CertUtil -hashfile C:\xxx.tar MD5此命令不仅可以做MD5哈希算法校验，还支持其他的哈希算法 具体如下： CertUtil -hashfile 文件路径 [算法] 支持的算法有
最近在政府单位工作，需要使用到哈希值来保证文件未被中间人修改；今天看到了一个不错的windows平台hash校验生成工具，进行简单记录，方便教学记录。...id=200 哈希校验工具下载：哈希校验工具.zip 使用说明： 哈希值主要是通过算法计算出文件的唯一值，可以用来检验文件是否被修改，常用的有md5，sha1等算法； HashMyFiles is small...通过点击HashMyFiles.exe运行 你可以选择文件，选择文件夹中的文件进行生成哈希值； 软件界面： ? 单个文件详细界面： ? HTML浏览界面： ? 软件还能添加到，右键菜单中： ?
均值哈希算法一张图片就是一个二维信号，它包含了不同频率的成分。亮度变化小的区域是低频成分，它描述大范围的信息。而亮度变化剧烈的区域（比如物体的边缘）就是高频的成分，它描述具体的细节。...（3）计算平均值：计算所有64个像素的灰度平均值（4）比较像素的灰度：将每个像素的灰度，与平均值进行比较。大于或等于平均值，记为1；小于平均值，记为0。...（5）计算哈希值：将上一步的比较结果，组合在一起，就构成了一个64位的整数，这就是这张图片的指纹。组合的次序并不重要，只要保证所有图片都采用同样次序就行了。...最后得到两张图片的指纹信息后，计算两组64位数据的汉明距离，即对比数据不同的位数，不同位数越少，表明图片的相似度越大。...分析： 均值哈希算法计算速度快，不受图片尺寸大小的影响，但是缺点就是对均值敏感，例如对图像进行伽马校正或直方图均衡就会影响均值，从而影响最终的hash值。
OpenCV均值哈希与感知哈希计算，比对图像相似度，当计算出来的汉明距离越大，图像的相似度越小，汉明距离越小，图像的相似度越大，这种没有基于特征点的图像比对用在快速搜索引擎当中可以有效的进行图像搜索....矩阵的总像素点的均值 mean += dst.at(i, j) / 64; k++; } } // 第五步，计算哈希值...rst[i] = '1'; } else { rst[i] = '0'; } } return rst; } 均值哈希计算...大于或等于平均值记为1,小于平均值记为0 Mat mask = (img >= (uchar) average); //第五步，计算哈希值 int index = 0;.../** 汉明距离函数取哈希字符串进行比对，两字符串长度必须相等才能计算准确的距离 */ int HanmingDistance(string &str1, string &str2) { //
实现图片相似度比较的哈希算法有三种：均值哈希算法，差值哈希算法，感知哈希算法下文简单介绍感知哈希算法，其他算法等后续文档再述。...感知哈希算法是一个比均值哈希算法更为健壮的一种算法，与均值哈希算法的区别在于感知哈希算法是通过DCT（离散余弦变换）来获取图片的低频信息。...这样做的目的是简化了DCT的计算，而不是减小频率。（2）简化色彩：将图片转化成灰度图像，进一步简化计算量。（3）计算DCT：计算图片的DCT变换，得到32x32的DCT系数矩阵。...（5）计算平均值：如同均值哈希一样，计算DCT的均值。...（6）计算hash值：这是最主要的一步，根据8x8的DCT矩阵，设置0或1的64位的hash值，大于等于DCT均值的设为”1”，小于DCT均值的设为“0”。
前言： 哈希表（Hash Table）也叫散列表,是一种用于快速存取的数据结构。...其内部实现是通过把键（key）码映射到表中的一个位置来访问记录，其中的“映射”也就是哈希函数，而“表”即哈希表。本文将重点介绍实现哈希表的2种方法：拉链法和线性探测法。...2.HashMap实现 实现哈希表主要分以下两步： step1:定义哈希函数 哈希函数的实现不唯一，在此我们以java自带的hashCode()为基础进行修改。...结语： 同之前介绍的红黑树一样，哈希表也是一种高效的存储于查找的数据结构，特别适用于大数据的场合。至于在何时使用哈希表何时使用红黑树这个不一而论。因为，存储的效率还更数据本身相关。...不过，由于哈希一向擅长处理跟字符串相关的存储，所以对于大量的字符串存储与查找可以优先考虑哈希表。
计算MD5和SHA哈希值 Groovy为String类添加了许多有用的方法。 从Groovy 2.5.0开始，我们甚至可以使用md5和digest方法计算MD5和SHA哈希值。...md5方法使用MD5算法创建哈希值。 digest方法接受算法的名称作为值。 这些值取决于我们Java平台上的可用算法。
哈希表 1.哈希表是一种以键值key存储数据value的结构，以key作为标识值存储value值；只要输入待查找的key，即可获取其对应的value值。...2.哈希表的设计 哈希函数的设计首先不能过于复杂，复杂的哈希函数会间接的影响hash表的性能；其次要求哈希值应该尽可能随机且均匀分布，避免或者减少哈希冲突的数量，使每个桶中存储的数据比较平均。...常规的设计方法有数据分析法，选择数据的业务特征提取部分数据进行计算，然后得到结果再与哈希表数组的长度求余后最为哈希值。另外还有直接寻址法、平方取中法、折叠法和随机数法等。...哈希函数 1.哈希函数计算达到的哈希值应该是一个非负整数 2.如果key1==key2，那么hash(key1)==hash(key2) 3.即使两个key的hash值相等，但是有可能key值不相等...对于线性探测法当哈希表中存储的元素越多时，哈希冲突的概率越高，极端情况下需要探测整个哈希表，时间复杂度为O(n)。
数据保护是支撑ASP.NET身份认证的一个重要的基础框架，同时也可以作为独立的框架供我们使用。...(本篇提供的实例已经汇总到《ASP.NET Core 6框架揭秘-实例演示版》） [S1301]数据的加解密（源代码） [S1302]Purpose字符串一致性（源代码） [S1303]设置加密内容的有效期...由于ITimeLimitedDataProtector的Protect方法中表示过期时间的参数类型为DateTimeOffset，所以我们基于当前时间和指定的过期时间（TimeSpan）将这个过期时间点计算出来...虽然哈希的非对称性确保不能直接通过哈希值得到被哈希的原始内容，但是在强大的算力面前已经不足以提供我们期望的安全保障。...我们采用一个随机生成的盐值（16字节，128位），执行1000次迭代，针对三种不同的哈希算法生成对应的哈希值。Base64编码后的三个哈希值以如图13-5所示的方式输出到控制台上。
其核心就是哈希函数和哈希表的应用！ 哈希函数 哈希函数又称为散列函数，就是把任意长度的输入（又叫做预映射， pre-image），通过散列算法，变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。...+ 1 次输入，那么必然会产生一次碰撞，事实上，通过 理论证明 ，通过2^130次输入就会有99%的可能性发生一次碰撞，不过即使如此，即便是人类制造的所有计算机自宇宙诞生开始一直运算到今天，发生一次碰撞的几率也是极其微小的...隐匿性：也就是说，对于一个给定的输出结果 H(x) ，想要逆推出输入 x ，在计算上是不可能的。如果想要得到 H(x) 的可能的原输入，不存在比穷举更好的方法。...哈希函数映射 哈希表 哈希表就是利用哈希函数，可以根据关键码而直接进行访问的数据结构，也就是将关键码（Key value）通过哈希函数映射到表中的一个位置来进行访问。...而计算散列地址的方法有很多种，通常我们使用的是除留余数法，也就是说使用哈希函数对关键字得到的输出值对散列表长度取余得到的余数即为散列地址。
哈希槽是在redis cluster集群方案中采用的，redis cluster集群没有采用一致性哈希方案，而是采用数据分片中的哈希槽来进行数据存储与读取的。...计算一致性哈希是采用的是如下步骤： 对节点进行hash,通常使用其节点的ip或者是具有唯一标示的数据进行hash(ip),将其值分布在这个闭合圆上。...就是将真实节点计算多个哈希形成多个虚拟节点并放置到哈希环上，定位算法不变，只是多了一步虚拟节点到真实节点映射的过程 以雪崩现象来说明:如下图节点real1节点又俩个虚拟节点v100和v101,real2...说到这里你应该明白来吧 哈希槽 redis cluster采用数据分片的哈希槽来进行数据存储和数据的读取。...2.转移后 如果主节点有哈希槽，去调哈希槽，然后在删除master节点 注意：redis cluster的动态扩容和缩容并不会影响集群的使用。
计算 hashCode 的过程就称作 哈希。...因此可以发现，哈希 其实是随机存储的一种优化，先进行分类，然后查找时按照这个对象的分类去找。 哈希通过一次计算大幅度缩小查找范围，自然比从全部数据里查找速度要快。...哈希函数 哈希的过程中需要使用哈希函数进行计算。 哈希函数是一种映射关系，根据数据的关键词 key ，通过一定的函数关系，计算出该元素存储位置的函数。...哈希冲突的解决 选用哈希函数计算哈希值时，可能不同的 key 会得到相同的结果，一个地址怎么存放多个数据呢？这就是冲突。...用哈希函数计算关键字的哈希值（hash value）,通过哈希值这个索引就可以找到关键字的存储位置，即桶（bucket）。
当向该结构中： 插入元素 根据待插入元素的关键码，以此函数计算出该元素的存储位置并按此位置进行存放搜索元素 对元素的关键码进行同样的计算，把求得的函数值当做元素的存储位置，在结构中按此位置取元素比较，...= k_j ，但有：Hash( k_i ) ==Hash( k_j )，即：不同关键字通过相同哈希哈数计算出相同的哈希地址，该种现象称为哈希冲突或哈希碰撞。...解决哈希冲 闭散列 闭散列：也叫开放定址法，当发生哈希冲突时，如果哈希表未被装满，说明在哈希表中必然还有空位置，那么可以把key存放到冲突位置中的“下一个” 空位置中去。...其中：i =1,2,3…， H_0 是通过散列函数Hash(x)对元素的关键码 key 进行计算得到的位置，m是表的大小。...开散列 开散列法又叫链地址法(开链法)，首先对关键码集合用散列函数计算散列地址，具有相同地址的关键码归于同一子集合，每一个子集合称为一个桶，各个桶中的元素通过一个单链表链接起来，各链表的头结点存储在哈希表中
搜索元素 对元素的关键码进行同样的计算，把求得的函数值当做元素的存储位置，在结构中按此位置取元素比较，若关键码相等，则搜索成功 该方式即为哈希(散列)方法，哈希方法中使用的转换函数称为哈希(散列)...= k_j，但有：Hash(k_i) ==Hash(k_j)，即：不同关键字通过相同哈希哈数计算出相同的哈希地址，该种现象称为哈希冲突或哈希碰撞。...哈希函数设计原则： 哈希函数的定义域必须包括需要存储的全部关键码，而如果散列表允许有m个地址时，其值域必须在0到m-1之间 哈希函数计算出来的地址能均匀分布在整个空间中 哈希函数应该比较简单...2.4.1.1 线性探测 比如2.1中的场景，现在需要插入元素44，先通过哈希函数计算哈希地址，hashAddr为4，因此44理论上应该插在该位置，但是该位置已经放了值为4的元素，即发生哈希冲突 线性探测...所以可以按照以下方式进行查找：分别计算每个哈希值对应的比特位置存储的是否为零，只要有一个为零，代表该元素一定不在哈希表中，否则可能在哈希表中 注意：布隆过滤器如果说某个元素不存在时，该元素一定不存在，如果该元素存在时
（哈希函数的散列性） 如何生成多个哈希函数 这里我们介绍一种快速生成多个哈希函数的方法。...当我们需要向哈希表中put（插入记录）时，我们将key拿出，通过哈希函数计算hashcode。...假设我们预先留下的空间大小为16，我们就需要将通过key计算出的hashcode模以16，得到0-15之间的任意整数，然后我们将记录挂在相应位置的下面（包括key，value）。...计算shiyanlou的hashcode，然后模以16。...在实际哈希表应用中，它的查询速度近乎O（1），这是因为通过key计算hashcode的时间是常数项时间，而数组寻址的时间也是常数时间。
目录 一、哈希表是什么 二、哈希表存储结构 三、哈希冲突 ?线性探测法 ?二次探测法 编辑 ?...哈希表的解决方案是：各个元素并不从数组的起始位置依次存储，它们的存储位置由专门设计的函数计算得出，我们通常将这样的函数称为哈希函数。...y=x/10 这个哈希函数中，计算出它对应的索引值为 5，直接可以在数组中找到它。...设计一个好的哈希函数，可以降低哈希冲突的出现次数。哈希表提供了很多解决哈希冲突的方案，比如线性探测法、再哈希法、链地址法 ?...哈希桶（开散列法） 哈希桶法又叫链地址法(开链法)，首先对关键码集合用散列函数计算散列地址，具有相同地址的关键码归于同一子集合，每一个子集合称为一个桶，各个桶中的元素通过一个单链表链接起来，各链表的头结点存储在哈希表中
但是，你可能会好奇，对于扩展数据类型，例如结构体、数组和切片，Go语言是如何计算它们的哈希值的？ 首先，我们需要了解的是，Go语言中的哈希值计算是通过哈希函数完成的。...对于结构体，Go语言会将每个字段的哈希值进行组合，得到一个单一的哈希值。具体的组合方式是，Go语言会将第一个字段的哈希值左移一位，然后与第二个字段的哈希值进行异或操作，得到一个新的哈希值。...数组 而对于数组，Go语言会遍历数组中的每个元素，对每个元素计算哈希值，然后进行同样的组合过程。 切片 然而，对于切片，情况则有些特别。...为了解决这个问题，需要自定义一个哈希函数，这个函数能够根据切片的内容，而不是指针的值，来计算哈希值。具体来说，可以先将切片转换为一个字符串，然后使用Go语言的字符串哈希函数来计算哈希值。...但需要注意的是，如果我们需要使用扩展数据类型作为map的键，我们可能需要自定义哈希函数，以保证哈希值的正确计算。
上图中也说明在哈希函数计算中常见的一种行为：哈希冲突（Hash Collisions）。即有可能两个社保号的后 4 位均为 0000。...如果使用二度哈希（rehashing），则将导致所有的哈希被重新计算。而链接技术（chaining）将采用额外的数据结构来处理冲突，其将哈希表中每个位置（slot）都映射到了一个链表。...乘法哈希法的一个优点是对 m 的选择没有什么特别的要求，一般选择它为 2 的某个幂次，这是因为我们可以在大多数计算机上更方便的实现该哈希函数。...> 上图中也说明在哈希函数计算中常见的一种行为：哈希冲突（Hash Collisions）。即有可能两个社保号的后 4 位均为 0000。...乘法哈希法的一个优点是对 m 的选择没有什么特别的要求，一般选择它为 2 的某个幂次，这是因为我们可以在大多数计算机上更方便的实现该哈希函数。
当我们对某个元素进行哈希运算，得到一个存储地址，然后要进行插入的时候，发现已经被其他元素占用了，其实这就是所谓的哈希冲突，也叫哈希碰撞。...哈希函数的设计至关重要，好的哈希函数会尽可能地保证 计算简单和散列地址分布均匀,但是，我们需要清楚的是，数组是一块连续的固定长度的内存空间，再好的哈希函数也不能保证得到的存储地址绝对不发生冲突。...那么哈希冲突如何解决呢？...哈希冲突的解决方案有多种:开放地址法（发生冲突，继续寻找下一块未被占用的存储地址），再散列函数法，链地址法，而HashMap即是采用了链地址法，也就是数组+链表的方式， 简单来说，HashMap由数组+...链表组成的，数组是HashMap的主体，链表则是主要为了解决哈希冲突而存在的，如果定位到的数组位置不含链表（当前entry的next指向null）,那么对于查找，添加等操作很快，仅需一次寻址即可；如果定位到的数组包含链表
文件哈希码比较,用于更新文件 public static bool CompareFile(string str1, string str2) { string...p_1 = str1; string p_2 = str2; //计算第一个文件的哈希值 var hash = System.Security.Cryptography.HashAlgorithm.Create...byte[] hashByte_1 = hash.ComputeHash(stream_1); stream_1.Close(); //计算第二个文件的哈希值...byte[] hashByte_2 = hash.ComputeHash(stream_2); stream_2.Close(); //比较两个哈希值
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