因此，除了创建一个更加安全和隐私的个人环境之外（如容器环境等），我们还可以对生成的文件的配置进行权限最小化处理。...在不清楚内置函数open的实现原理时，原本以为这个产生的文件权限配置是与当前的py文件保持一致的。...open产生的文件类型是与源py文件无关的。...总结概要 使用python进行文件的创建和读写时，常规的内置函数open得到的结果会是一个644权限的文件，这不一定能够满足很多对安全性需求较高的执行环境的要求。...这当中尤其是OTH这个选项往往是不必要开放的权限，我们也可以根据具体的场景需求对创建的文件权限进行配置。
立体视差是指：假如将从不同视角观察同一场景得到的两张图像叠加到一起，针对两张图像中两个孪生的物体之间任意一对相互对应的像素点，我们可以估算这些像素点之间的距离。这个距离就是立体视差。...近距离的物体会产生更大的角度偏移从而会导致更大的立体视差，远距离的就小一些。因此近距离的物体在视差图中会更明亮一些。...对于视差的理解自己可以体验一下：将手指头放在离眼睛不同距离的位置，并轮换睁、闭左右眼，可以发现手指在不同距离的位置，视觉差也不同，且距离越近，视差越大。...可参考网上的这篇博文：http://www.elecfans.com/d/863829.html ? ? 下面的代码我们对左右两张图片使用OpenCV中的StereoSGBM算法来计算视差。...针对散斑滤波的窗口大小，如果设置为0则不允许散斑滤波，否则设置为50-200之间 speckleRange- 相邻像素点的视差值浮动范围，通常设置为1-2就好了，这个系数会被乘以16输入到程序中
不幸的是，我们不能在实现中使用加密哈希算法。由于加密散列算法的性质，输入文件中的微小更改将导致本质上不同的散列。在图像指纹的情况下，我们实际上希望相似的输入也有相似的输出散列。...散列函数（英语：Hash function）又称散列算法、哈希函数，是一种从任何一种数据中创建小的数字 “指纹” 的方法。散列函数把消息或数据压缩成摘要，使得数据量变小，将数据的格式固定下来。...该函数将数据打乱混合，重新创建一个叫做散列值（hash values，hash codes，hash sums，或 hashes）的指纹。散列值通常用一个短的随机字母和数字组成的字符串来代表。...基础功能是可以改变的，这就是为什么我们可以有Haar小波，Daubechie-4小波等，这尺度效应给我们很大“时频表示”的时候，低频部分类似于原始信号。 小波散列，几天前我把它添加到库里。...使用最为流行的图片 lenna400x400.jpg lenna512x512.png lenna317x360_add_text.jpg PHASH测试效果： 结果是对分辨率不敏感，但是对图像的内容很敏感
masonry 的 column-count 来自适应改变列数： @media screen and (max-width: 800px) { .masonry { column-count...： [a8o2a0y1o6.jpeg] 也是根据屏幕大小自适应改变列数 flexbox 方式 （flex布局） html 的结构依旧和上面的 Multi-columns 展示的一样。...前面也提到过了，如果不给 .masonry 容器显式设置高度是无法包裹项目列表的，那么这里响应式设计中就需要在不同的媒体查询条件下设置不同的高度值： @media screen and (max-width...就可以设置每张图片在瀑布流中每块 item 的 top 值（每一行中最小的 item 高度，数组查找） // item 的 left 值：第一行：按照每块 item 的宽度值*块数 //...eq(index).css("left") }); // 5- 修改最小列的高度 // 最小列的高度 = 当前自己的高度 + 拼接过来的高度 arr[
masonry 的 column-count 来自适应改变列数： 1 @media screen and (max-width: 800px) { 2...也是根据屏幕大小自适应改变列数 2.flexbox 方式： html 的结构依旧和上面的 Multi-columns 展示的一样。...前面也提到过了，如果不给 .masonry 容器显式设置高度是无法包裹项目列表的，那么这里响应式设计中就需要在不同的媒体查询条件下设置不同的高度值： 1 @media screen...就可以设置每张图片在瀑布流中每块item的top值（每一行中最小的item高度，数组查找） 9 //item的left值：第一行：按照每块item的宽度值*块数 10 // 其他行...53 // 最小列的高度 = 当前自己的高度 + 拼接过来的高度 54 arr[index] = arr[index] + boxheight; 55
基于鸽巢原理，如果我们对 2^128+1 个数据求哈希值，就必然会存在哈希值相同的情况。这里你应该能想到，一般情况下，哈希值越长的哈希算法，散列冲突的概率越低。...如果要在海量的图库中，搜索一张图是否存在，我们不能单纯地用图片的元信息（比如图片名称）来比对，因为有可能存在名称相同但图片内容不同，或者名称不同图片内容相同的情况。那我们该如何搜索呢？...当要查看某个图片是不是在图库中的时候，我们先通过哈希算法对这个图片取唯一标识，然后在散列表中查找是否存在这个唯一标识。...只要文件块的内容有一丁点儿的改变，最后计算出的哈希值就会完全不同。所以，当文件块下载完成之后，我们可以通过相同的哈希算法，对下载好的文件块逐一求哈希值，然后跟种子文件中保存的哈希值比对。...如果不同，说明这个文件块不完整或者被篡改了，需要再重新从其他宿主机器上下载这个文件块。4. 散列函数前面讲了很多哈希算法的应用，实际上，散列函数也是哈希算法的一种应用。
只要文件块内容有一丁点儿的改变，最后计算出的哈希值就会完全不同。所以，当文件块下载完成之后，我们可以通过相同的哈希算法，对下载好的文件逐一求哈希值，然后跟种子文件中保存的哈希值比对。...如果不同，说明这个文件块不完整或者被篡改了，需要再重新从其他宿主机上下载这个文件块。06.散列函数的场景散列函数是设计一个散列表的关键。它直接决定了散列冲突的概率和散列表的性能。...当原有文件发生改变时，其标志值也会发生改变，从而告诉文件使用者当前的文件已经不是你所需求的文件。...11.哈希算法的实践提供几个简单的概念供大家参考作为散列算法，首要的功能就是要使用一种算法把原有的体积很大的文件信息用若干个字符来记录，还要保证每一个字节都会对最终结果产生影响。...15.哈希冲突的解决什么是哈希冲突对不同的关键字可能得到同一散列地址，即key1≠key2，而f(key1)=f(key2)，这种现象称hash冲突。
还记得 2011 年 CSDN 的“脱库”事件吗？当时，CSDN 网站被黑客攻击，超过 600 万用户的注册邮箱和密码明文被泄露，很多网友对 CSDN 明文保存用户密码行为产生了不满。...如果要在海量的图库中，搜索一张图是否存在，我们不能单纯地用图片的元信息（比如图片名称）来比对，因为有可能存在名称相同但图片内容不同，或者名称不同图片内容相同的情况。那我们该如何搜索呢？...当要查看某个图片是不是在图库中的时候，我们先通过哈希算法对这个图片取唯一标识，然后在散列表中查找是否存在这个唯一标识。...只要文件块的内容有一丁点儿的改变，最后计算出的哈希值就会完全不同。所以，当文件块下载完成之后，我们可以通过相同的哈希算法，对下载好的文件块逐一求哈希值，然后跟种子文件中保存的哈希值比对。...如果不同，说明这个文件块不完整或者被篡改了，需要再重新从其他宿主机器上下载这个文件块。 应用四：散列函数 前面讲了很多哈希算法的应用，实际上，散列函数也是哈希算法的一种应用。
现在，让我们整合这些零散的知识，以便你在文章的最后对区块链技术有一个完整认识。 基元 在我们深入研究区块链之前，需要建立一些基元。基元类似于建筑材料。...“我喜欢冰淇淋”与《战争与和平》的整个文本产生相同大小的输出，但字符不同。...《战争与和平》的哈希与改变了一个字符的《战争与和平》的哈希完全不同。...这允许知道输入的人使用散列后的输出在公共频道中安全地进行通信，而不必担心第三方观察者获取信息。 难题友好性 第三个属性是加密哈希函数的难题友好性。... 微信图片_20180801103948_meitu_1_meitu_3.jpg 被加密哈希函数散列后，输入的微小变化也会导致输出的显著不同，从而达到防篡改的目的。
然而，对于许多开发者来说，hashCode方法可能是一个容易被忽略或者被简单实现的部分。在本文中，我们将深入探讨Java中hashCode的一些思考，以便更好地理解其背后的原理和影响。...hashcode.jpg hashCode的简介 hashCode 返回的 "散列码" 是指通过哈希算法生成的一个整数，用于标识对象的唯一性。...hashCode的意义 快速检索 散列码的主要作用是提高数据结构的检索效率。在哈希表中，通过散列码可以迅速定位到存储数据的位置，而不需要遍历整个数据集。...如果不同的对象具有相同的散列码，就会发生哈希冲突，需要通过其他手段解决，如链地址法或开放寻址法。因此，好的散列码设计能够最小化哈希冲突，提高哈希集合的性能。...分布均匀 散列码的设计应尽量使得不同的对象生成不同的散列码，以减少哈希冲突的可能性。这需要考虑到对象的各个属性，确保它们都对最终的散列码有贡献，避免简单地依赖于某一个属性。
； 散列冲突的概率要很小，对于不同的原始数据，哈希值相同的概率非常小； 哈希算法的执行效率要尽量高效，针对较长的文本，也能快速地计算出哈希值。...像 MD5，有 2^128 个不同的哈希值，这个数据已经是一个天文数字了，所以散列冲突的概率要小于 1/2^128。...当要查看某个图片是不是在图库中的时候，我们先通过哈希算法对这个图片取唯一标识，然后在散列表中查找是否存在这个唯一标识。...只要文件块的内容有一丁点儿的改变，最后计算出的哈希值就会完全不同。所以，当文件块下载完成之后，我们可以通过相同的哈希算法，对下载好的文件块逐一求哈希值，然后跟种子文件中保存的哈希值比对。...如果不同，说明这个文件块不完整或者被篡改了，需要再重新从其他宿主机器上下载这个文件块。 应用四：散列函数 实际上，散列函数也是哈希算法的一种应用。散列函数是设计一个散列表的关键。
像 MD5，有 2^128 个不同的哈希值，这个数据已经是一个天文数字了，所以散列冲突的概率要小于 1/2^128。...如果要在海量的图库中，搜索一张图是否存在，我们不能单纯地用图片的元信息（比如图片名称）来比对，因为有可能存在名称相同但图片内容不同，或者名称不同图片内容相同的情况。那我们该如何搜索呢？...当要查看某个图片是不是在图库中的时候，我们先通过哈希算法对这个图片取唯一标识，然后在散列表中查找是否存在这个唯一标识。...只要文件块的内容有一丁点儿的改变，最后计算出的哈希值就会完全不同。所以，当文件块下载完成之后，我们可以通过相同的哈希算法，对下载好的文件块逐一求哈希值，然后跟种子文件中保存的哈希值比对。...如果不同，说明这个文件块不完整或者被篡改了，需要再重新从其他宿主机器上下载这个文件块。 应用四：散列函数 散列函数是设计一个散列表的关键。它直接决定了散列冲突的概率和散列表的性能。
第三类是最常见的是散列函数，就通过散列函数又叫做数字指纹，然后产生一个固定长度的一个信息，或者说指纹，或者叫摘要，用这个固定长度的指纹或摘要作为我们消息认证的这个认证码，用我们这个固定长度的消息指纹或者摘要作为我们消息认证的标识...5.2.2哈希函数 哈希函数又叫散列函数、数字摘要、数字指纹或者杂凑函数，通常用这个 h来表示大h表示这个函数，小h表示哈希函数产生的结果也就是指纹，它是对任意长度的消息来做处理，采指纹，然后输出是一个固定长度的...，而且很短的一个散列值，也就是我们一个很短的指纹。...因为它的原理就是对任意长度的数据，我们把它映射到一个固定长度的散列值里面去，任意长度的数据它的这个空间是可以说是无穷大的，而我们固定长度的指纹，它的空间是有限的。...160比特的一个散列值，因此它这个抗穷举性更好。
1.jpg)] [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-iTYMxGrX-1626507074522)(C:\Users\24380\Pictures\栈的应用2...(2)除留余数法：取关键字对p取余的值作为散列地址，其中p (3)数字分析法：当关键字的位数大于地址的位数，对关键字的各位分布进行分析，选出分布均匀的任意几位作为散列的地址，适用于所有关键字都已知的情况...(4)平方取中法：对关键字求平方，再取结果中的中间几位作为散列地址。 (5)折叠法：将关键字分为位数相同的几部分，然后取这几部分的叠加和作为散列地址。...，若选定的散列表长度为m，则可将散列表定义为一个由m个头指针组成的指针数组，凡是散列地址为i的节点均插入到头指针为i的单链表中。...优点是：对大文件效率明显提高，但对小文件效率不明显。时间复杂度为O(nlog2n),空间复杂度为O(1)。
css3的column属性实现 外层容器设置column-count(改变列数)和column-gap(改变间隙)，即可实现瀑布流布局 <!....wrap .item { width: 100%; margin-bottom: 15px; /* 避免元素内部断行并产生新列...，利用定位进行显示 瀑布流每张图片的宽度都是固定的，不同的是每张图片的高度，利用这一点，可以确定第一行的图片的张数，以及第一行每张图片的offsetHieght值，将第一行每张（或者说每一列）的offsetHieght...值保存在一个数组里，然后从第二行的第一张图片开始，找到数组里面最小的offsetHieght，通过这个值，计算出第二行第一张图片的位置，然后将其定为在该位置，然后重新计算修改offsetHieght数组...，让它保存最新的每一列的offsetHeight值，然后第二张的第二张图片又继续找数组里面的最小的offsetHieght，找到后将图片放到该位置后继续修改offsetHieght数组，遍历所有图片后即可实现瀑布流效果
，每次调用这个方法，都要重新对方法内的参与散列的对象重新计算一次它们的HashCode的运算，如果一 个对象的属性没有改变，仍然要每次都进行计算，所以如果设置一个标记来缓存当前的散列码，只要当参与散列的对象改变时才重新计算...所有基于散列的集合假设，当对象的散列值用于作为集合中的关 键字时它不会改变。如果当关键字在集合中时它的散列代码被更改，那么将产生一些不可预测和容易混淆的结果。...将散列法构建到Java类库的根对象类中是一种非常明智的设计折衷方法 — 它使使用基于散列的容器变得如此简单和高效。但是，人们对Java类库中的散列算法和对象相等性的方法和实施提出了许多批评。...虽然其中大部分将不会改变，但当您设计严重依赖于基于散列的容器效率的应用程序时 必须考虑这些因素，它们包括： 太小的散列范围。...无 定义的散列操作。虽然某些类，如String和List，定义了将其Element的散列值结合到一个散列值中使用的散列算法，但语言规范不定义将多个对 象的散列值结合到新散列值中的任何批准的方法。
； 散列冲突的概率要很小，对于不同的原始数据，哈希值相同的概率非常小； 哈希算法的执行效率要尽量高效，针对较长的文本，也能快速地计算出哈希值。...2^128=340282366920938463463374607431768211456 比如下面两串字符串经过MD5加密之后产生的HASH值就是一样的 不过，即便哈希算法存在散列冲突的情况，但是因为哈希值的范围很大...像 MD5，有 2^128 个不同的哈希值，这个数据已经是一个天文数字了，所以散列冲突的概率要小于 1/2^128。...只要文件块的内容有一丁点儿的改变，最后计算出的哈希值就会完全不同。所以，当文件块下载完成之后，我们可以通过相同的哈希算法，对下载好的文件块逐一求哈希值，然后跟种子文件中保存的哈希值比对。...如果不同，说明这个文件块不完整或者被篡改了，需要再重新从其他宿主机器上下载这个文件块。 应用四：散列函数 实际上，散列函数也是哈希算法的一种应用。散列函数是设计一个散列表的关键。
消息摘要算法也被称为哈希（Hash）算法或散列算法。 任何消息经过散列函数处理后，都会获得唯一的散列值，这一过程称为 “消息摘要”，其散列值称为 “数字指纹”，其算法自然就是 “消息摘要算法”了。...（图片来源 —— https://zh.wikipedia.org/wiki/散列函數） 消息摘要算法的主要特征是加密过程不需要密钥，并且经过加密的数据无法被解密，目前可以解密逆向的只有 CRC32 算法...一般地，只要输入的消息不同，对其进行摘要以后产生的摘要消息也必不相同；但相同的输入必会产生相同的输出。...（图片来源 —— https://dev.mysql.com/downloads/mysql/） 当用户从官网上下载到对应的安装包之后，可以利用一些 MD5 校验工具对已下载的文件进行校验，然后比对最终的...2017 年 2 月 23 日，CWI Amsterdam 与 Google 宣布了一个成功的 SHA-1 碰撞攻击，发布了两份内容不同但 SHA-1 散列值相同的 PDF 文件作为概念证明。
主函数：def phash(image, hash_size=8, highfreq_factor=4): 两个参数，一起决定了图片resize的大小，最适合的才最好，按照公式： img_size...print(hash2) # > 5b7724c8bb364551 1 - (hash1 - hash2)/len(hash1.hash)**2 # 相似性 2 average hashing 平均散列...print(hash2) # > 5b7724c8bb364551 1 - (hash1 - hash2)/len(hash1.hash)**2 # 相似性 3 difference hashing 梯度散列...流行的DCT和傅立叶变换使用余弦函数作为sin\cos的基础：sin(x)，sin(2x)，sin(3x)等等。与此相反，DWT使用一个单一的功能作为基础，但在不同的形式：缩放和移动。...基础功能是可以改变的，这就是为什么我们可以有Haar小波，Daubechie-4小波等，这尺度效应给我们很大“时频表示”的时候，低频部分类似于原始信号。 小波散列，几天前我把它添加到库里。
问题 之前我们讨论的PCA、ICA也好，对样本数据来言，可以是没有类别标签y的。回想我们做回归时，如果特征太多，那么会产生不相关特征引入、过度拟合等问题。...再举一个例子，假设我们对一张100*100像素的图片做人脸识别，每个像素是一个特征，那么会有10000个特征，而对应的类别标签y仅仅是0/1值，1代表是人脸。...因此我们还需要考虑样本点之间的方差，方差越大，样本点越难以分离。 我们使用另外一个度量值，称作散列值（scatter），对投影后的类求散列值，如下 ?...现在投影方向是多维了（好几条直线），分子需要做一些改变，我们不是求两两样本中心距之和（这个对描述类别间的分散程度没有用），而是求每类中心相对于全样本中心的散列度之和。...我们之前令y=0表示一类，y=1表示另一类，现在我们为了证明最小二乘法和LDA的关系，我们需要做一些改变 ? 就是将0/1做了值替换。 我们列出最小二乘法公式 ?
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