这里记录如何使用这个程序校验文件，网上很多资源的下载很多都会提供文件的md5，SHA256等等之类的哈希值，便于下载者校验文件是否存在被修改，破坏等改变文件内容的操作 例如我们下载了当前最新版的kali...-- 枚举证书存储 -addstore -- 将证书添加到存储 -delstore -- 从存储删除证书 -verifystore -- 验证存储中的证书...-generatePinRulesCTL -- 生成捆绑规则 CTL -downloadOcsp -- 下载 OCSP 响应并写入目录 -generateHpkpHeader -- 使用指定文件或目录中的证书生成...HPKP 头 -flushCache -- 刷新选定进程(例如 lsass.exe)中的指定缓存 -addEccCurve -- 添加 ECC 曲线 -deleteEccCurve...PS C:\Users\Administrator\Downloads> Get-FileHash Get-FileHash命令可用于通过使用指定的哈希算法来计算文件的哈希值，可以接受的哈希算法有：SHA1
在默认情况下，Confluence 是不能在页面中显示目录和当前页面中的内容导航的。 因此我们可以使用的是 Confluence 分区。 然后有上面几种分区方式。...选择你需要的分区后再添加必要的宏就可以了。 出现的分区效果图如下图所示。 上面就显示了 Confluence 的分区效果图。
ls 命令在 Linux 中用于列出目录中的文件和目录。它是最常用的命令之一，可以通过不同的选项来显示文件和目录的详细信息。...基本语法ls [选项] [目录]常见用法： 列出当前目录中的文件和目录 直接运行 ls 会列出当前目录中的文件和子目录： ls 列出指定目录中的文件和目录 你可以指定一个目录来列出该目录中的内容： ls...-a：显示所有文件，包括隐藏文件（以点 . 开头的文件）。 ls -a -h：与 -l 选项一起使用，显示文件大小时会以人类可读的格式（KB、MB、GB等）显示。...ls -lh -R：递归显示目录中的文件和子目录。 ls -R -t：按修改时间排序，最近修改的文件显示在前面。 ls -lt -S：按文件大小排序，最大的文件显示在前面。...ls -i 综合使用示例： 显示详细信息并包括隐藏文件 ls -la 递归显示并按时间排序ls -ltR结论：ls 是一个非常强大的命令，通过结合不同的选项，你可以灵活地查看文件和目录的详细信息。
哈希表是一种常用的数据结构，广泛应用于字典、散列表等场合。它能够在O(1)时间内进行查找、插入和删除操作，因此被广泛应用于各种算法和软件系统中。...哈希表的实现基于哈希函数，将给定的输入映射到一个固定大小的表格中，每个表项存储一个关键字/值对。哈希函数是一个将任意长度的输入映射到固定长度输出的函数，通常将输入映射到从0到N-1的整数范围内。...整个操作过程在常数时间内完成，因为Python实现了哈希表来支持这些操作。 除了Python中的字典，哈希表也可以自己实现。...一种解决冲突的方法是使用链表，即在哈希表每个位置上存储一个链表，将冲突的元素加入到这个链表的末尾。当进行查找时，先使用哈希函数计算出元素应该在哈希表的位置，然后在对应的链表上线性地查找元素。...这种处理冲突的方法称为链式哈希表。 哈希表的时间复杂度取决于哈希函数的持续均匀，因此对于一个给定的哈希表和哈希函数，最好的方法是进行实验和调整，以达到最优的性能和效率。
mySQL中的哈希索引 在MySQL中，如果你使用的是Innodb存储引擎，那么经常会遇到B+树索引的概念，关于这个概念，之前的文章中我们讲过，除此之外，还有一种索引值得关注，那就是"哈希索引"。...先来介绍介绍关于哈希的一些知识，哈希是一种数据结构，最早是在数据结构这本书上看到的，也称之为散列表。...这样做有一个比较直观的问题，就是有的数字映射到了集合中的同一个位置，把这种现象称之为哈希碰撞，解决这种碰撞最直接的办法就是使用链接法，就是映射到集合中同一位置的元素用链表进行链接，这样查询的时候，就可以直接去遍历这个链表进行查询了...确切的说，对于Innodb的哈希索引，有以下特点： 1、Innodb的哈希索引不能由用户手动的创建。也就是常说的自适应哈希索引，站在这个角度来讲，确实不支持哈希索引。...2、Innodb会自动调优，如果判定自适应哈希索引能够提升效率，Innodb会自己建立相关的哈希索引，这个层面上讲，Innodb又支持哈希索引。 Innodb中哈希是怎样使用的呢？
在说redis中的哈希（准确来说是一致性哈希）问题之前，先来看一个问题：为什么在分布式集群中一致性哈希会得到大量应用？...这时，一致性哈希就派上用场了。 下面通过几个问题逐步介绍redis2.X和redis3.X中的一些特性，来了解一致性哈希在redis中的应用，以及遇到的问题，不同版本是如何解决的。...这个其实是在redis2.X中的问题，因为redis2.X不支持冬天扩容。这时我们可以考虑找一个合适的时间点如业务峰值低的时候，将环中的所有数据加载出来，灌入到另外一个新增节点后的环中进行处理。...redis集群内置了16384个哈希槽，当需要在集群中插入数据时，先对key使用crc16算法得出一个结果，然后把结果对16384求余数。...哈希槽的好处在于可以方便的添加或移除节点： 1）当需要增加节点时，只需要把其他节点的某些哈希槽挪到新节点就可以了 2）当需要移除节点时，只需要把移除节点上的哈希槽挪到其他节点就行了 5.redis3.X
题目 给定一个目录信息列表，包括目录路径，以及该目录中的所有包含内容的文件，您需要找到文件系统中的所有重复文件组的路径。 一组重复的文件至少包括二个具有完全相同内容的文件。...输入列表中的单个目录信息字符串的格式如下： "root/d1/d2/......该输出是重复文件路径组的列表。 对于每个组，它包含具有相同内容的文件的所有文件路径。...您可以假设目录名、文件名和文件内容只有字母和数字，并且文件内容的长度在 [1，50] 的范围内。 给定的文件数量在 [1，20000] 个范围内。...您可以假设在同一目录中没有任何文件或目录共享相同的名称。 您可以假设每个给定的目录信息代表一个唯一的目录。目录路径和文件信息用一个空格分隔。
[TOC] certutil 命令 描述:certutil用于备份证书服务下载查看缓存,管理Windows命令通过文件生成并显示加密哈希生成Hashfile，MD5,SHA1,SHA256，并且可以校验文件...-decode -- 解码 Base64 编码的文件 -encode -- 将文件编码为 Base64 -hashfile -- 通过文件生成并显示加密哈希支持...-- 枚举证书存储 -addstore -- 将证书添加到存储 -delstore -- 从存储删除证书 -verifystore -- 验证存储中的证书...generatePinRulesCTL -- 生成捆绑规则 CTL -downloadOcsp -- 下载 OCSP 响应并写入目录 -generateHpkpHeader -- 使用指定文件或目录中的证书生成...HPKP 头 -flushCache -- 刷新选定进程(例如 lsass.exe)中的指定缓存 -addEccCurve -- 添加 ECC 曲线 -deleteEccCurve
Python中，哈希是一种将相对复杂的值简化成小整数的计算方式。哈希值可以表示出原值所有的位，有些哈希值会得出非常大的数值，这样的算法通常用于密码学。 ...Python中也有基础的模块库可以支持部分哈希的算法。 不同的平台、不同的系统哈希值的计算可能会不同，这里简单对我自己的电脑做一个试探。...系统中运行如下： grey@DESKTOP-3T80NPQ:/mnt/e/01_workspace/02_programme_language/03_python/03_OOP/2017/08/16$python...，执行的结果确实是有一点差异。...但是，试探的对象创建的例子却跟我在其他地方看见的方式差不多，相应的哈希是通过id除以16实现的。只不过，在py2中的计算是整型，而py3中的计算则是浮点数。
文章目录 概念 常用的哈希码的算法 Object对象默认的toString()中的哈希码 测试案例 哈希码比较探究1 哈希码比较探究2 概念 在Java中，哈希码代表对象的特征。...=str2,str1==str3 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。 常用的哈希码的算法 1：Object类的hashCode.返回对象的内存地址经过处理后的结构，由于每个对象的内存地址都不一样，所以哈希码也不一样。...由此可见，2个一样大小的Integer对象，返回的哈希码也一样。 Object对象默认的toString()中的哈希码 假如.直接输出一个实例对象，出现一串字符串，代表什么？...你自己写的类没有覆盖这个方法的话就是继承Object类的这个方法，Object中toString()方法的实输出格式是这样的getClass().getName() + “@” + Integer.toHexString
对于不可变类型而言，不同的值意味着不同的内存，相同的值存储在相同的内存，如果将我们的不可变对象理解成哈希表中的Key,将内存理解为经过哈希运算的哈希值Value，这不正好满足哈希表的性质嘛。...三、为什么字典 key 必须是不可变的（可哈希hashable）？ 3.1 字典如何在 CPython 中实现？ CPython 的字典实现为可调整大小的哈希表。...在上面的两行代码中，第一行中的key是一个列表对象[1,2],第二行中要访问的的时候的那个key虽然也是[1,2]，但是由于列表list是可变对象，虽然这两行的列表值一样，但是他们并不是同一个对象，它们的存储地址是不一样的...将上面例子中的列表[1,2]换成元组（1,2），先来看一个简单的例子： d = {(1, 2): '100'} # 构造一个字典，key是元组(1,2) ，是一个不可变对象，是可哈希的 print(d...在上面的两行代码中，第一行中的key是一个元组对象（1,2），第二行中要访问的的时候的那个key也是（1,2），但是由于元组tuple是不可变对象，那么这两行的元组值一样，所以它们的存储地址是一样的，即
在SAS中使用哈希表十分简单，你并不需要知道SAS内部是怎么实现的，只需要知道哈希表是存储在内存中的，查找是根据key值直接获得存储的地址的精确匹配。...加上使用哈希表合并数据集时不用排序的优点，在实际应用中可以极大的提高程序运行效率，尤其是数据集较大的时候。但是由于哈希表是放到内存中的，因此对内存有一定要求！...在实际应用中，我们通常会碰到要选择把哪个数据集放到哈希表中的问题。在Michele M....从这句话可以看出，将最大的数据集放到哈希表中更为高效，但是在实际应用中根据程序的目的还是需要做出选择，即选择左连接（A left join B）还是右连接（A right join B）。...其实很简单，如果数据集不是很大的时候可以这样处理：如果是左连接那么就把数据集B放到哈希表中；如果是右连接就把数据集A放到哈希表中；如果是内接连（A inner join B）那么就把大的放到哈希表中。
众所周知，InnoDB使用的索引结构是B+树，但其实它还支持另一种索引：自适应哈希索引。 哈希表是数组+链表的形式。...通过哈希函数计算每个节点数据中键所对应的哈希桶位置，如果出现哈希冲突，就使用拉链法来解决。...更多内容可以参考 百度百科-哈希表 从以上可以知道，哈希表查找最优情况下是查找一次.而InnoDB使用的是B+树，最优情况下的查找次数根据层数决定。...自适应哈希索引是对innodb的缓冲池的B+树页进行创建，不是对整张表创建，因此速度很快。 可以通过查看innodb的status来查看自适应哈希索引的使用情况。...注意从哈希表的特性来看，自适应哈希索引只能用于等值查询，范围或者大小是不允许的。 等着查询： select * from xx where name = "xxx";
1.1.2.3 unordered_map的迭代器 1.1.2.4 unordered_map的元素访问 注意：该函数中实际调用哈希桶的插入操作，用参数key与V()构造一个默认值往底层哈希桶中插入...，如果key不在哈希桶中，插入成功，返回V()，插入失败，说明key已经在哈希桶中，将key对应的value返回 1.1.2.5 unordered_map的查询 1.1.2.6 unordered_map...解决哈希冲突两种常见的方法是：闭散列和开散列 2.4.1 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...：从发生冲突的位置开始，依次向后探测，直到寻找到下一个空位置为止 2.4.1.1.1 插入 通过哈希函数获取待插入元素在哈希表中的位置 如果该位置中没有元素则直接插入新元素，如果该位置中有元素发生哈希冲突...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
在Python中，有一个内置函数 hash()，它可以生成任何对象的哈希值，在进行对象不比较的时候，其实就是比较对象的哈希值（参阅《Python大学实用教程》）。 但是，你是否做过下面的操纵？...infty，然后将它作为hash()函数的参数，即得到无穷的哈希值，结果是31459，对这个结果的数字组成，应该并不陌生吧。...回到hash()函数，它是Python的一个内置函数，在上面的程序中调用它的时候，函数的指针由内置float类型（PyTypeObject PyFloat_Type）的tp_hash属性给出，即float_hash...-271828.0 : 314159.0; 由此可见，那个结果就是人为的规定。注意，上面代码中还有另外一个数字，271828，就是 自然常数 所包含的几个数字。...但是，如果在Python3中，负无穷的哈希值会是： >>> hash(float('-inf')) -314159 在Pyhton2中，结果就不同了： >>> hash(float('-inf'))
根据背景知识2，假设我们使用 sha1 算法进行 key 哈希，并且 key 使用 hex 文本形式作为文件名，则每个文件的文件名长度为 40 字节，存到目录中，一个 entry 就需要占用 4+2+2...方案2：分多层目录，最内层目录存储文件 使用提到的，取哈希文本前两字节作为目录名创建目录，将开头两字节相同的所有 key 都放到这个目录中的方法，即 /77/77e1ba46ee3a2b2d1558d7c5d07c4c0caa46c7bf...而第二层目录，由于已经在第一层里面分过一次类了，每个目录的文件数量会明显下降，假设 key 均匀分布的话（一个好的哈希算法应该尽量保证这一点，所以这个假设在现实中通常也是成立的），每个二级目录只需要存储...而每一次在目录中查找文件，都需要遍历目录的（最坏情况下所有）目录块才能找到目标文件对应的 entry。...2 层哈希转跳，第三层必须是叶子节点（即和方案2中的三层目录方案的跳转次数相同）。
，也需要很快的计算出对应表中的位置 哈希函数常用设计 1.直接定址法：哈希函数为线性函数，eg: f(k)=ak+b，a和b为常数 2.平方取中法：将关键字平方以后取中间几位 3.折叠法：先按照一定规则拆分再组合...的最大质数，用于关键字位数较多，并且关键字中每一位上数字分布大致均匀。...2.链地址法：哈希值相同的数据放在同一线性链表中 例如下面图上对需要储存的数据%11，那么12、23、34取余结果都一样是1，则采用链表的结构放在地址为1的空间，查找的时候通过哈希函数找到地址是1的链表...，向后查找即可 image.png 哈希在OC中的应用 NSDictionary 1.使用 hash表来实现key和value之间的映射和存储 2.字典的key需要遵循NSCopying协议，重写hash...该函数的动作如下： 1、从weak表中获取废弃对象的地址为键值的记录 2、将包含在记录中的所有附有 weak修饰符变量的地址，赋值为nil 3、将weak表中该记录删除 4、从引用计数表中删除废弃对象的地址为键值的记录
如果你试图通过 GetHashCode 得到的一个哈希值来避免冲突，你可能要失望了。...因为实际上 GetHashCode 得到的只是一个 Int32 的结果，而 Int32 只有 32 个 bit。 32 个 bit 的哈希，有多大概率是相同的呢？本文将计算其概率值。...对于 GetHashCode 得到的哈希值， 9292 个对象的哈希值冲突概率为 1%； 77163 个对象的哈希值冲突概率为 50%。...计算方法 计算哈希碰撞概率的问题可以简化为这样： 有 1, 2, 3, … n 这些数字； 现在，随机从这些数字中取出 k 个； 计算这 k 个数字里面出现重复数字的概率。...，你甚至可以使用计算器估算出哈希值碰撞的概率。
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