大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 散列的基本概念 什么是散列？为什么需要散列？ 散列是一种思想。...之所以选择中间的几位，是因为中间的几位是受到了原来的关键码更多数位的影响；相对于取高位数字（只受到原关键码高位数字影响）或者低位数字（只受到原关键码低位数字影响），取中间位数综合了更多位数的影响，因此随机性...不过与多槽位法不同，独立链法是将所有冲突的关键码组织成一个列表，利用列表的动态增长特性，来规避预备的冲突空间不足的问题。...公共溢出区法(overflow area) 基本思想与上面两个也是相同的，即在事先预备公共的溢出区，来存储关键码冲突的词条。...，也可以表示为两个正整数的平方和。
第13题: Roman to Integer 题目描述（简单难度） 和上一道题相反，将罗马数字转换成阿拉伯数字。 解法一 先来一种不优雅的，也就是我开始的想法。...第14题: Longest Common Prefix 题目描述（简单难度） 解法一 垂直比较 我们把所有字符串垂直排列，然后一列一列的比较，直到某一个字符串到达结尾或者该列字符不完全相同。...下边看一下我的代码，看起来比较多 //这个函数判断 index 列的字符是否完全相同 public boolean isSameAtIndex(String[] strs, int index) {...总 进行了垂直比较和水平比较，又用到了递归，solution 里还介绍了二分查找，感觉这里用二分查找有些太僵硬了，反而使得时间复杂度变高了。还介绍了前缀树，这里后边遇到再总结吧。...要记得我们的 nums 已经有序了，所以只需要找到一组之后，当前指针要移到和当前元素不同的地方。其次在遍历数组的时候，如果和上个数字相同，也要继续后移。文字表述比较困难，可以先看下代码。
假设p字符集为alpha-numeric（参考博客4，即p由数字和字母组成），穷举法就是穷举所有的字母和数字的组合，依次执行H运算，并将运算结果和q进行比较：如果不相同则继续寻找下一个；如果相同，则由于...实际上，在计算和下载彩虹表时，不同类型的明文（明文长度和字符集的差异）和使用的散列算法H（MD5、SHA等），其需要的彩虹表是不同的。...例如彩虹表下载网站（参考博客3）就按照不同的哈希函数、字符集和密码长度等的不同分成了很多不同的库，这些库使用的R函数都是不一样的，只有这样才能保证R函数的值域和所需猜解的明文取值范围保持一致。...# 让我们换一个角度来思考这个问题：假设有Tom和Jerry两个用户来注册同一个网站，两个用户的用户名分别就是Tom和Jerry。...比如加上随机字符串后的两个明文密码为：TomAndJerry134F5G5HIJ*和TomAndJerryPO3E68H&T86，然后我们分别对这两个字符串再执行哈希运算，最终得到了两个完全不同的密文。
香农第一定理告诉我们编码长度是有理论最小值的，摘录信息论这本书中的公式如下： 编码长度 ≥ 信息熵(信息量) / 每一个码的信息量 香农对此做出了严格的数学证明，同时还证明，只要编码系统设计得足够巧妙，...每个字母都代表一个终端节点（叶节点），比较F.O.R.G.E.T六个字母中每个字母的出现频率，将最小的两个字母频率相加合成一个新的节点。...比较5.R.G.E.T，发现R与G的频率最小，故相加4+4=8。 比较5.8.E.T，发现5与E的频率最小，故相加5+5=10。 比较8.10.T，发现8与T的频率最小，故相加8+7=15。...第二种方法，只投一家，其实这就是赌博，我的一些朋友购买股票时，会只买单只股票并且重仓，这种情况如果碰到了会有几倍收入，但是大多数情况下都是血本无归，这是极为糟糕的投资方式。...另一方面对于我花了一些精力，但是看样子也成不了的事情，我是坚决做减法退场止损。这条同样也适用于感情。
图一 图二 通过上面的两幅图片我们就能很清楚的知道色块情况了，每一个小块就 是一个色块，有些用白色来表示，而整个图的点则也是通过坐标来识别的，Ｘ，Ｙ两个点，这样我们就不难分清行和列了...色块了解了，我们可以通过取色块中的颜色来做为一个比较和判断的识别标准。我们对一个图中的数字进行取色，当颜色的值为黑色（0）时，我们将点记录为1，当所取的点值为白色（255）时，我们将点记录为0。...好了，和上章一样，我这 里给的代码比较少，需要详细代码的朋友直接下源程看吧，我的源程中注释都不少，应该比较容易能看懂，在这个例子中我的注释就不那么多了，因为重点和上个例 子差不多。...3、注意图片的长度和高度，上面提取的验证码是每一个单数字的长度及高度，而在这里是需要这整张图片的长度是多少，高度是多少，必需切成一个一个的数字进 行验证。...当验证码的长度相同，就开始判断两个字符串是否完全相等，如果完全相等的情况下就直接输出数字，说明这个数字无杂，除了背景以外，其它的都完全相同。
这种转换是一种压缩映射，也就是，散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出，而不可能从散列值来唯一的确定输入值。...哈希 vs 加密概括来说，哈希（Hash）是将目标文本转换成具有相同长度的、不可逆的杂凑字符串（或叫做消息摘要），而加密（Encrypt）是将目标文本转换成具有不同长度的、可逆的密文。...下面正式定义两者：一个哈希算法R=H(S)是一个多对一映射，给定目标文本S，H可以将其唯一映射为R，并且对于所有S，R具有相同的长度。...信息安全Hash算法在信息安全方面的应用主要体现在以下的3个方面：文件校验：我们比较熟悉的校验算法有奇偶校验和CRC校验，这2种校验并没有抗数据篡改的能力，它们一定程度上能检测并纠正数据传输中的信道误码...MD5比MD4来得复杂，并且速度较之要慢一点，但更安全，在抗分析和抗差分方面表现更好。
have a different number of columns 翻译：使用的 SELECT 语句具有不同的列数 (3)修改payload 因为不知道列数有几列，这就需要我慢慢试： 加一下列数,发现测试到...3的时候,出现了对我们很友善的回显，注意看会显得数字 2 和 3 这是我们注入的第二列和第三列。...; } 可以看到输出flag的条件是：key==str，这里是“==”，用到了php弱类型比较 加上?key=123，str的字符串转换为数字就是123，使得key和str相等。....“0x"开头跟数字的字符串（例如"0x1e240”）会被当作16进制数去比较 4.布尔值true和任意字符串都弱相等 5.当比较的一方是字符串时，会先把其转换为数字，不能转换为数字的字符串（例如"aaa...，“e"或"E"的子串转化为数字，与数字进行比较，如果相同则返回为true，不同返回为false，后面的所有字符串直接截断扔掉 20.
散列的应用 散列的应用范围比较广，散列表只是其一，其他方面诸如加密、安全等。 比如用散列函数生成文件的摘要（digest），并应用于数字签名（digital signature） 。...请注意，hash(10)和hash(10.0)的结果一样。显然，10和10.0是两个不同的对象（一个是整数，另外一个是浮点数），而它们的散列值相同。...像上述示例这样，-1和-2的散列值相同，称为散列碰撞（collision），即两个对象的散列值产生了冲突。 以上示例中，都是以数字作为hash()的参数，如果改用字符串，返回的也是整数形式的散列值。...这就意味着，用同一个类，创建了两个不同的实例对象，它们会有不同的散列值，例如： >>> class Laoqi: ......>>> x == y False 这符合Python的习惯，毕竟x和y是两个实例，在通常情况下，都是给类提供不同的参数，只不过这里演示得太简单了。
这种转换是一种压缩映射，也就是，散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出，而不可能从散列值来唯一的确定输入值。...简单的说就是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数。 HASH主要用于信息安全领域中加密算法，他把一些不同长度的信息转化成杂乱的128位的编码里,叫做HASH值....MD5比MD4来得复杂，并且速度较之要慢一点，但更安全，在抗分析和抗差分方面表现更好 3) SHA1 及其他 SHA1是由NIST NSA设计为同DSA一起使用的，它对长度小于264的输入，产生长度为160bit...MD5-Hash-文件的数字文摘通过Hash函数计算得到。不管文件长度如何，它的Hash函数计算结果是一个固定长度的数字。与加密算法不同，这一个Hash算法是一个不可逆的单向函数。...采用安全性高的Hash算法，如MD5、SHA时，两个不同的文件几乎不可能得到相同的Hash结果。因此，一旦文件被修改，就可检测出来。
这就是所谓不超过范围的情况下，数据类型越小越好 简单就好 简单数据类型的操作通常需要更少的CPU周期 1、整型比字符操作代价更低，因为字符集和校对规则是字符比较比整型比较更复杂 2、使用mysql自建类型而不是字符串来存储日期和时间...look，看到了，查询两个表的sql语句执行速度明显不一样！...尽量避免null 如果查询中包含可为NULL的列，对mysql来说很难优化，因为可为null的列使得索引、索引统计和值比较都更加复杂。...字符和字符串类型 varchar根据实际内容长度保存数据 使用最小的符合需求的长度。 varchar(n) n小于等于255使用额外一个字节保存长度，n>255使用额外两个字节保存长度。...-字符串”映射关系的查找表 特殊类型数据 曾经我使用varchar(15)来存储ip地址，然而，ip地址的本质是32位无符号整数不是字符串，可以使用INET_ATON和INET_NTOA函数在这两种表示方法之间转换
简介 SQL Server每个表中各列的数据类型的有各种形式，产生的效果也各有不同，我们主要根据效率兼顾性能的情况下讨论下如何规定类型。 ...5.关于Char和VarChar的选择 这类比较其实有一些了。如果懒得记忆，大多数情况下使用Varchar都是正确的选择。...所以如果列存储着像邮政编码这样的固定长度的数据，选择Char吧，否则选择Varchar会比较好。除此之外，Varchar相比Char要多占用几个字节存储其长度，下面我们来做个简单的实验。 ...首先我们建立表，这个表中只有两个列，一个INT类型的列，另一个类型定义为Char(5)，向其中插入两条测试数据，然后通过DBCC PAGE来查看其页内结构，如图4所示。 ? ...这个我们得结合主键索引的选择来具体分析，之前写过一篇关于索引的，以后有需要再进一步延伸来讲 总结 本篇文章对于设计表时，数据列的选择进行了一些探寻。
将这32位和一直在摸鱼的L0L_0L0按位与一下，就得到了R1R_1R1。R1R_1R1有了，L1L_1L1怎么来呢？左半部分全程摸鱼，L1L_1L1直接等于R0R_0R0哈哈。...值得注意的是，我们实际用的时候应该是还是得把w转化为方块，然后一行一行来进行按位与。当然把处理后得明文直接按列来直接与也行233。只要是两个16字节的方块按位与即可。...这个实例比较简单，如果寄存器再多一些就比较复杂了，因为每个寄存器都可能参与反馈，也可能不参与，我们需要一个简单的方法来让简化。 这里引入反馈系数。...一个合格的数字签名应该有以下要求 签名者事后不能抵赖自己的签名 任何其他人不能伪造签名 数字签名可由第三方认证，从而能够解决通信双方的争议 签名的产生必须使用发方独有的一些信息以防伪造和否认 签名的产生应比较容易...DSS DSS是美国数字签名标准，是Elgamal签名的变形，极为类似，其中用到了SHA hash算法。 盲签名和不可否认签名 这两个就不深究了。还无法想象使用场景，应该也不会考。
在上一次我们进行完银行卡卡号定位后，有一个问题在于我们没办法获得很多的银行卡图片来进行训练，比较常规的方法是我们来使用银行卡图片的背景，来生成含有银行卡卡号的数据集来让机器进行训练。...因为是伪造银行卡，我选择了一些银行卡的背景信息，尽量保证图片中干扰少，但是现在银行卡五花八门，这样的也得考虑到。 ?...知道前提这些消息后，我们现在需要对项目的一些参数进行修改，来产生我们所需要的图片 1：进入text_renderer\data\bg，选取你想要的背景(这里我选择的是银行卡背景) 2：进入text_renderer...3:进入parse_args.py,修改一些参数，在parse_args()函数里，我们可以调节产生的图片数量(默认20)，产生数字的长度(默认10)，因为后续要喂到CRNN中，我这里的尺寸为280*32...这样，我们就得到了符合格式的数据集： ? 多改改参数，样本多样化一些，训练即可
在上一次我们进行完银行卡卡号定位后，有一个问题在于我们没办法获得很多的银行卡图片来进行训练，比较常规的方法是我们来使用银行卡图片的背景，来生成含有银行卡卡号的数据集来让机器进行训练。...因为是伪造银行卡，我选择了一些银行卡的背景信息，尽量保证图片中干扰少，但是现在银行卡五花八门，这样的也得考虑到。...知道前提这些消息后，我们现在需要对项目的一些参数进行修改，来产生我们所需要的图片 1：进入text_renderer\data\bg，选取你想要的背景(这里我选择的是银行卡背景) 2：进入text_renderer...()函数里，我们可以调节产生的图片数量(默认20)，产生数字的长度(默认10)，因为后续要喂到CRNN中，我这里的尺寸为280*32，需要修改： 这里的chars_file改成eng.txt，因为数字在英文字符中...在这里，我们修改下main.py: 这样，我们就得到了符合格式的数据集： 多改改参数，样本多样化一些，训练即可
decimal类型比较复杂，支持精确计算，占用的空间也大，decimal使用每4个字节表示9个数字，如decimal(18,9)表示数字长度是18，其中小数位9个数字，整数部分9个数字，加上小数点本身，...如果表中有一列存储较长字符串，假设名字为URL，在此列上创建的索引比较大，有个办法可以缓解：创建URL字符串的数字哈希值的索引。...不使用的索引 不使用的索引徒然增加insert、update和delete的效率，应该及时删除 索引使用总结 索引的三星原则： 索引将查询相关的记录按顺序放在一起则得一星 索引中的数据顺序和查询结果的排序一致则得一星...索引中包含了查询所需要的全部列则得一星 第一个条原则的意思是where条件中查询的顺序和索引是一致的，就是前面说的从左到右使用索引。...索引覆盖扫描 增加汇总表 增加内存缓存系统记录数据条数 关联查询的优化 MySQL优化器关联表查询是这样进行的，比如有两个表A和B通过c列关联，MySQL会遍历A表，然后根据遍历到的c列的值去B表中查找数据
bit来编码一个对象的，这里有我们对估计不准，二进制编码方式的限制，以及我们其实并不能够真的去追求那样的极限情况，得均衡些。...除了计算机领域已经数学化得越快越好，压缩越大越好这种定义边界清晰的问题，冗余和长度一定是在一个中间态取到合适的值，再冗余就没必要了，再精简又怕有更多错误了。...此外，还有作为散列函数的循环冗余校验CRC，以及加密散列函数等，而格雷码则是在编码的过程中引入相邻数代码仅有1位不同，使得其自动具有纠错码的功能。...汉明码的奇偶校验矩阵的是通过列出所有长度为 r 的非零列向量构成的。 我知道你已经犯迷糊了，这都什么乱七八糟的啊，别担心，我给你说下思路，推导一番，你就明白了。...其实方程组本身是不区分哪个是校验位哪个是原码位的，这里把校验位和原码位分开看反而掩盖了本质。 有一条很有意思的性质，就是mod2的加法和减法，本来是互逆的两个运算，却完全相同。
越来越远，那么今天借着咱们IT 巡游屋这个平台，和大家分享一下关于map的原理，让大家读完这篇文章后，再也不会因为map而倒在面试的路上 二、什么是哈希 • 什么是哈希 翻译成 “散列” ，就是把任意长度的输入...，通过散列算法，变成固定长度的输出，该输出就是散列值，这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做散列表。...，因为如果一样不就发生哈希冲突了，那么我们怎么能让一个数和一个常量计算得到的结果尽可能的不一样呢，那就是参与运算的位数越多，最终计算出来的结果就越不一样，因为 key的hashCode 求出一个32 位长度的二进制数字数字...，如果我拿32 位的hashCode 值和 n-1 直接计算，相当于有很多位没有参与到运算，这样就容易产生重复，那为了能让32 位数都尽可能参与到运算，那我只能在32 位 长度的二进制头上来上一刀，再让前边的半截和后边的半截计算一样...0,1 平均概率最高的一个符号，就好像这样 如果做到了以上两步，那么我就保证两件事情 第一点 32位的变化值 他尽可能的参与到运算 第二点 得到的结果是一个0,1 平均最高的数字 接下来我们来看式子二
比如昨天刷的那道不用乘除号来实现除法运算的问题，我沾沾自喜地使用累加配合竖式运算，然而更多的解法是应用位运算——做完题目之后，我还是没有学会位运算。...再比如，之前涉及括号的题目，用到了栈、动态规划，初接触、分析时大概了解到一些，再遇到类似的题目却完全没头绪。...如果不存在下一个更大的排列，则将数字重新排列成最小的排列（即升序排列）。 必须原地修改，只允许使用额外常数空间。 以下是一些例子，输入位于左侧列，其相应输出位于右侧列。...，之前在第 20 题“有效的括号” 和第 22 题“括号生成” 时曾接触到栈的应用，也就是通过列表来实现元素先入后出，但没有深挖和练习。...当然，得满足 i 不小于 2 才行。 类似地，再继续分析在 i-1 位上是右括号的情况，会更复杂，但是也能找到 dp[i] 和之前位置上 dp 值的关系。
MySQL的特性 了解MySQL的特性有助于更好地使用MySQL。MySQL与其他常用数据库最大的区别是存储引擎的概念，它负责存储和读取数据。不同的存储引擎有不同的特性。...decimal类型比较复杂，支持精确计算，占用的空间也大，decimal使用每4个字节表示9个数字，如decimal(18,9)表示数字长度是18，其中小数位9个数字，整数部分9个数字，加上小数点本身，...如果表中有一列存储较长字符串，假设名字为URL，在此列上创建的索引比较大，有个办法可以缓解：创建URL字符串的数字哈希值的索引。...不使用的索引 不使用的索引徒然增加insert、update和delete的效率，应该及时删除 索引使用总结 索引的三星原则： 索引将查询相关的记录按顺序放在一起则得一星 索引中的数据顺序和查询结果的排序一致则得一星...索引中包含了查询所需要的全部列则得一星 第一个条原则的意思是where条件中查询的顺序和索引是一致的，就是前面说的从左到右使用索引。
比如想要识别数字1和5，可以把数字的特征分开，每一个不同的神经元识别一部分，然后综合结果。这些都是像素点，所以每经过一层神经元就会从图像中提取特征。再对图片进行匹配和识别。...第i层提取了特征，传到了i+1层，i+1层在i层的基础上再提取一些更加复杂的特征，传到i+2层。最后每一次都可以提取出特征来，这样就可以最大限度的把数据的特征保留下来。...就好像手写数字识别得到每一个数字的特征，包含了一些提取出有用的特征，可以得到一些数据具有代表性的信息。...所以证明了上诉情况一定是有Rank(A) = Rank(A,C) 而由于R(C) <= R(A,C)，所以R(C) <= R(A)，同理，也可以证明得R(C) <= R(B)，而在这里 ?...所以，一般的，如果我们有M个N维向量，想将其变换为由R个N维向量表示的新空间中，那么首先将R个基按行组成矩阵A，然后将向量按列组成矩阵B，那么两矩阵的乘积AB就是变换结果，其中AB的第m列为A中第m列变换后的结果
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