希存儲(chǔ)與事務(wù)加權(quán)的改進(jìn)算法
2021-03-17 11:22:5910 深度哈希因其檢索效率和存儲(chǔ)代價(jià)上的優(yōu)勢(shì)而被廣泛應(yīng)用于大規(guī)模圖像檢索領(lǐng)域。為增強(qiáng)哈希編碼的區(qū)分能力并提高檢索準(zhǔn)確率和效率，建立一種基于高階統(tǒng)計(jì)信息的深度哈希學(xué)習(xí)模型 BCI-DHH。采用改進(jìn)
2021-03-30 10:02:563 深度哈希因其檢索效率和存儲(chǔ)代價(jià)上的優(yōu)勢(shì)而被廣泛應(yīng)用于大規(guī)模圖像檢索領(lǐng)域。為增強(qiáng)哈希編碼的區(qū)分能力并提高檢索準(zhǔn)確率和效率，建立一種基于高階統(tǒng)計(jì)信息的深度哈希學(xué)習(xí)模型 BCI-DHH。采用改進(jìn)
2021-03-30 10:02:5610 特征表示的語(yǔ)義判別性，從而導(dǎo)致哈希碼表示的類別區(qū)分性不強(qiáng)，降低了最近鄰搜索的準(zhǔn)確性和魯棒性。該文提出了基于語(yǔ)義耦合相關(guān)的判別式跨模態(tài)哈希特征表示學(xué)習(xí)算法。算法在模型的優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)設(shè)計(jì)上綜合了線性判別分類器
2021-03-31 11:28:2812 文中提出基于動(dòng)態(tài)局部敏感哈希算法與加權(quán)k近鄰算法的緩存數(shù)據(jù)選擇策略（ Cache Selection Strategy based on Dynamic- LSH algorithm
2021-04-19 15:11:203 哈希檢索因?yàn)榫哂写鎯?chǔ)空間小、檢索速度快的特點(diǎn)而受到廣泛關(guān)注。目前深度哈希算法存在2個(gè)主要問(wèn)題深度哈希編碼本質(zhì)上是二值化特征，并且編碼長(zhǎng)度較短，存在特征表達(dá)能力有限的問(wèn)題;已有的深度哈希算法無(wú)法
2021-04-29 14:31:5816 針對(duì)均值漂移（MS）目標(biāo)跟蹤算法受背景環(huán)境變化干擾較大的冋題，提出一種基于背景加權(quán)的多特征融合目標(biāo)跟蹤算法 BWMMS。引入基于目標(biāo)模型與目標(biāo)周圍背景模型差分的加權(quán)函數(shù)，細(xì)化各像素對(duì)準(zhǔn)確描述目標(biāo)
2021-05-19 11:55:544 基于視頻圖像特征點(diǎn)配準(zhǔn)的目標(biāo)跟蹤算法無(wú)法兼顧精確性、實(shí)時(shí)性和魯棒性，針對(duì)該冋題，提出一種基于特征位置預(yù)測(cè)與鄰域一致性約束的視頻特征快速配準(zhǔn)算法。以標(biāo)注點(diǎn)與目標(biāo)標(biāo)記框?yàn)槟０?，通過(guò)ORB特征匹配與鄰域
2021-05-24 14:59:475 問(wèn)題，文中提出了一種基于DCT系數(shù)哈希的圖像篡改檢測(cè)算法。在JPEG壓縮過(guò)程中，首先提取Y通道的DCT系數(shù)矩陣，然后對(duì)所提系數(shù)矩陣進(jìn)行DCI以構(gòu)造出圖像哈希，最后將圖像哈希嵌入壓縮碼流的文件頭。在篡改檢測(cè)時(shí)，通過(guò)篡改圖像對(duì)應(yīng)
2021-05-29 16:53:441 基于特征和實(shí)例遷移的加權(quán)多任務(wù)聚類算法
2021-06-07 15:18:353 基于語(yǔ)義耦合相關(guān)的判別式跨模態(tài)哈希學(xué)習(xí)算法
2021-06-07 16:36:077 為解決LCT算法在目標(biāo)形變與快速移動(dòng)情況下跟蹤效果差的問(wèn)題，提出一種基于特征融合的跟蹤算法。在梯度方向直方圖特征相關(guān)濾波的基礎(chǔ)上，提取目標(biāo)與背景顏色直方圖特征，得到顏色特征的目標(biāo)預(yù)測(cè)位置。在此基礎(chǔ)上
2021-06-10 10:53:5111 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的哈希檢索算法綜述
2021-06-10 11:05:565 多模態(tài)MR和多特征融合的GBM自動(dòng)分割算法
2021-06-27 11:45:5432 基于WordNet模型的遷移學(xué)習(xí)文本特征對(duì)齊算法
2021-06-27 16:14:438 基于無(wú)監(jiān)督稀疏自編碼的圖像哈希算法
2021-06-28 16:46:5832 研究圖像特征檢測(cè)已經(jīng)有一段時(shí)間了，圖像特征檢測(cè)的方法很多，又加上各種算法的變形，所以難以在短時(shí)間內(nèi)全面的了解，只是對(duì)主流的特征檢測(cè)算法的原理進(jìn)行了學(xué)習(xí)?？傮w來(lái)說(shuō)，圖像特征可以包括顏色特征、紋理特等
2021-09-01 10:19:192730 
什么是哈希/ Hash 哈希又稱作“散列”，是一種數(shù)學(xué)計(jì)算機(jī)程序，它接收任何一組任意長(zhǎng)度的輸入信息，通過(guò)哈希算法變換成固定長(zhǎng)度的數(shù)據(jù)指紋輸出形式，如字母和數(shù)字的組合，該輸出就是“哈希值”。 總體而言
2022-06-02 11:39:051831 ? 什么是哈希/Hash ?哈希又稱作“散列”，是一種數(shù)學(xué)計(jì)算機(jī)程序，它接收任何一組任意長(zhǎng)度的輸入信息，通過(guò)哈希算法變換成固定長(zhǎng)度的數(shù)據(jù)指紋輸出形式，如字母和數(shù)字的組合，該輸出就是“哈希值
2022-06-09 09:24:411549 
什么是哈希/Hash 哈希又稱作“散列”，是一種數(shù)學(xué)計(jì)算機(jī)程序，它接收任何一組任意長(zhǎng)度的輸入信息，通過(guò)哈希算法變換成固定長(zhǎng)度的數(shù)據(jù)指紋輸出形式，如字母和數(shù)字的組合，該輸出就是“哈希值”。 總體而言
2022-06-14 09:14:511865 ：將鍵作為索引，值即為其對(duì)應(yīng)的值，這樣就可以快速訪問(wèn)任意鍵的值。這是對(duì)于簡(jiǎn)單的鍵的情況，我們將其擴(kuò)展到可以處理更加復(fù)雜的類型的鍵。 使用哈希查找有兩個(gè)步驟： 1.使用哈希函數(shù)將被查找的鍵轉(zhuǎn)換為數(shù)組的索引。在理想的情況下，不同的鍵會(huì)被轉(zhuǎn)
2022-06-21 13:45:131565 什么是哈希？ 哈希又稱作“散列”，是一種數(shù)學(xué)計(jì)算機(jī)程序，它接收任何一組任意長(zhǎng)度的輸入信息，通過(guò)哈希算法變換成固定長(zhǎng)度的數(shù)據(jù)指紋輸出形式，如字母和數(shù)字的組合，該輸出就是“哈希值”。總體而言，哈希算法
2022-06-23 14:57:068442 ? 哈希算法（Hash function）又稱散列算法，是一種從任何數(shù)據(jù)（文件、字符等）中創(chuàng)建小的數(shù)字“指紋”的方法。哈希算法只需滿足把一個(gè)散列對(duì)象映射到另一個(gè)區(qū)間的需求，因此根據(jù)使用場(chǎng)
2022-06-24 09:51:381795 
哈希的本質(zhì)是一個(gè)采用哈希算法的數(shù)學(xué)函數(shù)，它被廣泛應(yīng)用于區(qū)塊鏈中構(gòu)建區(qū)塊以及確認(rèn)交易信息的完整性上。 什么是哈希算法？哈希算法是密碼學(xué)中的一個(gè)重要算法，哈希的英文為Hash。 哈希算法有一個(gè)輸入和一個(gè)
2022-06-28 21:02:027436 數(shù)據(jù)、多源數(shù)據(jù)、流數(shù)據(jù)等)中的改進(jìn)和應(yīng)用.最后,分析該領(lǐng)域的當(dāng)前研究熱點(diǎn)和未來(lái)發(fā)展趨勢(shì),并建立因果特征選擇資料庫(kù),匯總該領(lǐng)域常用的算法包和數(shù)據(jù)集.
2022-07-29 10:01:141830 
該項(xiàng)目基于AMD Xilinx Varium C1100 FPGA加速卡，為 Filecoin 區(qū)塊鏈應(yīng)用中的Poseidon哈希算法提供了一套完整的硬件加速方案。
2022-08-19 10:25:023493 本應(yīng)用筆記介紹了安全哈希算法（SHA）的基礎(chǔ)知識(shí)，并討論了該算法的變體。然后簡(jiǎn)要介紹了如何使用算法進(jìn)行身份驗(yàn)證，包括哈希消息身份驗(yàn)證代碼 （HMAC） 的概念。最后，本文介紹了一些Maxim安全認(rèn)證器，這些認(rèn)證器可用于非常輕松地為安全應(yīng)用部署SHA算法。
2022-12-21 15:37:153580 
本文主要講解了一致性哈希算法的原理以及其存在的數(shù)據(jù)傾斜的問(wèn)題，然后引出解決數(shù)據(jù)傾斜問(wèn)題的方法，最后分析一致性哈希算法在Dubbo中的使用。通過(guò)這篇文章，可以了解到一致性哈希算法的原理以及這種算法存在的問(wèn)題和解決方案。
2023-06-16 15:30:231643 
人臉識(shí)別的算法有哪些 人臉識(shí)別算法現(xiàn)在已經(jīng)廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域，如安防、商業(yè)、醫(yī)療等。人臉識(shí)別算法可以分為傳統(tǒng)人臉識(shí)別算法和深度學(xué)習(xí)人臉識(shí)別算法。 傳統(tǒng)人臉識(shí)別算法包括以下幾種： 1. 特征提取算法
2023-08-09 18:34:098657 的管理和傳遞困難。 非對(duì)稱加密 非對(duì)稱加密算法使用一對(duì)密鑰，即公鑰和私鑰。公鑰用于加密，私鑰用于解密。常見(jiàn)的非對(duì)稱加密算法有RSA、DSA、ECC。非對(duì)稱加密算法的優(yōu)點(diǎn)是密鑰的管理和傳遞相對(duì)容易，缺點(diǎn)是加密解密速度較慢。 哈希加密 哈希加密算法
2023-12-04 15:32:461308
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