🔹 链表（List）：用于保存Twitter的信息流。 🔹 栈（Stack）：支持文字编辑器的撤销/重做功能。 🔹 队列（Queue）：用于保存打印作业，或者在游戏中发送用户操作。 🔹 堆（Heap）：用于任务调度。 🔹 树（Tree）：用于保存HTML文档，或者用于人工智能决策。 🔹 后缀树（Suffix Tree）：用于在文档中搜索字符串。 🔹 图（Graph）：用于跟踪社交关系，或者进行路径搜索。 🔹 R树（R-Tree）：用于寻找最近的邻居。 🔹 顶点缓冲区（Vertex Buffer）：用于向GPU发送渲染数据。
面对毕设题目一堆陌生的术语，我查阅资料进行了初步探索，对毕设有了大致了解。春恋慕 李聪的博客 基于度量学习的深度哈希图像检索研究
作为一名程序员，您每天都会使用哈希函数。它们在数据库中用于优化查询，在数据结构中用于使速度更快，在安全性中用于保证数据安全。几乎每次与技术的交互都会以某种方式涉及哈希函数。
有向无环图（DAG）作为区块链的潜在竞争对手，能够在产生新加密货币的同时克服区块链技术固有的一些问题。
传统的图像检索过程，先通过人工对图像进行文字标注，再利用关键字来检索图像，这种依据图像描述的字符匹配程度提供检索结果的方法，称为“以字找图”(text-based image retrieval)，既耗时又主观多义。如今每一秒都有数百万图片通过各种渠道上传到各种大规模存储设备中。给定一张查询图片，快速从百万量级的图像数据库中通过图像特征来找出内容相近的一定数量的图片，这种任务被称为“基于内容的图像检索”(content-based image retrieval (CBIR))，是目前非常流行的研究方向。
本文作者David Cohen，关注区块链技术和人工智能的发展，探讨了这些技术如何结合在一起，以改变我们生活的方方面面。作者认为，通过区块链技术，我们可以实现分布式的共识机制，这将解决AI和机器学习中的数据安全和共享问题。同时，作者也介绍了一种基于区块链技术的共识算法——Hashgraph，并探讨了其如何应用于许可网络和公共网络中。作者预测，区块链技术将会成为未来互联网的基础设施，并推动人类社会的进步和发展。
该文介绍了Hashgraph的技术原理、应用领域和作者对其未来发展的看法。作者认为Hashgraph是一种能够弥补人工智能、区块链技术和工业4.0之间的差距的技术，具有广泛的应用前景和商业价值。
最近看了篇利用哈希技术来提高基于图神经网络的推荐系统检索速度的文章。该文的亮点本人认为主要有以下两点：（1）模型同时学习用户/物品的实值表示和离散表示，用于协调模型的效率和性能，（2）该文提出了一个端到端的训练框架，解决了哈希模型在反向传播中遇到的优化困境：即模型中包含非光滑函数sign(.)。因此把这篇文章推荐给大家。
前几天，有一位粉丝在直播间问了我这样一个问题，说HashMap和TreeMap有什么区别。今天，我给大家分享一下我的理解。
基于度量学习的深度哈希图像检索研究是我的毕业设计，是一个计算机视觉方面的项目，旨在解决大规模图像检索时带来的高时间消耗和高内存占用率问题。春恋慕
这些可能受到漏洞影响的主机分布于美国（32846 台）、韩国（18358 台）、中国（7808 台）、法国（5208 台）和德国（3680 台）。
通过最佳开源实践构建 DLT 将确保其安全性，Leemon Baird 博士和 Andrew Aitken 在本期 The New Stack Makers 中表示。
译者注：本文以一段自打24小时耳光的视频为例子，介绍了如何利用均值哈希算法来检查重复视频帧。以下是译文。 有人在网上上传了一段视频，他打了自己24个小时的耳光。他真的这么做了吗?看都不用看，肯定没有!
春恋慕 为进一步探究基于度量学习的深度哈希图像检索方法，阅读IGARSS 2018 - 2018 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium会议论文:Deep Metric and Hash-Code Learning for Content-Based Retrieval of Remote Sensing Images。论文题目翻译成中文便是基于深度度量和哈希码学习的遥感图像内容检索。
选自blog.bradfieldcs 作者：Tyler Elliot Bettilyon 机器之心编译 哈希算法一直是索引中最为经典的方法，它们能高效地储存与检索数据。但在去年 12 月，Jeff Dean 与 MIT 等研究者将索引视为模型，探索了深度学习模型学习的索引优于传统索引结构的条件。本文首先将介绍什么是索引以及哈希算法，并描述在机器学习与深度学习时代中，如何将索引视为模型学习比哈希算法更高效的表征。 2017 年 12 月，谷歌和麻省理工学院的研究人员发表了一篇研究论文 The Case for
让我们设计一个在线售票系统，销售Ticketmaster或BookMyShow等电影票。
译者注：本文以一段自打24小时耳光的视频为例子，介绍了如何利用均值哈希算法来检查重复视频帧。以下是译文。
所有数据结构都有其自身的特点，例如，当需要快速搜索元素（在log（n）中）时，会使用BST。当需要在恒定时间内获取最小或最大元素时，使用堆或优先级队列。类似地，哈希表用于在恒定时间内获取、添加和删除元素。在继续实施方面之前，任何人都必须清楚哈希表的工作原理。因此，这里是哈希表工作的简要背景，还应该注意的是，我们将互换使用哈希映射和哈希表术语，尽管在 Java 中哈希表是线程安全的，而 HashMap 不是。
链表是一种线性数据结构，其中元素不存储在连续位置，而是使用指针链接。链表形成一系列相连的节点，每个节点存储数据和下一个节点的地址。
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另外Elasticsearch入门，我强烈推荐ElasticSearch新手搭建手册和这篇优秀的REST API设计指南 给你，这两个指南都是非常想尽的入门手册。
作者 | Yehonathan Sharvit 译者 | Sambodhi 策划 | 万佳 在信息系统中，事情可以变得非常复杂，至少可以说是这样。像 Web 服务这样的典型信息系统，在其最基础的层次上，仅仅是一个巨大的、集成的数据管道中的一个过程。其主要工作是处理数据处理：获取数据，转换数据，并将数据传送给其他系统。但当其他系统都集中在上面时，复杂性就迅速增长。处理并减轻这种复杂性是开发团队面临的一大挑战。 通常，信息系统都是用软件编程的范式来实现的，例如，面向对象编程就是一种基于“对象”概念的方法，可以包
3 月初，游戏玩家 tostercx 宣称发明了一种新方法，可以把《侠盗猎车手 Online》（检查 GTA 5）的加载时间缩短 70%。对玩家群体来说，这无疑是一个好消息。
1.Python 2 中一个int包含32位，long包含64位；Python 3 取消了long型，int可以存储任意大小的整数。 2. Python 3 提供了对Unicode的支持，可以包含世界上任何书面语言以及很多特殊符号。 3. 若mac使用了zsh，则在~/.zshrc文件最后，增加一行：source ~/.bash_profile 4. 安装pip，curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py -o {dir/filename}，sudo python3 get-pip.py即可
所有 DNA 都由一系列缩写为 'A'，'C'，'G' 和 'T' 的核苷酸组成，例如："ACGAATTCCG"。在研究 DNA 时，识别 DNA 中的重复序列有时会对研究非常有帮助。
在之前的漫画中，我们介绍了MD5算法的基本概念和底层原理，没看过的小伙伴们可以点击下面的链接：
{key:{field1:value1,field2:value2,...fieldN:valueN}}
经常有读者留言，请我讲讲那些比较经典的算法，我觉得有这个必要，主要有以下原因： 1、经典算法之所以经典，一定是因为有独特新颖的设计思想，那当然要带大家学习一波。 2、我会尽量从最简单、最基本的算法切入，带你亲手推导出来这些经典算法的设计思想，自然流畅地写出最终解法。一方面消除大多数人对算法的恐惧，另一方面可以避免很多人对算法死记硬背的错误习惯。 我之前用状态机的思路讲解了 KMP 算法，说实话 KMP 算法确实不太好理解。不过今天我来讲一讲字符串匹配的另一种经典算法：Rabin-Karp 算法，这是一个很简单优雅的算法。 本文会由浅入深地讲明白这个算法的核心思路，先从最简单的字符串转数字讲起，然后研究一道力扣题目，到最后你就会发现 Rabin-Karp 算法使用的就是滑动窗口技巧，直接套前文讲的 滑动窗口算法框架 就出来了，根本不用死记硬背。 废话不多说了，直接上干货。 首先，我问你一个很基础的问题，给你输入一个字符串形式的正整数，如何把它转化成数字的形式？很简单，下面这段代码就可以做到： string s = "8264"; int number = ; for (int i = ; i < s.size(); i++) { // 将字符转化成数字 number = * number + (s[i] - '0'); print(number); } // 打印输出： // 8 // 82 // 826 // 8264 可以看到这个算法的核心思路就是不断向最低位（个位）添加数字，同时把前面的数字整体左移一位（乘以 10）。 为什么是乘以 10？因为我们默认探讨的是十进制数。这和我们操作二进制数的时候是一个道理，左移一位就是把二进制数乘以 2，右移一位就是除以 2。 上面这个场景是不断给数字添加最低位，那如果我想删除数字的最高位，怎么做呢？比如说我想把 8264 变成 264，应该如何运算？其实也很简单，让 8264 减去 8000 就得到 264 了。 这个 8000 是怎么来的？是 8 x 10^3 算出来的。8 是最高位的数字，10 是因为我们这里是十进制数，3 是因为 8264 去掉最高位后还剩三位数。 上述内容主要探讨了如何在数字的最低位添加数字以及如何删除数字的最高位，用R表示数字的进制数，用L表示数字的位数，就可以总结出如下公式： /* 在最低位添加一个数字 */ int number = ; // number 的进制 int R = ; // 想在 number 的最低位添加的数字 int appendVal = ; // 运算，在最低位添加一位 number = R * number + appendVal; // 此时 number = 82643 /* 在最高位删除一个数字 */ int number = ; // number 的进制 int R = ; // number 最高位的数字 int removeVal = ; // 此时 number 的位数 int L = ; // 运算，删除最高位数字 number = number - removeVal * R^(L-); // 此时 number = 264 如果你能理解这两个公式，那么 Rabin-Karp 算法就没有任何难度，算法就是这样，再高大上的技巧，都是在最简单最基本的原理之上构建的。不过在讲 Rabin-Karp 算法之前，我们先来看一道简单的力扣题目。 高效寻找重复子序列 看下力扣第 187 题「重复的 DNA 序列」，我简单描述下题目： DNA 序列由四种碱基A, G, C, T组成，现在给你输入一个只包含A, G, C, T四种字符的字符串s代表一个 DNA 序列，请你在s中找出所有重复出现的长度为 10 的子字符串。 比如下面的测试用例： 输入：s = "AAAAACCCCCAAAAACCCCCCAAAAAGGGTTT" 输出：["AAAAACCCCC","CCCCCAAAAA"] 解释：子串 "AAAAACCCCC" 和 "CCCCCAAAAA" 都重复出现了两次。 输入：s = "AAAAAAAAAAAAA" 输出：["AAAAAAAAAA"] 函数签名如下： List<String> findRepeatedDnaSequences(String s); 这道题的拍脑袋解法比较简单粗暴，我直接穷举所有长度为 10 的子串，然后借助哈希集合寻找那些重复的子串就行了，代码如下： // 暴力解法 List<String> findRepeatedDnaSequences(String s) { int n = s.length(); // 记录出现过的子串 HashSet<String> seen = new HashSet(); // 记录那些重复出现多次的子串 // 注
MongoDB的片键决定了集合中存储的数据在集合中的分布情况，具体的方法是使用片键值的范围来对集合中的数据进行分区。举个例子：
这次讲一个不经常被人提起的数据结构 - 字典树，虽说知名度不高，但是这个数据结构可以解决其他数据结构所不能解决，或者是比较难解决的问题，而且性能方面，相对于其他的功能类似的数据结构会更优，文章会从概念与基本实现，性能分析，题型解析三大方向来介绍字典树。
例如：s = “abccccddaa”，可生成的最长回文字符串的长度为9，如“dccaaaccd”，“adccbccda”，“acdcacdca”等都是正确的。
Graphcat是一个针对密码破解结果的可视化图表生成脚本，该工具基于Python开发，可以帮助广大研究人员根据密码破解结果来生成可视化图表数据，其中涵盖了hashcat、John the Ripper和NTDS。
给定一个非空字符串 s 和一个包含非空单词列表的字典 wordDict，在字符串中增加空格来构建一个句子，使得句子中所有的单词都在词典中。返回所有这些可能的句子。 说明： 分隔时可以重复使用字典中的单词。 你可以假设字典中没有重复的单词。
集合与字典 ： 集合常见的形式是Set，字典常见的形式是Map Set 和 Map 主要的应用场景在于 数据重组 和 数据储存。 集合 与 字典 的区别： 共同点：集合、字典 可以储存不重复的值 不同点：集合类似于数组，元素的只有key没有value，value就是key。字典是以 key, value 的形式储存，键的范围不限于字符串，各种类型的值（包括对象）都可以当作键 时间复杂度： set或map可以用哈希表或平衡二叉搜索树实现 哈希表实现的map或者set查找的时间复杂度是`O(1)`，哈希表优点是
1.redis并没有直接使用前面的数据结构实现键值对数据库,而是基于数据结构创建了一个对象系统,字符串对象/列表对象/哈希对象/集合对象/有序集合对象都用到了至少一种前面的数据结构 2.针对不同的使用场景,为对象设置多种不同的数据结构实现,从而优化对象在不同场景下的使用效率 3.redis的对象系统实现了基于引用计数的内存回收机制,通过引用计数实现了对象共享机制,多个键共享同一个对象节约内存 4.redis对象带有访问时间记录信息,会计算键的空转时长,开启maxmemory下会优先删除长的 5.创建一个键值对时,至少创建两个对象,键对象和值对象redisObject结构定义,type属性记录了对象的类型,用type命令的时候返回的是值对象的类型 6.redisObject结构的ptr属性,指向对象的底层数据结构,encoding属性encoding属性决定了该对象使用哪个底层数据结构(整数/简单动态字符串/字典/双端链表/压缩列表/整数集合/跳跃表和字典),object encoding命令可以查看值对象的编码 7.列表对象在元素比较少时使用压缩列表,比较多时使用双端链表 9.字符串对象可以是int,raw(简单动态字符串),embstr(embstr编码的简单动态字符串),long类型的整数存的是时候是int;小于32字节的是embstr,大于的是raw 10.列表对象可以是ziplist(压缩列表)和linkedlist(双端链表),列表对象保存的所有字符串元素的长度都小于64字节和元素数量小于512个时使用ziplist rpush book "aaaaaaaaaaaaaa" "bbbbbbbbbbb"等进行测试 11.哈希对象的编码可以是ziplist或者hashtable;当使用ziplist编码时,当有新的键值对加入到哈希对象,先把键压入压缩列表,再把值压入压缩列表 12.当使用hashtable编码的哈希对象,使用字典作为底层实现,哈希对象中的每个键值对都使用字典的键值对保存 13.哈希对象保存的所有键值对的键和值字符串长度都小于64字节,保存键值对的数量小于512个,使用ziplist编码,否则使用hashtable编码 14.哈希对象中键的长度太大或者值的长度太大都会引起编码转换,使用object encoding key可以观察到 hset book aaaaaaaaaaa_name "aa"等进行测试 15.集合对象的编码可以是intset或者hashtable,intset的集合对象使用整数集合作为底层,当元素数量不超过512个,所有元素都是整数的时候;hashtable编码的使用字典作为底层实现,字典的键是字符串对象,字典的值是null;不能重复,不保证顺序,保证数据唯一 16.有序集合的编码是ziplist和skiplist,压缩列表的集合元素按分值从下到大进行排序,使用ziplist编码的,第一个节点保存元素的成员,第二个节点保存元素的分值;skiplist底层使用zset结构同时包含一个字典和一个跳跃表,对有序集合的范围操作比如zrank,zrange是通过跳跃表实现;取给定成员的分值,是通过字典实现的 保存元素小于128个,所有成员长度小于64字节的使用ziplist,其他使用skiplist
在内网渗透过程中，当获取到某个管理员用户的密码 hash 值却无法解密时，可以通过哈希传递攻击（Pass The Hash）对内网其他机器进行横向渗透。
Q：将DNA序列看作是只包含【'A', 'C', 'G', 'T'】4个字符的字符串。现有一个这样的字符串，找到所有长度为10且出现次数超过1的子串。
响应头是非常重要的内容，浏览器或者客户端有很多东西可能都是根据响应头来进行判断操作的，比如说最典型的 Content-Type ，之前我们也演示过，直接设置一个空的 types 然后指定默认的数据类型的值，所有的请求浏览器都会直接下载。另外，我们现在在做前后分离的开发时，也经常会通过头信息来传递一些标志参数，那么自定义响应头的作用就更加重要了。另外一个 Map 部分则是 Nginx 中的一种变量设置方式，话不多说，直接开始吧。
在 java.lang.Object 类中有几个个非常重要的方法，我们今天来讨论下 hashCode() 这个方法。
在数据模型上，查询处理流水线分为逻辑部分，进行产品相关处理，物理部分专注于优化查询。
一言以蔽之，彩虹表是一种破解用户密码的辅助工具。彩虹表以时空折中理论为基础，但并不是简单地“以空间换时间”，而是一种“双向交易”，在二者之间达到平衡。1980年，公钥密码学的提出者之一Hellman针对DES算法（一种对称加密算法）提出了一种时空折中算法，即彩虹表的前身：预先计算的散列链集。2003年瑞典的Philippe Oechslin在其论文Making a Faster Cryptanalytic Time-Memory Trade-Off（参考博客2）中对Hellman的算法进行了改进，并命名为彩虹表。当时是针对Windows Xp开机认证的LM散列算法。当然，目前除了破解开机密码，彩虹表目前还能用于SHA、MD4、MD5等散列算法的破译，速度快、破解率高，正如Philippe在论文中提到的：“1.4G的彩虹表可以在13.6s内破解99.9%的数字字母混合型的Windows密码“。实际上，Philippe所做的改进本质上是减少了散列链集中可能存在的重复链，从而使空间的有效利用率更高，关于这一点，后面会详述。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/170983.html原文链接：https://javaforall.cn
有一个主串S = {a, b, c, a, c, a, b, d, c}，模式串T = { a, b, d } ，请找到模式串在主串中第一次出现的位置。 提示: 不需要考虑字符串大小写问题, 字符均为小写字母。
给定一个字符串 s，你可以通过在字符串前面添加字符将其转换为回文串。 找到并返回可以用这种方式转换的最短回文串。
这种结构很容易添加或者删除节点. 比如如果我想新添加个节点D, 我需要从节点 A, B, C中得部分槽到D上. 如果我像移除节点A,需要将A中得槽移到B和C节点上,然后将没有任何槽的A节点从集群中移除即可. 由于从一个节点将哈希槽移动到另一个节点并不会停止服务,所以无论添加删除或者改变某个节点的哈希槽的数量都不会造成集群不可用的状态。
前面几篇把集合中的知识大概都详细的说了一遍，但是我觉得还是要总结一下，这样的话，可以更好的理解集合。 一、Collection接口 首先我们要一张图来说明： Collection接口，它是集合的顶
哈希码产生的依据：哈希码并不是完全唯一的，它是一种算法，让同一个类的对象按照自己不同的特征尽量的有不同的哈希码，但不表示不同的对象哈希码完全不同。也有相同的情况，看程序员如何写哈希码的算法。
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