hashing专题

白话解析：一致性hash算法 consistent hashing

以下内容转载自：朱双印博客| 白话解析：一致性哈希算法 consistent hashing 原文地址：http://www.zsythink.net/archives/1182 在了解一致性哈希算法之前，最好先了解一下缓存中的一个应用场景，了解了这个应用场景之后，再来理解一致性哈希算法，就容易多了，也更能体现出一致性哈希算法的优点，那么，我们先来描述一下这个经典的分布式缓存的

一致性hash算法 - consistent hashing

1、情景分析前一篇博文分析了HashMap源码，HashMap在许多场景中作为存储数据的不二选择。但是否使用HashMap就能解决所有在空间和时间的均衡问题？？下面考虑使用HashMap的二个极端情景: 原来有 N 台Server，所有数据通过一种 hash 算法（以hash(key)%N为例）映射到 N 台Server 中。情景一：其中的 M 台服务器失效，那

php中Password Hashing加密方法详解

说到php的加密方式，很多人第一个想到的应该是MD5和sha1这种形式的加密方式。其实php中的加密方式不仅仅只有这一种，之前在博客中提到的php的RSA加密解密算法php的RSA加密解密算法，就是一种比较常见的加密方式。这篇文章要讲的是php5.5版本新加的一种加密方式Password Hashing。这种加密方式主要用到了4个php函数：password_hash、password_v

【PAT】1078. Hashing (25)

题目描述 The task of this problem is simple: insert a sequence of distinct positive integers into a hash table, and output the positions of the input numbers. The hash function is defined to be “H(key) =

读Ludo Hashing: Compact, Fast, and Dynamic Key-value Lookups for Practical Network Systems论文笔记

一种新的键值查找设计，在已知的紧凑型查找解决方案（包括Cuckoo）中，其空间最小（对于l位值，每个键值项为3.76 + 1.05l位）和Bloomier完美哈希。支持快速查找，快速更新和并发写入/读取。与现有的动态解决方案相比，Ludo Hashing实际上节省了40％至80％以上的内存成本。它仅花费几个GB的内存即可存储10亿个键值项目，并实现了高查找吞吐量：在具有多个线程的单个节点上，每秒超

1078 Hashing (25 分)

Hashing 其中平方探测的k通常小于等于m/2 版本1 //1.判断给定的table size是否为素数，不是的话寻找大于该数最小的素数作为替代//2.平方探测#include<bits/stdc++.h>using namespace std;const int maxn = 1e5+5;int H[maxn]={0};bool isPrime(int x){if(x<=1)

hashing

Hashing定义了一种将字符组成的字符串转换为固定长度(一般是更短长度)的数值或索引值的方法，称为散列法，也叫哈希法。由于通过更短的哈希值比用原始值进行数据库搜索更快，这种方法一般用来在数据库中建立索引并进行搜索，同时还用在各种解密算法中。通过一个简单的例子对此进行说明，比如，在数据库中存储一些人名，排列方式可能是下面这样: Abernathy, Sara Epperdingle,

关于双重散列（double hashing）和Brent 改进算法(Brent’s improvement)的一道例题

当我们用两个哈希函数的时候，探测的效率得到了提升，并且在一定程度上避免了聚集。给出两个哈希函数 h1，h2 满足 h1，h2：K——> {0,1，...，m-1} Double hashing：设定h(k,i) = (h1(k) + ih2(k)) mod m 其中（i = 0,1,2，...，m-1）；m为表长 h2(k)的选择：每个值k的探测顺序必须达到所有位置0, . . .

一致性hash算法 - consistent hashing .

consistent hashing 算法早在 1997 年就在论文 Consistent hashing and random trees 中被提出，目前在 cache 系统中应用越来越广泛； 1 基本场景比如你有 N 个 cache 服务器（后面简称 cache ），那么如何将一个对象 object 映射到 N 个 cache 上呢，你很可能会采用类似下面的通用方法计算 object

Online_Video Moment Localization via Deep Cross-modal Hashing论文阅读2

膨胀卷积 Dilated Convolution是在标准卷积的Convolution map的基础上注入空洞，以此来增加感受野（reception field）。因此，Dilated Convolution在Standard Convolution的基础上又多了一个超参数（hyper-parameter）称之为膨胀率（dilation rate），该超参数指的是kerne的间隔数量。论文相

Online_Video Moment Localization via Deep Cross-modal Hashing论文阅读1

这里写目录标题各类标志局部特征与全局特征Bi-TCN 待补充各类标志未修剪的视频集合代表第k个视频。对于第k个视频有多少个查询。对于一个视频的查询集。由人员标定的，第k个视频，针对查询集的所有目标片段。第j个目标片段的开始时间和结束时间。训练好的跨模态哈希网络的出的候选时刻集。由C3D产生的第k个视频的局部特征集合，Rx是 VEN：

Collective Affinity Learning for Partial Cross-Modal Hashing（CALM）--文献翻译

摘要在过去的十年中，已经开发了各种无监督哈希方法用于跨模态检索。然而，在实际应用中，每个模态数据都可能遭受一些缺失样本的影响，这通常是不完整的情况。大多数现有工作假设每个对象都出现在两种模态中，因此它们可能不适用于部分多模态数据。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的集体亲和学习方法（CALM），它集体和自适应地学习锚图，用于在部分多模态数据上生成二进制代码。在 CALM

零知识证明友好的波塞冬哈希（ZK-friendly Hashing： Poseidon）

文章目录背景什么是 Poseidon 哈希技术原理各STARK friendly hash函数性能对比SHA256 VS Pedersen参考背景 2018年7月2日，以太坊基金会给StarkWare团队2年的赞助，用于寻找新的STARK friendly hash (SFH) 函数，可用于在区块链中构建transparent且抗量子安全的proof系统。其要求很高，具

零知识证明友好的波塞冬哈希（ZK-friendly Hashing： Poseidon）

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$DBS note6：Hashing（哈希存储）$