hash functions

最新推荐文章于 2022-05-04 23:46:55 发布
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分类专栏： 笔记 文章标签： 哈希算法 算法
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这里我们看一看标准库自己实现的hash function吧：
在这里插入图片描述
标准库的hash函数只针对内置类型，对于自定义类型无法进行hash；

其hash值输出为下图：
在这里插入图片描述
不同版本的编译器对应的hash函数有所不同。

这里附上vs2019的hash源码在这里插入图片描述

hashFunctions
03-21
标题"hashFunctions"暗示我们将探讨哈希函数的基本原理和其在Java中的使用。哈希函数是一种特殊函数，它接受任意大小的输入（也称为键或消息），并返回固定大小的输出，通常称为哈希值。这个过程称为哈希化。理想...
王晓云：How to Break MD5 and Other Hash Functions
09-14
王晓云博士的研究论文《How to Break MD5 and Other Hash Functions》详细论述了如何对MD5等哈希函数进行攻击。在这篇论文中，王晓云博士和合著者Hongbo Yu提出了一个全新的攻击方法，他们通过这种方法可以在大约15...
哈希函数（Hash Functions - 散列函数）的基本介绍（SHA-2，SHA-256，MD-5，Scrypt，BCrypt等）
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在vs中使用hash_map的一个小总结
孤独的糖三角
04-15 5941
一直以来都不是太习惯使用hash_map 在项目中首次使用，本来以为可以像使用vector的遍历操作来调用的，但是……   hash_map的原理是使用一个hash函数，来存储key和value 看了一下这里：http://technet.microsoft.com/en-us/office/525kffzd(VS.90).aspx 原来在vs中的hash_map已经被unordered
wikioi1553 互斥的数
masterwater的博客
02-03 350
1553 互斥的数  时间限制: 1 s  空间限制: 128000 KB  题目等级 : 黄金 Gold 题解 题目描述 Description 有这样的一个集合，集合中的元素个数由给定的N决定，集合的元素为N个不同的正整数，一旦集合中的两个数x,y满足y = P*x，
对字符串进行哈希的算法，hash_func
lujianxin1098的专栏
04-25 3565
最近做了一个项目，需要对字符串进行大量查找，对效率
Chameleon Hash Functions
不染心的博客
09-15 3841
Chameleon Hash Functions（变色龙哈希） ​ 文章目录Chameleon Hash Functions（变色龙哈希）前言一、变色龙Has是什么？二、变色龙散列基于无爪陷门排列三、 基于离散对数的变色龙哈希四、数字签名五、Github源码 前言 提示：这篇博客是我在阅读论文后根据自己的理解写的，可能有些翻译不准确，欢迎大家指正！ 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、变色龙Has是什么？ 传统哈希函数的难以找到碰撞，变色龙哈希可以人为的设一个“弱点”或者“后门”：掌握了这
变色龙哈希函数Chameleon Hash Functions
qq_40713201的博客
05-04 3457
变色龙哈希函数Chameleon Hash Functions一、哈希函数1.1 哈希函数定义1.2 哈希函数性质1.3 哈希函数存在的问题二、 变色龙哈希函数2.1 变色龙哈希函数定义2.2 变色龙哈希函数算法2.3 变色龙哈希安全需求2.4 变色龙哈希函数分析2.5 变色龙哈希函数构造 一、哈希函数 1.1 哈希函数定义 哈希函数Hash()是密码学中经常用到的一个函数（记住它并不是加密技术，独立于非对称加密和对称加密之外的函数），任意大小的输入消息m 经过哈希函数H ( ) 映射成一个固定长度的输出值
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《从标准假设中保留属性的哈希函数》这篇论文探讨了一种特殊类型的哈希函数——属性保留哈希函数（Property-Preserving Hash Functions），这种函数能够在压缩输入数据的同时，保持某些特定属性，允许在仅知道哈希值...
Programmable Hash Functions from Lattices: Short Signatures and IBEs with Small Key Sizes
02-10
与之前由Ducas和Micciancio[24]以及Alperin-Sheriff[6]使用类似技术构建的标准模型短签名方案相比，新方案不再需要使用易受攻击的变色龙哈希函数（chameleon hash functions）来实现存在不可伪造性（existential ...
make编译makefile文件时可能会出现的问题
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1 make编译makefile文件时可能会出现的常见问题之一就是文件格式问题 了： make后会报错：make：*** 缺失分隔符 停止； 这是因为书写格式不正确导致的错误，通常是因为将Tab键替换为了空格键 导致的格式错误，只需要将错误行找出并将空格键改为Tab键，并且代码高亮则说明格式修改正确。 2 常见问题之二： 出现这种是因为犯了一个和本人一样的粗心问题，这题提示没有server.o文件是因为编译期间没有找到sever.c文件导致无法生成.o文件，所以，一定是因为没有注意.c文件
浅谈IP协议的作用和特点
qq_48168706的博客
12-30 7198
网络层最核心的协议就是IP协议。IP协议根据数据包的目的IP地址来决定如何传输。如果数据包不能直接发送到目标主机，那么IP协议就会为它寻找下一个合适的路由器，并将数据包交付给该路由器来转发。多次重复这一过程，数据包最终到达目标主机，或由于发送失败而被丢弃。所以，IP协议使用跳转的方式确定通信路径。 IP协议的特点：无连接，不可靠，无状态 1，无连接是指：IP通信的双方都不长久地维持对方的任何信息。这样的话，上层协议每次发送数据的时候，都必须明确地指定对方的IP地址。 2，不可靠是指：IP协议不保证数据报能够
UDP的优缺点
qq_48168706的博客
12-28 5645
UDP的优点：一般把UDP和TCP进行想比较，因为UDP没有TCP的确认机制，重传机制，拥塞控制，所以相对于TCP，UDP的速度快于TCP并且安全，但这同时也是UDP的一个缺点，这个我们后面说，UDP是一个无状态的传输协议，所以它在传递数据时非常快。没有TCP的各种机制，UDP相较TCP被攻击者利用的漏洞也要少一些。但是UDP也有无法避免的攻击，比如：UDP flood攻击。 UDP缺点：上面我们说到，UDP没有TCP的各种机制，这会使得UDP不可靠，不稳定，在数据传输的时候，如果网络质量不好的话，就会容易
TCP的优缺点
qq_48168706的博客
12-28 5552
TCP的缺点：慢，效率低，占用系统资源高，容易被攻击，TCP在传输数据之前需要建立连接，这会消耗时间，而且在传输数据的时候，它的一些机制，比如重传机制，确认机制，拥塞控制机制都会消耗大量的时间，并且需要在每台设备上都要维护到所有的连接，每一个连接都会占用CPU资源，内存等硬件资源。TCP的确认机制也导致其在建立连接的过程中受到攻击，最常见的攻击就是DDOS，DOS攻击等。 但是它的个别缺点同时又是TCP的优点(真是爱恨交织） TCP的优点：因为他的确认机制和重传机制的存在，所以TCP是可靠的，稳定的，并且在
浏览器输入一个URL的详细过程
qq_48168706的博客
12-30 1634
在浏览器输入URL 浏览器要将URL解析为IP地址，解析域名就要用到DNS协议，首先主机会查询DNS的缓存，如果没有就给本地的DNS发送查询请求。DNS查询分为两种方式，一种是递归查询，一种是迭代查询。如果是迭代查询，本地的DNS服务器，向根域名服务器发送查询请求，根域名服务器告知该域名的一级域名服务器，然后本地服务器给该一级域名服务器发送查询请求，然后依次类推直到查询到该域名的IP地址。DNS服务器是基于UDP协议的。 得到IP地址后，浏览器就要与服务器建立一个http连接。因此要用到http协议。htt
HTTP请求之POST和GET
qq_48168706的博客
01-08 1497
相信对于HTTP大家也是耳闻熟详了，对于它的TCP连接也是老八股了，相信什么三次握手和四次挥手也是老生常谈的东西了，这些不是今天文章的主要内容，所以在这里就不细说了，接下来就进入主题吧！ 每次当大家在输入栏中输入URL地址后就会呈现出界面，有没有想过他是通过什么方法来得到？ 在HTTP中请求方法有两种：POST和GET 直接在地址栏里输入的请求是GET请求，而POST是将资源请求放在表单进行操作的，GET请求的资源可以放在URL的参数中，POST将资源的请求放在body里，这样的做的好处是相比较GET来说安
function Selected_Data_Index = BPLSH(Data,M,L,W) %----------Data Reduction----------% %Normalizing the data between 0 and 1 maximum = max(Data(:,1:end-1)); %找出Data第一列到倒数第二列，每一列元素的最大值 minimum = min(Data(:,1:end-1)); maxmin = maximum-minimum; maxmin(maxmin==0) = 1; Data(:,1:end-1) = (Data(:,1:end-1) - minimum)./maxmin; % ./ 一一对应相除 %将Data 第一列 到 倒数第二列所有行的元素赋值 Dimension = size(Data(:,1:end-1),2); % Number of features M; % Number of hash functions in each table L; % Number of hash tables W; % Bucket size %s = rng; %Reset Random Number Generator 重置随机数生成器 a = normrnd(0,1, [M*L , Dimension]); %生成M*L?Dimension的随机矩阵，每个元素都是从均值为0，标准差为1的正态分布中随机生成 %# Generate a in floor((ax+b)/W) b = W.*rand(M*L,1); % Generate b in floor((ax+b)/W) %生成M*L行1列伪随机数 % Calculating the buckets of samples % disp('Bucket Assigning'); Bucket_Index_Decimal_All = int32(zeros(L,size(Data(:,1:end-1),1))); 解释一下
最新发布
06-06
该函数的功能是进行数据降维，使用了基于局部敏感哈希（BPLSH）的方法。 下面是对函数中代码的解释： 1. 对数据进行归一化，将所有特征值缩放到0和1之间。 2. 定义了三个参数：M表示每个哈希表中的哈希函数数量，L表示哈希表数量，W表示哈希桶大小。 3. 生成随机数矩阵a和b，用于哈希函数的计算。其中a是一个M*L行，每行包含Dimension个元素的矩阵，每个元素都是从均值为0，标准差为1的正态分布中随机生成的。b是一个M*L行，每行只有一个元素，这个元素是从0到W之间的随机整数。 4. 计算数据样本的哈希桶索引。对于每个样本，使用M个哈希函数将其映射到M个哈希桶中，并将这M个哈希桶的索引值连接起来作为该样本在一个哈希表中的索引。最终得到一个L行，每行包含所有样本在该哈希表中的索引值的向量。这个向量中的每个元素是一个十进制整数，表示样本在对应哈希桶中的索引。 5. 将所有样本在L个哈希表中的哈希桶索引值合并，得到一个L*实例数的矩阵Bucket_Index_Decimal_All。其中每一列是一个实例在L个哈希表中的哈希桶索引值。 6. 返回Bucket_Index_Decimal_All。
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