include #include #include //节点结构体 struct LinkNode { void* data;//万能指针接收用户输入的不同类型数据.../头节点初始化 llist->pHeader.next = NULL; llist->pHeader.data = NULL; llist->size = 0; return llist;//返回的是链表结构体...->next; //释放删除的节点 free(delNode); delNode = NULL; //更新链表的长度 list->size--; } //按照值来删除 void del_LinkList...->pHeader.next = NULL; //节点个数置空 mylist->size = 0; } //返回链表的长度 int size_List(LinkList list) { if (list...:%d\n", size_List(list)); destory_List(list); printf("\n链表的长度:%d\n", size_List(list)); return 0; }
其实用UUID获取指定长度的唯一标识码还是比较方便的.所以,就复制粘贴写了个工具,获取4/8/12/16/20/24/36位的UUID值.就是生成一个UUID,然后截取作为返回值就ok了...."后得到不同长度的UUID * 056085ce-8e46-492a-bcec-9a4d3690ce83 * 8 + 4 + 4 + 4 + 12 * @author 王俊 * @since 2017.07.21...System.out.println(get24UUID()); System.out.println(get32UUID()); } /** * 获得4个长度的十六进制的...; String[] idd=id.toString().split("-"); return idd[0]+idd[1]; } /** * 获得16个长度的十六进制的...String[] idd=id.toString().split("-"); return idd[0]+idd[1]+idd[2]+idd[3]; } /** * 获得24个长度的十六进制的
Python返回数组（List）长度的方法 array = [0,1,2,3,4,5] print len(array)
支持以下功能： 平均哈希（ahash） 感知哈希（phash） 差异哈希（dhash） 小波哈希（whash） HSV 颜色哈希（colorhash） 抗剪切哈希（crop-resistant hashing...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。...（phash/ahash/dhash/小波hash） perception hashing 感知哈希，不同于aHash，但首先它确实是离散余弦变换和频域。...hash_size * highfreq_factor hash_size代表最终返回hash数值长度 highfreq_factor，代表resize的尺度 案例： highfreq_factor...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。
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。...经过DCT变换后的系数矩阵从左上角到右下角频率越来越高，因此图片的能量主要保留在左上角的低频系数上了。具体步骤：（1）缩小尺寸：pHash以小图片开始，但图片大于8x8，32x32是最好的。...os.path.dirname(os.path.dirname(__file__))# Hash值对比def cmpHash(hash1, hash2,shape=(10, 10)): n = 0 # hash长度不同则返回...(pHash)def pHash(img,shape=(10,10)): # 缩放32*32 img = cv2.resize(img, (115, 114)) # , interpolation
感知哈希算法是一类算法的总称，包括aHash、pHash、dHash。顾名思义，感知哈希不是以严格的方式计算Hash值，而是以更加相对的方式计算哈希值，因为“相似”与否，就是一种相对的判定。...几种hash值的比较： aHash：平均值哈希。速度比较快，但是常常不太精确。 pHash：感知哈希。精确度比较高，但是速度方面较差一些。 dHash：差异值哈希。精确度较高，且速度也非常快 1....（pHash）： 均值哈希虽然简单，但是受均值影响大。...差异值哈希算法（dHash）： 相比pHash，dHash的速度要快的多，相比aHash，dHash在效率几乎相同的情况下的效果要更好，它是基于渐变实现的。...计算哈希值差异 # 计算两个哈希值之间的差异 def campHash(hash1, hash2): n = 0 # hash长度不同返回-1,此时不能比较 if len(hash1
除了上面广告场景中的应用，图片相似度识别任务还出现在很多应用场景中，比如google提供的“相似图片搜索”服务。google支持用户输入一张图片或者图片地址，返回和这张图片相似的图片。...02 基于phash算法的图片相似度识别 2.1 当前的基于phash算法获取图片素材指纹 当前我们解决图片相似度识别任务主要是基于phash(感知哈希算法，Perceptual hash algorithm...从广告素材中先选择三张不同的图片1.jpg、2.jpg和3.jpg。...下面是各种不同的情况相似度得分： 当两张图片完全一样时(image_1=image_2=22.jpg)相似度为1，因为是完全相同的图片，所以得分是最高的； 当两张完全不同的素材图片时(image_1=22...下面给出phash算法的源码： # func:根据phash算法获取哈希值 # PIL：Python Imaging Library,已经是Python平台事实上的图像处理标准库了。
可以直接pip： pip install imagehash 1 perception hashing 感知哈希，不同于aHash，但首先它确实是离散余弦变换和频域。...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...= hash_size * highfreq_factor hash_size代表最终返回hash数值长度 highfreq_factor，代表resize的尺度 案例： highfreq_factor...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。...它的工作原理在频域中作为pHash但它使用DWT代替DCT变换。
，然后通过resultType一一对应实体类，这种方式简直... 2.我们不通过创建实体类，来获得一个表中的所有数据，或者部分数据的键值对形式的值，我们该怎么做？...原因是，当我们的resultType写成一个实体类的时候，MyBatis首先会找这个实体类里面的字段，然后根据字段进行映射， 但是我们的Object对象它里面有字段吗？？？...------------------------------------------------------------------- 像这种想要返回实体类的东西我们还得借助Map的 所以我们的写法应该是这样的 /* Warning： 这里边如果是要获取多个值的话就必须写成List的值了。
背景 检查两个图片的相似度，一个简单而快速的算法：感知哈希算法(Perceptual Hash)，通过某种提取特征的方式为每个图片计算一个指纹（哈希），这样对比两个图片相似与否就变成了对比两个指纹异同的问题...实现 Step1.缩小尺寸 将图片缩小到8*8的大小，这样做可以去除图片的细节，只保留结构和明暗等基本信息，同时摒弃不同尺寸和比例带来的图片差异。...Step4.计算哈希 这里哈希的计算方法是：上面说的64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，小于记为0。...将每个像素的比较结果组合在一起成为一个64位的二进制整数，这个整数就是此图片的指纹。 Step5.对比哈希 不同图片对比的方法，就是对比它们的64位哈希中，有多少位不一样（汉明距离）。...一般来说如果不同的位数不超过5，就说明两张图片很相似，如果大于10，就很可能是两张不同的图片。
def colors(c): def set_color(func): def red(*word): retu...
前面已经整理了aHash和dHash的算法原理和python代码（戳：图片相似度识别：aHash算法，图片相似度识别：dHash算法），今天来介绍hash三兄弟的最后一个——pHash。...1 pHash算法 pHash中文叫感知哈希算法，通过离散余弦变换(DCT)降低图片频率，相比aHash有更好鲁棒性。 基本原理： 缩小尺寸。将图片缩小为32*32大小。 灰度化处理。...DCT是一种特殊的傅立叶变换，将图片从像素域变换为频率域，并且DCT矩阵从左上角到右下角代表越来越高频率的系数，但是除左上角外，其他地方的系数为0或接近0，因此只保留左上角的低频区域。...f(i)为原始的信号，F(u)是DCT变换后的系数，N为原始信号的点数，c(u)是补偿系数。 二维DCT变换公式： ? 二维变换是在一维变换的基础上得来的，并且上述公式可以转化为 ?...3 优缺点 pHash相对aHash鲁棒性更好，但速度会略慢。从上述例子也可以看出，用不同的方法最后的相似度数值不同，因此在实际应用中还需结合实际效果不断调整确定阈值。
. 2、感知哈希算法(pHash) 节选自： 图像检索︱图像的相似性搜索与图像向量化、哈希化（文献、方法描述） 平均哈希算法过于严格，不够精确，更适合搜索缩略图，为了获得更精确的结果可以选择感知哈希算法...最后比对两张图片的指纹，获得汉明距离即可。 这等同于”汉明距离”(Hamming distance,在信息论中，两个等长字符串之间的汉明距离是两个字符串对应位置的不同字符的个数)。...如果不相同的数据位数不超过5，就说明两张图像很相似；如果大于10，就说明这是两张不同的图像。 ....得到哈希值之后，需要求距离，这里较多使用海明距离（来源）。 这等同于”汉明距离”(Hamming distance,在信息论中，两个等长字符串之间的汉明距离是两个字符串对应位置的不同字符的个数)。...如果不相同的数据位数不超过5，就说明两张图像很相似；如果大于10，就说明这是两张不同的图像。
这个功能最核心的东西就是怎么让电脑识别图片。 这个问题也是困扰了我，在偶然的机会，看到哈希感知算法。这个分两种，一种是基本的均值哈希感知算法(dHash)，一种是余弦变换哈希感知算法(pHash)。...dHash是我自己命名的，为了和pHash区分。...这样就剩下一个长度为16的字符串。这个字符串也就是这个图片可识别的哈希值。...(汉明距离是两个字符串对应位置对比，总共不同的个数) 很明显，旋转了90度汉明距离变得很大。在dHash算法中，它们是不同的。而我们肉眼可以看出其实是一样的。前面说过dHash算法比较较真、比较敏感。...若要处理一定程度的变形，得要调整一下这个算法。 pHash算法就是基于dHash算法调整而来的，用第一次计算得到的值进行余弦变换。所以命名为余弦哈希感知算法。它可以识别变形程度在25%以内的图片。
使用哈希算法进行图像去重 哈希算法是一种非常常用的去重算法，通过对图片进行哈希计算，得到一个指纹，再通过比较指纹的方式找到相似的图片。...).count("1") 使用局部敏感哈希算法进行图像去重 局部敏感哈希算法（LSH）可以更加精确地比较两张图片的相似度，以达到更好的去重效果。...感知哈希算法（pHash）是一种比较复杂的哈希算法，它考虑了图片的颜色、纹理、边缘等因素，因此可以更加精确地比较两张图片的相似度。...(img2) #比较哈希值 print(hash1 - hash2) 总结 本文介绍了Python图像去重的三种方法，分别是哈希算法、局部敏感哈希算法和感知哈希算法。...if __name__ == '__main__': path = r'D:\data\img_dir' all_files = list_all_files(path) # 返回包含完整路径的所有图片名的列表
在日常的开发过程中，经常会遇到端口占用冲突的问题。那是不是不同的进程不能同时监听同一个端口呢？这个小节就来介绍 SO_REUSEPORT 选项相关的内容。 通过阅读这个小节，你会学到如下知识。...惊群问题带来的是 CPU 资源的浪费和锁竞争的开销。根据使用方式的不同，Linux 上的网络惊群问题分为 accept 惊群和 epoll 惊群两种。...，可以看到监听 9090 端口的是两个不同的 socket，它们的 inode 号分别是 2168508 和 2168453。...监听的端口号经过哈希算法运算打散到这些哈希桶中，相同哈希的端口采用拉链法解决冲突。...，这个函数返回 [0-31] 之间的值 unsigned int hash = inet_lhashfn(net, hnum); // 根据哈希槽位得到当前 LISTEN 套接字的链表 struct
题目 给你一个字符串 s ，返回 s 中 长度为 3 的不同回文子序列 的个数。 即便存在多种方法来构建相同的子序列，但相同的子序列只计数一次。 回文 是正着读和反着读一样的字符串。...示例 1： 输入：s = "aabca" 输出：3 解释：长度为 3 的 3 个回文子序列分别是： - "aba" ("aabca" 的子序列) - "aaa" ("aabca" 的子序列) - "aca..." ("aabca" 的子序列) 示例 2： 输入：s = "adc" 输出：0 解释："adc" 不存在长度为 3 的回文子序列。...示例 3： 输入：s = "bbcbaba" 输出：4 解释：长度为 3 的 4 个回文子序列分别是： - "bbb" ("bbcbaba" 的子序列) - "bcb" ("bbcbaba" 的子序列)...解题 对每个字符左右的字符进行计数 遍历中间字符，同时查找左右两侧的26个字符是否都存在 两侧都存在则将字符串编码成26进制数存入哈希set，最后返回哈希个数 class Solution { public
varchar长度短的情况下，基于这个字段的group by效率更高。所以开发在设计表的时候要使该字段在满足业务需求的情况下尽可能的小。...ps:本想找源码看看代码那是怎么处理的，直接用vim看文件太累了，还是把家里的ubuntu电脑带来，下载源码用eclipse跟吧。。。。...吐槽微软的vs,,,,,,,太麻烦，还tm要安装windows最新版本 因为group by是需要排序的，上面的测试中也是只有排序的地方可能走的方式不同，所以我就直接在filesort.cc中filesort
给定一个字符串，请你找出其中不含有重复字符的最长子串的长度。 示例 1:输入: "abcabcbb" 输出: 3 解释: 因为无重复字符的最长子串是 "abc"，所以其长度为 3。...示例 2:输入: "bbbbb" 输出: 1 解释: 因为无重复字符的最长子串是 "b"，所以其长度为 1。 解决方案 对于本道题，题意很简单，“不重复”和“最长字串”抓住这两个关键字眼。...所以在一串给定得字符串中，通过循环的方式让后面和前面的字符进行对比。对于无顺序比较，这里我们采用set（）函数，无序不重复元素集，可进行关系测试，删除重复数据，还可以计算交集、差集、并集等。...最后将不重复字符串用len（）函数进行计算长度。在一系列过程中用到了for循环，if条件语句，sorted（）函数。 接下来展示完整的代码。...图2.1 结语 对于本次这个题目，在于循环的使用和条件语句，一些缩进的注意，缩进容易导致很多错误，还有就是本题用到的函数比较多，所以要很好的利用好每一个函数。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 哈希的关键在于算法，呵呵，我这算法，不说了，见笑了。...哈希在内核中用得非常之广，准确来说是链表，下面是一个相对简单的例子，希望能对大家理解hash有些帮助。...pnode = NULL; node_t *phead = NULL; //通过HASH函数计算表索引 index = hash_code(data); //将data存入index位置链表的链表头...->hash[index]; if (NULL == phash->hash[index]) { //phead = pnode; phash->hash[index] =...pnode; } else { pnode->next = phash->hash[index]; phash->hash[index] = pnode;
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