无论安全从业人员用计算机做什么，有一种工具对他们每个人都很有用：加密 哈希（散列）(hash)函数。...这就是为什么它们有时候被称作 单向哈希函数(one-way hash function)。 但是哈希函数是用来做什么的呢？为什么“唯一”的属性如此重要？...唯一的输出 在描述哈希函数的输出时，“ 希望唯一(hopefully unique)”这个短语是至关重要的，因为哈希函数就是用来呈现完全唯一的输出。...验证二进制数据 哈希函数的典型用途是当有人给你一段二进制数据，确保这些数据是你所期望的。...下面是一个简单的例子： $ shasum -a256 ~/bin/fop 87227baf4e1e78f6499e4905e8640c1f36720ae5f2bd167de325fd0d4ebc791c
我们知道，log4cpp,glog都为C++程序提供了强大的日志输出功能，能实现远远超上面的很多功能，但是有的时候我真的不需要这么强的日志输出，而且引入这些第三方库也要折腾一阵子，如果程序要支持跨平台编译...为了解决这个问题，我想到基于C++11的变长参数模板，自己实现一个简单的控制台信息输出功能。...关于变长参数模板，现在也有不少入门的文章介绍，不了解概念的童鞋可以搜索一下，随便找一篇供参考： 《使用C++11变长参数模板 处理任意长度、类型之参数实例》 变长模板、变长参数C++11提供的新特性...有这个语言特性的帮助，就可以像java语言一样，定义可以接收任意长度不同类型的参数的函数。...std::call_once函数, // 所以在linux下编译时务必要加 -lpthread 选项,否则运行时会抛出异常: // terminate called after throwing an
最近有一个用户反馈, 他使用 golang:1.13.1-alpine3.10 这个镜像来编译的可执行程序无法在云函数的环境运行, 报错信息如下: fork/exec /var/user/main: no...Go 程序链接出错的信息, 看起来也是在 Alpine Linux 下编译的, 有人回复道 Alpine Linux 使用的不是 glibc 啊哈, 终于有线索了, 写代码验证一下 package main...readelf -d) $ ldd main not a dynamic executable 程序太简单了, 没有依赖动态库 搜索了一下, 发现 Go 的仓库有一个 issue #33019...(完整的出错信息可通过使用 Go 的 os/exec 包启动 main-alpine 获得) 解决方案 问题的原因在于云函数的运行环境(CentOS)提供的是 glibc, 而 Alpine Linux...因而使用 golang:1.13.1-alpine3.10 这个镜像编译出来的程序如果依赖于 musl libc, 则会在程序加载的时候找不到所需的动态库 解决问题的方法很简单, 只需将镜像换成 golang
如果能像模板内核代码一样，为向量运算符提供简单的向量运算功能，就可以大大简化这些代码。 利用C++的模板计算函数，可以实现上面的功能。...,-运算，支持两个向量类型数据的加/减运算，以及一个向量和一个标量类型的加/减运算，以及legnth,distance函数。...（实现其他的运算符和函数也是差不多的代码，因为我暂时不需要就没有继续写下去）。...代码开始有两个很长的模板函数cl_vector_type和is_cl_vector，所有的其他函数模板都要用到这两个模板函数： cl_vector_type用于构造一个指定元素类型和长度的opencl...有了这些模板函数的支持，主机端opencl向量的运算就变得像在内核代码中一样简单，还以前面的例子用模板函数重写，就是这样： cl_int4 p1={4,2,0,9}; cl_int4 p2={3,9,-
哈希函数的定义域必须包括需要存储的全部键值，且如果哈希表允许有 m 个地址，其值域为 [0, m-1] 哈希函数计算出来的哈希值能均匀分布在整个哈希表中 哈希函数应该尽可能简单、实用 哈希函数 的设计没必要动用太多数学高阶知识...，此时就发生了 哈希冲突 不同的 哈希函数 引发 哈希冲突 的概率不同，但最终都会面临 哈希冲突 这个问题，因此需要解决一些方法，解决哈希冲突 3.2、解决方法 主要的解决方法有两种：闭散列 与 开散列...插入、查找都会越来越慢 哈希冲突 越多，效率 越低 优化方案：二次探测，每次向后探测 i ^ 2 步，尽量减少踩踏 尽管如此，闭散列 的实际效果 不尽人意，因为其本质上就是一个 零和游戏，实际中还是 开散列...用的更多一些 开散列（链地址法、开链法、哈希桶） 所谓 开散列 就在原 存储位置 处带上一个 单链表，如果发生 哈希冲突，就将 冲突的值依次挂载即可 因此也叫做 链地址法、开链法、哈希桶 开散列...，我们主要学习了哈希的相关知识，包括哈希思想、哈希函数、哈希冲突及其解决方法，最后还学习了 C++11 中基于哈希表的新容器，见识了哈希表查找的快，不是一般的快。
("Franklin Delano Roosevelt", "the USA", 1936)); // 同上一样 3、解决hash冲突的方法 1）开放定址法（再散列）：当发生地址冲突时，按照某种探测方法继续探测哈希表中的其他存储单元...拉链法处理冲突简单，且无堆积现象，不要求表长大于关键字数量，关键字多的情况节省空间，适用于经常进行插入和删除的情况。...哈希函数（散列函数） 直接寻址法 数字分析法 平方取中法 折叠法 随机数法 除留余数法 查询性能： 散列函数是否均匀 处理冲突的方法 散列表的装填因子 ：α= 填入表中的元素个数 / 散列表的长度 4、...宏的作用 （1）定义用来将一个标识符定义为一个字符串或常量，注意与const的区别 （2）定义预处理器变量 （3）定义条件编译 （4）定义宏函数， 宏函数在**预处理**时，同函数定义的代码来替换函数名...，内联是在编译时进行的 内联函数有参数匹配检查、语法判断等功能，但宏没有， 内联函数是真正的函数，满足函数的性质，比如有返回值、参数列表这些； 宏不能访问对象的私有成员，但是定义在类内的内联函数可以访问
，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 ) 函数，构造出来的结构称...哈希函数应该比较简单 常见哈希函数 1....直接定址法--(常用) 取关键字的某个线性函数为散列地址： Hash （ Key ） = A*Key + B 优点：简单、均匀 缺点：需要事先知道关键字的分布情况 使用场景...注意：哈希函数设计的越精妙，产生哈希冲突的可能性就越低，但是无法避免哈希冲突 哈希冲突解决 解决哈希冲突两种常见的方法是：闭散列和开散列 闭散列 闭散列：也叫开放定址法，当发生哈希冲突时，...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
但是在分析场景下，单个SQL所涉及计算量可能极大，将每行作为一个基本单元进行处理会带来严重的性能损耗： •对每一行数据都要调用相应的函数，函数调用开销占比高； •存储层按列存储数据，在内存中也按列组织，...但是计算层按行处理，无法充分利用CPU cache的预读能力，造成CPU Cache miss严重；•按行处理，无法利用高效的SIMD指令； ClickHouse实现了向量执行引擎（Vectorized...•使用intrinsic指令 参考Intel手册，针对SIMD指令，可以在编程时直接使用其内置的某些库函数，编译的时候在cpu和编译器的支持下会生成对应的SIMD指令。.../huaping-audio/p/4115890.html 简单运算的Intrinsic和SSE指令对比 使用Intrinsic函数的代码： __m128 a1, b2; __m128 c1; for...本文以clickhouse其中的一个简单的LowerUpperImpl函数为例（这个函数完成大小写转换）。 测试产出SIMD模式与非SIMD模式下benchmark的效率对比。
前言: 针对目前国内Rosetta中文资源甚少、零散、求助难的问题，我搭建了一个Rosetta中文社区论坛(beta)。...我们的初衷: 致力于降低新人入门的门槛，开通问题求助的渠道； 收集目前零散的文章和发布高质量教程/资源，打造国内一流的Rosetta学习资源； 形成开放、可持续的平台，加强国内科研人员在Rosetta方面的学习和交流...整个套件内设有蛋白质结构建模和分析的各种采样算法和打分函数，涉及从头蛋白质设计、酶设计、分子对接以及生物大分子和大分子复合物的结构预测等领域。...编译器的选择 使用GCC编译器 最新的Rosetta代码编译依赖完整的C++11特性，因此我们需要更新系统自带的gcc编译器。...如果使用gcc-8.21, 完全可以编译通过Rosetta，但是无法自己构建PyRosetta，只能够安装Release版本的PyRosetta sudo yum install centos-release-sclsudo
哈希函数应该比较简单 可见哈希函数时有可能造成哈希冲突的 把具有不同关键码而具有相同哈希地址的数据元素称为“同义词”。...解决哈希冲突两种常见的方法是：闭散列和开散列 2.3 开散列与闭散列 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)函数，构造出来的结构称为哈希表(Hash Table)(或者称散列表...) 散列表分为闭散列和开散列，这是两种完全不同的方式，但是底层都是数组： 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...开散列：开散列又叫链地址法(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起来，各链表的头结点存储在哈希表中...3 闭散列版本的实现 下面我们来实现闭散列版本的哈希表 3.1 框架搭建 首先我们需要进行一个简单的框架搭建： 我们需要一个HashData类，来储存数据 HashTable类底层是vector容器
(key);如果您使用的编译器遵循C++11标准，可使用关键字auto来简化迭代器声明：auto iPairFound = mapIntToString.find(key);multimap容器可能包含多个键相同的键...然而，一个重要的特点是，unordered_map包含一个散列函数，用于计算排列顺序： unorder_map::hasher HFn=UmapIntToString.hash_function...(); 要获悉键对应的索引，可调用该散列函数，并将键传递给它： size_t HashingValue1000=HFn(1000); 理解函数对象 一元函数：接受一个参数的函数，如f(x)。..., [Divisor] (int dividen) {return (dividen % Divisor) == 0;}); 除数是一个状态变量，因此状态变量类似于C++11之前的函数对象类中的成员。...引用计数智能指针 引用计数是一种记录对象的用户数量的机制。当计数降低到零后，便将对象释放。因此，引用计数提供了一种优良的机制，使得可共享对象而无法对其进行复制。
对包含对象的list进行排序以及删除其中的元素 如果list的元素类型为类，而不是int等简单内置类型，如何对其进行排序呢？...答案是采取下面两种方式之一： 在list包含的对象所属的类中，实现运算符<。 提供一个排序二元谓词——一个这样的函数，即接受两个输入值，并返回一个布尔值，指出第一个值是否比第二个值小。...或multiset中删除：setObeject.erase(iLowerBound,iUpperBound); C++11 STL散列集合实现std::unordered_set和std::unordered_multiset...STL提供的容器类std::unordered_set就是基于散列的set。...然而，unordered_set的一个重要特征是，有一个负责确定排列顺序的散列函数： unordered_set::hasher HFn = usetInt.hash_function();
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)函数，构造出来的结构称 为哈希表(Hash Table)(或者称散列表)。...直接定址法--(常用) 取关键字的某个线性函数为散列地址：Hash（Key）= A*Key + B 优点：简单、均匀 缺点：需要事先知道关键字的分布情况...2、由于数据分布集中而hash函数实现没有将集中的元素分开，就会导致冲突加重。 既然哈希函数无法从根本的解决哈希冲突，那遇到它时该如何解决呢？...开散列概念 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...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。
在我的《服务器端编程心得》这个系列的第一篇至第六篇都是讲了一些零散的不成体系的网络编程细节。...下面介绍一下服务器代码和pc客户端代码的编译与运行环境： flamingo服务器端代码使用cmake + makefile编译，使用了纯C++11开发，运行于linux系统下（我的系统是CentOS7.0...另外，使用了mysql数据库，我的数据库版本是5.7.17。服务器代码不仅是一款即时通讯软件的服务器代码，同时也是一款通用的C++11服务器框架。 服务器代码使用方法： 编译方法： 1....编译完成 部署方法： 简单说明：mysql数据库的用户名为root，密码为空，请根据你自己的需要设置相应的用户名和密码（目前写死在程序中）。...C++11语法和库，VS2013及以上版本才能较好的支持C++11的语法。
，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)函数，构造出来的结构称为哈希表(Hash Table)(或者称散列表) 例如：数据集合{1，7，6，4，5...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 常见哈希函数...直接定址法–(常用) 取关键字的某个线性函数为散列地址：Hash（Key）= A*Key + B 优点：简单、均匀 缺点：需要事先知道关键字的分布情况 使用场景：适合查找比较小且连续的情况...数字分析法通常适合处理关键字位数比较大的情况，如果事先知道关键字的分布且关键字的若干位分布较均匀的情况 注意：哈希函数设计的越精妙，产生哈希冲突的可能性就越低，但是无法避免哈希冲突 解决哈希冲突两种常见的方法是...开散列 开散列概念 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
当向该结构中插入或者搜索元素时只需要对插入或者搜索的元素的关键码进行相对应的计算就可以得到该元素的适合的位置 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)函数，构造出来的结构称为哈希表...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，并且哈希函数计算出来的地址能均匀分布在整个空间中 下面我们就对常见的哈希函数进行简单的介绍...注意：哈希函数设计的越精妙，产生哈希冲突的可能性就越低，但是无法避免哈希冲突 哈希冲突的解决 解决哈希冲突两种常见的方法是：闭散列和开散列 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...下面我们就来了解一个高效且常用的办法：开散列 开散列 开散列概念 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...在增容后，许多以前冲突的元素可能就不会冲突了，所以我们可以根据增容的大小来开辟一个新的开散列，然后把原来的开散列的元素重新插入到新的开散列中，再用swap函数交换即可 void _CheckCapacity
通常是通过散列函数来把关键字映射到0到TableSize - 1这个范围之内的单元之中。理想情况下，散列函数应该运算简单，并且能保证不会在同一个单元出现两个关键字。...（比如：表的大小是30，关键字大多数都是30的倍数。这个时候，关键字就会散列到相同的单元去。）较好的办法使得表的大小是个素数，这样散列函数算起来简单而且关键字分配的比较均匀。通常，关键字是字符串。...既然我们无法保证散列的理想实现（理想情形下，散列应该保证任意两个不同的关键字映射到两个不同的单元），那么无论选择什么样的散列函数都需要解决冲突的发生。其中最简单的两种是分离链接法和开放定址法。...散列表的应用 在编译器设计方面，编译器使用散列表跟踪源代码中声明的变量。这种数据叫做符号表。 散列表还可以用于在线拼写检查。假设将整个词典先散列，单次可以在常数时间内被检测。散列表就表现的很好。...影响散列表性能的另一个关键因素是散列函数的选择，一个好的散列函数能起到事半功倍的效果。
即可 以下是不同的编译器对 C++11 语法的支持情况（绿色表示最低支持版本，红色表示不支持） 主流的编译器有：GCC、Clang、MSVC，其中 GCC 就是在 Linux 中使用的编译器，基本上...d1 列表初始化失败，d2 列表初始化成功 这是因为 d1 是由 构造 + 赋值 优化后进行的构造，而 explicit 关键字可以杜绝编译器这种 隐式 优化行为，编译器无法优化，也就无法构造 d1... 的构造函数，这里简单举出几个例子 但凡重载了 initializer_list 的构造函数，就能轻松使用 列表初始化 来初始化对象，如果没重载呢？...，不小心把 0 设成了 指针空值，同时也设置成了 整型空值，这是典型的二义性，在进行参数传递时，编译器无法区别 #ifndef NULL #ifdef __cplusplus #define NULL...简单来说就是 构造即初始化，析构则销毁，利用对象创建时需要调用 构造函数，生命周期结束时会自动调用 析构函数 的特性 智能指针 就是一个对象，一个在构造时申请资源，析构时释放资源的小工具，仅此而已 5.2
，则搜索成功 注意：哈希方法中使用的转换函数称为哈希(散列)函数，构造出来的结构称为哈希表(Hash Table)(或者称散列表) 示例：数据集合{1，7，6，4，5，9}； 哈希函数设置为：hash(...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 常见哈希函数 直接定址法–(...常用) 取关键字的某个线性函数为散列地址：Hash（Key）= A*Key + B 优点：简单、均匀 缺点：需要事先知道关键字的分布情况 使用场景：适合查找比较小且连续的情况 除留余数法–(...哈希冲突解决 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...2.4.3 开散列 ️开散列： 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
相比之下，基于散列的分布指定了一定数量的“桶”，分布键被传递给一个散列函数，该函数产生该行分配给的桶的值。...如果仔细选择分布键（没有商业意义的唯一键是理想的）散列分布将导致集群中的每个服务器具有统一的行数。基于散列的分布可防止数据倾斜和工作负载倾斜。...哪些基于 Linux 的操作系统已知不能与 Kudu 一起使用？ RHEL 5：内核缺少处理磁盘空间回收（例如打孔）的关键功能，并且无法运行使用 C++11 语言功能的应用程序。...Debian 7：附带 gcc 4.7.2，它会生成损坏的 Kudu 优化代码，并且对使用 C++11 语言功能的应用程序的支持不足。 SLES 11：无法运行使用 C++11 语言功能的应用程序。...在任何TableT中，行都按主键的排序顺序写入。在复合键的情况下，排序由键中列的声明顺序决定。对于基于散列的分布，整个键的散列用于确定值将放入的“桶”。
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