安全哈希算法(Secure Hash Algorithm)主要适用于数字签名标准 (Digital Signature Standard DSS)里面定义的数字签名算法(Digital Signature Algorithm DSA).对于长度小于2^64位的消息,SHA1会产生一个160位的消息摘要.当接收到消息的时候,这个消息摘要可以用来验证数据的完整性.在传输的过程中,数据很可能会发生变化,那么这时候就会产生不同的消息摘要. SHA1有如下特性:不可以从消息摘要中复原信息:两个不同的消息不

一致性哈希算法(Consistent Hashing Algorithm) 浅谈一致性Hash原理及应用   在讲一致性Hash之前我们先来讨论一个问题. 问题:现在有亿级用户,每日产生千万级订单,如何将订单进行分片分表? 小A:我们可以按照手机号的尾数进行分片,同一个尾数的手机号写入同一片/同一表中. 大佬:我希望通过会员ID来查询这个会员的所有订单信息,按照手机号分片/分表的话,前提是需要该用户的手机号保持不变,并且在查询订单列表时需要提前查询该用户的手机号,利用手机号尾数不太合理. 小B:

1. 引言 - 近似近邻搜索被提出所在的时代背景和挑战 0x1:从NN(Neighbor Search)说起 ANN的前身技术是NN(Neighbor Search),简单地说,最近邻检索就是根据数据的相似性,从数据集中寻找与目标数据最相似的项目,而这种相似性通常会被量化到空间上数据之间的距离,例如欧几里得距离(Euclidean distance),NN认为数据在空间中的距离越近,则数据之间的相似性越高. 当需要查找离目标数据最近的前k个数据项时,就是k最近邻检索(K-NN). 0x2:NN的

什么是hash,什么是哈希,什么是hash散列,什么是hash一致性算法

1.哈希查找 (1)什么是哈希表(Hash) 我们使用一个下标范围比较大的数组来存储元素.可以设计一个函数(哈希函数, 也叫做散列函数),使得每个元素的关键字都与一个函数值(即数组下标)相对应,于是用这个数组单元来存储这个元素:也可以简单的理解为,按照关键字为每一个元素"分类",然后将这个元素存储在相应"类"所对应的地方.但是,不能够保证每个元素的关键字与函数值是一一对应的,因此极有可能出现对于不同的元素,却计算出了相同的函数值,这样就产生了"冲突&quo

准备工作: ① 配置文件 config.php ② 封装 Memcached 类 hash.class.php,包含普通哈希算法(取模)和一致性哈希算法 ③ 初始化 Memcached 节点信息 init.php ④ 减少 Memcached 节点 down.php ⑤ 统计命中率 statistics.php ⑥ 使用 Highcharts(4.1.9) js 图表库来展示减少节点后两种算法命中率的变化 1. 配置文件 config.php <?php /* Memcached 配置文件 */

  寻找最可能的隐藏状态序列(Finding most probable sequence of hidden states) 对于一个特殊的隐马尔科夫模型(HMM)及一个相应的观察序列,我们常常希望能找到生成此序列最可能的隐藏状态序列. 1.穷举搜索 我们使用下面这张网格图片来形象化的说明隐藏状态和观察状态之间的关系: 我们可以通过列出所有可能的隐藏状态序列并且计算对于每个组合相应的观察序列的概率来找到最可能的隐藏状态序列.最可能的隐藏状态序列是使下面这个概率最大的组合: Pr(观察序列|隐藏

本文将介绍谷歌的网页排序算法(PageRank Algorithm),以及它如何从250亿份网页中捞到与你的搜索条件匹配的结果.它的匹配效果如此之好,以至于“谷歌”(google)今天已经成为一个被广泛使用的动词了. 如何辨别谁重要 如果你曾建立过一个网页,你应该会列入一些你感兴趣的链接,它们很容易使你点击到其它含有重要.可靠信息的网页.这样就相当于你肯定了你所链接页面的重要性.谷歌的网页排序算法每月在所有网页中进行一次受欢迎程度的评估,以确定哪些网页最重要.网页排序算法的提出者,谢尔盖•布林(

泛洪填充算法(Flood Fill Algorithm) 泛洪填充算法又称洪水填充算法是在很多图形绘制软件中常用的填充算法,最熟悉不过就是 windows paint的油漆桶功能.算法的原理很简单,就是从一个点开始附近像素点,填充成新 的颜色,直到封闭区域内的所有像素点都被填充新颜色为止.泛红填充实现最常见有四邻域 像素填充法,八邻域像素填充法,基于扫描线的像素填充方法.根据实现又可以分为递归与 非递归(基于栈). 在介绍算法的三种实现方式之前,首先来看一下测试该算法的UI实现.基本思路是选择一

上篇介绍了隐马尔科夫模型 本文给出关于问题3解决方法,并给出一个例子的python代码 回顾上文,问题3是什么, 下面给出,维比特算法(biterbi) algorithm 下面通过一个具体例子,来说明维比特算法(biterbi) 下面附上该解决该例题的python代码 import numpy as np #you must install the numpy A=np.array([[0.5,0.2,0.3],[0.3,0.5,0.2],[0.2,0.3,0.5]]) B=np.array(

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1. HMM背景 0x1:概率模型 - 用概率分布的方式抽象事物的规律 机器学习最重要的任务,是根据一些已观察到的证据(例如训练样本)来对感兴趣的未知变量(例如类别标记)进行估计和推测. 概率模型(probabilistic model)提供了一种描述框架,将学习任务归结于计算未知变量的概率分布,而不是直接得到一个确定性的结果. 在概率模型中,利用已知变量推测未知变量的分布称为“推断(inference)”,其核心是如何基于可观测变量推测出未知变量的条件分布. 具体来说,假定所关心的变量集合为

很久以前写的... 今天来谈谈一种用来替代KMP算法的奇葩算法--字符串Hash 例题:给你两个字符串p和s,求出p在s中出现的次数.(字符串长度小于等于1000000) 字符串的Hash 根据字面意思,这种算法是以Hash为基础的,要Hash,就必须要将字符串转化为数字:假设这两个字符串是26个字母组成的,那么我们就可以把它们看成两个26进制的数. 但是因为字符串很长,这个数肯定是很大的,用int64(long long)存不下,那么怎么办呢?我们可以用Hash来取模,使这个数字缩小到我们可以

EM算法(Expectation Maximization Algorithm) 1. 前言   这是本人写的第一篇博客(2013年4月5日发在cnblogs上,现在迁移过来),是学习李航老师的<统计学习方法>书以及斯坦福机器学习课Andrew Ng的EM算法课后,对EM算法学习的介绍性笔记,如有写得不恰当或错误的地方,请指出,并多多包涵,谢谢.另外本人数学功底不是很好,有些数学公式我会说明的仔细点的,如果数学基础好,可直接略过. 2.基础数学知识   在正式介绍EM算法之前,先介绍推导EM算

Ubuntu更新提示哈希和不匹配"Hash Sum mismatch" 今天在常规更新软件的时候,我的ubuntu报了一个错误. 应该是ubuntu程序更新转交给另外一个更新造成 | 解决方法 | sudo rm -rf /var/lib/apt/lists/ sudo mkdir -p /var/lib/apt/lists/partial sudo chmod 755 /var/lib/apt/lists/partial sudo aptitude clean all ; sudo

原文作者:suhanyujie 永久链接:https://github.com/suhanyujie/rust-cookbook-note 博客链接:https://ishenghuo.cnblogs.com 学习 Rust cookbook 之算法篇(algorithm) 前言 一直以来,我都沉迷于如何学好 Rust 而无法自拔,以至于"想"的时间比"做"的时间还多.chrome 上日积月累的 tab 数量,是我愈发的焦躁,当我尝试从其中一个 tab 下手时,go

原地算法(in-place algorithm) 在计算机科学中,一个原地算法(in-place algorithm)基本上不需要额外辅助的数据结构,然而,允许少量额外的辅助变量来转换数据的算法.当算法运行时,输入的数据通常会被要输出的部分覆盖掉.不是原地算法有时候称为非原地(not-in-place)或不得其所(out-of-place). 假设我们有n个元素的数组,此时需要我们将数组逆转.其实正常来说我们第一反应肯定会我在创建一个空数组来进行存储,然后在新数组中的最小下标指向原数组的最大下标

这一节涉及数学超级多,各种数论知识,各种不明觉厉! 看了几遍,才勉强看懂一些,所以这 篇稍微简单的介绍着两种hash table, 免得瞎说说错了. 这一讲的主要知识点是:1. 全域哈希及构造    2. 完美哈希  1. 全域哈希及构造 介绍全域哈希之前,要先讨论一下普通哈希的一个缺点. 举个charles举得那个例子:如果你 和一个竞争对手同时为一家公司做compiler的symbol table, 公司要求你们代码共享 (o(╯□╰)o),你们做好后公司评判的标准就是 你俩互相提供一些测试

ST算法(Sliding Window):A easy way to slove the substring problems algorithm template to slove substring search problems 这是一个利用哈希思想解决字符串问题,特别是关于子字符串的问题的模版 方法描述: 怎样实现滑动窗口 Generally speaking a sliding window is a sub-list that runs over an underlying coll

外部排序算法相关:主要用到归并排序,堆排序,桶排序,重点是先分成不同的块,然后从每个块中找到最小值写入磁盘,分析过程可以看看http://blog.csdn.net/jeason29/article/details/50474772 hash值算法 1.题目描述 给定a.b两个文件,各存放50亿个url,每个url各占64字节,内存限制是4G,让你找出a.b文件共同的url? 2.思考过程 (1)首先我们最常想到的方法是读取文件a,建立哈希表(为什么要建立hash表?因为方便后面的查找),然后再