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  • Python批量修改图片,刷新哈希值

    千次阅读 2019-04-05 18:26:04
    为什么要修改图片的哈希值?如何修改图片的哈希值?程序逻辑主流程代码运行结果源代码 为什么要修改图片的哈希值? 上传一个文件到网盘时,网盘会检查该文件的哈希值,如果与网盘服务器上储存的某个文件的哈希值相同...

    为什么要修改图片的哈希值?

    上传一个文件到网盘时,网盘会检查该文件的哈希值,如果与网盘服务器上储存的某个文件的哈希值相同,说明该文件已经被上传过了,则网盘就不会重复上传,而是直接把以前的那个文件拷贝过来。
    同理,如果一张图片在网盘上被和谐了,不管重新上传多少次都会被秒和谐。但是如果更改了图片的哈希值,就相当于变成了另一张图片,而不会因为前科而被和谐了。

    如何修改图片的哈希值?

    只要修改图片文件的任意内容,就会生成不同的哈希值。
    下面列出几种方法:

    1. 用Windows自带的画图程序,打开一张图片,重新保存它,新图片的哈希值就与原图片不同。
      缺点是要手动保存,不能批量处理。
    2. 用PhotoShop的“批处理”功能,可以批量修改图片。
      缺点是处理速度慢,有时还会碰到图片格式错误。
    3. 用Python的PIL库,可以快速地批量修改图片。
      如下,先打开图片,再保存。
      from PIL import Image
      
      path = "D:/tmp/1.jpg"
      img = Image.open(path)
      img.save(path, quality=95) # 保存图片时的质量最大为100,但是95也看不出差异,而且文件体积更精简
      
    4. 修改图片的元数据。
      比如图片标题、关键字、作者等元数据,它们附加在图片文件中,改变它们不会影响图片的像素内容、画质,却能改变整个图片文件的哈希值。
      用一些图片处理软件可以修改图片的元数据,也可以自己编程来修改(参考:Python编辑图片元数据)。
    展开全文
  • 虚荣散列 获取您自己的特殊输入以获取您选择的哈希值。 十六进制最好的虚荣心。 执照
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    哈希表完整代码

    哈希表完整代码

    引出哈希表

    设计一个写字楼通讯录,存放所有公司的通讯信息

    • 座机号码作为 key(假设座机号码最长是 8 位),公司详情(名称、地址等)作为 value
    • 添加、删除、搜索的时间复杂度要求是 O(1)

    我们用这种思路,将座机号码作为索引值(数组索引),公司详情作为数据元素值(数组的值)

    由于数组添加、删除、搜索元素的时间复杂度都是 o ( 1 ) o(1) o(1),可以达到要求。

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    但是这种做法有缺点。

    • 空间复杂度非常大
      要保证存储所有元素,所以需要开辟一个非常大的空间。

    • 空间使用率极其低,非常浪费内存空间
      就拿电话号码来说,开辟了100000000大小的空间,但是1~99999999之间有很多数字是索引值是用不到的。

    其实 数组companies 就是一个哈希表,典型的 【空间换时间】

    哈希表(Hash Table)

    哈希表也叫做散列表(hash有“剁碎”的意思)

    哈希表是如何实现高效处理数据的?

    put("Jack",666);
    put("Rose",777);
    put("Kate",888);
    

    1.利用哈希函数生成 key 对应的 index【 O ( 1 ) O(1) O(1)

    2.根据 index 操作定位数组元素【 O ( 1 ) O(1) O(1)

    在这里插入图片描述

    • 哈希表添加、搜索、删除的流程都是类似的

    • 哈希表是【空间换时间】的典型应用

    • 哈希函数,也叫做 散列函数

    • 哈希表内部的数组元素,很多地方也叫 Bucket(桶),整个数组叫 Buckets 或者 Bucket Array

    哈希冲突(Hash Collision)

    哈希冲突 也叫做 哈希碰撞

    • 2 个不同的 key,经过哈希函数计算出相同的结果

    • key1 ≠ key2,hash(key1) = hash(key2)

    如下图,“Rose” 不等于 “Kate”,但是经过哈希函数算出来的索引确实相同的,此时就产生了冲突。
    在这里插入图片描述
    解决哈希冲突的常见方法

    • 开放定址法(Open Addressing) ✓ 按照一定规则向其他地址探测,直到遇到空桶
        线性探测:往下 一个一个顺序查找,直到遇到空桶
        平方探测:往下按照平方数顺序查找,直到遇到空桶

    • 再哈希法(Re-Hashing) ✓ 设计多个哈希函数

    • 链地址法(Separate Chaining) ✓ 比如通过链表将同一index的元素串起来

    JDK1.8的哈希冲突解决方案

    • 默认使用单向链表将元素串起来

    • 在添加元素时,可能会由单向链表转为红黑树来存储元素
       比如当哈希表容量 ≥ 64单向链表的节点数量大于 8

    • 红黑树节点数量少到一定程度时,又会转为单向链表

    • JDK1.8 中的哈希表是使用 链表+红黑树 解决哈希冲突
      在这里插入图片描述

    思考:这里为什么使用单链表而不是双向链表?

    • 每次都是从头节点开始遍历(依次比较每个元素,若有相同key则替换原本的值,若无相同key,则将新元素添加在链表尾部

    • 单向链表比双向链表少一个指针,可以节省内存空间

    哈希函数

    ◼ 哈希表中哈希函数的实现步骤大概如下

    1. 先生成 key 的哈希值必须是整数
    2. 再让 key 的哈希值数组的大小 进行相关运算,生成一个索引值
      在这里插入图片描述

    ◼ 为了提高效率,可以使用 & 位运算取代 % 运算【前提:将数组的长度设计为 2 的幂( 2 n 2^n 2n
    在这里插入图片描述
    将数组的长度设计为 2 的幂( 2 n 2^n 2n)是因为 2 n − 1 2^{n - 1} 2n1 的二进制必然为全 1

    10 - 1 		= 1			2^1 - 1 = 1
    100 - 1 	= 11		2^2 - 1 = 3
    1000 - 1 	= 111		2^3 - 1 = 7
    10000 - 1 	= 1111		2^4 - 1 = 15
    100000 - 1 	= 11111		2^5 - 1 = 31	
    

    哈希值的二进制一个全为1的二进制 &(与),结果必然小于等于哈希值,如下图。
    在这里插入图片描述
    ◼ 良好的哈希函数,让哈希值更加均匀分布 → 减少哈希冲突次数 → 提升哈希表的性能

    如何生成 key 的哈希值

    key 的常见种类可能有

    • 整数、浮点数、字符串、自定义对象

    • 不同种类的 key ,哈希值的生成方式不一样,但目标是一致的
        尽量让每个 key 的哈希值是唯一的

        尽量让 key 的所有信息参与运算(即让key的所有数字、内容参与运算)

    在Java中,HashMap 的 key 必须实现 hashCodeequals 方法,也允许 key 为 null

    Integer 的哈希值计算

    整数值当做哈希值

    比如 10 的哈希值就是 10

    Java 中 Integer.hashCode() 源码:
    在这里插入图片描述

    Float 的哈希值计算

    将存储的二进制格式转为整数值

    Java 中 Float.hashCode() 源码:
    在这里插入图片描述

    Long 的哈希值计算

    Long.HashCode() ,Java源码如下:
    在这里插入图片描述

    那么, ^>>> 的作用是什么呢?

    • 高32bit 和 低32bit 混合计算出 32bit 的哈希值

    • 充分利用所有信息计算出哈希值

    >>> 即 无符号右移,代码中的 value >>> 32 即将 value 的值无符号右移 32 位。

    ^ 即位运算中的异或,它的作用是:两数异或,不同为1,相同为0。

    为什么用 ^ 而不用 &、| 呢?

    • & 与:结果就是低32位,那高32位相当于没参数运算
    • | 或:如果高32位都是1,那么结果全是1,很容易造成哈希冲突
    • ^ 异:最合适的,把高32位 和 低32位,全部参与运算

    >>> 无符号右移:无论正负数高位全部补0
    >> 有符号右移:正数高位全部补0,负数高位全部补1

    在这里插入图片描述
    由上图可知,将 64bit 的二进制数字,无符号右移 32bit 后,左边32位必然全为 0(第二行), 右边则为左32位的数字(value ^ (value >>> 32)) 相当于用自己的右32位 异或 自己的左32位,最后(int)强转回了 32bit ,相当于把左边的32位全部去掉。这样可以充分利用了自身所有信息来计算哈希值。

    Double 的哈希值计算

    Double.HashCode() 的计算和 Long 差不多
    在这里插入图片描述

    String 的哈希值计算

    思考一下:整数 5489 是如何计算出来的?

    5 ∗ 1 0 3 + 4 ∗ 1 0 2 + 8 ∗ 1 0 1 + 9 ∗ 1 0 0 5 ∗ 10^3 + 4 ∗ 10^2 + 8 ∗ 10^1 + 9 ∗ 10^0 5103+4102+8101+9100

    字符串是由若干个字符组成的

    • 比如字符串 jack,由 j、a、c、k 四个字符组成(字符的本质就是一个整数

    • 因此,jack 的哈希值可以表示为 j   ∗   n 3 + a   ∗   n 2 + c   ∗   n 2 + k   ∗   n 0 j \ ∗\ n^3 + a\ ∗\ n^2 + c\ ∗\ n^2 + k\ ∗\ n^0 j  n3+a  n2+c  n2+k  n0
      等价于 [ ( j ∗ n + a ) ∗ n + c ] ∗ n + k [(j*n + a) * n + c ] * n + k [(jn+a)n+c]n+k(这样写效率比上面更高)

    new String().hashCode() 源码如下:
    在这里插入图片描述
    由上图可知,在JDK中,乘数n为31,为什么使用31?

    • JVM 会将 31 * i 优化成 (i << 5) - i

    • 31 ∗ i = ( 2 5 − 1 ) ∗ i = i ∗ 2 5 − i 31 * i =(2^5-1) * i = i * 2^5 - i 31i=(251)i=i25i

    • 31 不仅仅是符合 2 n − 1 2^n − 1 2n1 ,它是个奇素数(既是奇数,又是素数,也就是质数)

    • 素数和其他数相乘的结果比其他方式更容易产成唯一性,减少哈希冲突

    • 最终选择 31 是经过观测分布结果后的选择

    因此在Java中,下面两种写法完全等价。
    在这里插入图片描述

    自定义对象 的哈希值

    在这里插入图片描述

    自定义对象作为key

    重写hashCode方法和equals方法

    自定义对象作为 key,最好同时重写 hashCode 、equals 方法,什么时候调用?

    • hashCode:计算索引的时候调用,让索引分布均匀,避免哈希冲突,即插入到数组中的哪个位置的时候;

    • equals:当发生哈希冲突,比较两个对象是否相同的时候调用,即在计算完hashCode的之后


    equals 用以判断 2 个key 是否为同一个key。

    • 自反性
      对于任何非 null 的 x
      x.equals(x) 必须返回 true

    • 对称性
      对于任何非 null 的 x、y
      如果y.equals(x)返回 true
      x.equals(y)必须返回 true

    • 传递性
      对于任何非 null 的 x、y、z
      如果x.equals(y)y.equals(z)返回 true
      那么x.equals(z)必须返回 true

    • 一致性
      对于任何非 null 的 x、y
      只要 equals 的比较操作在对象中所用的信息没有被修改
      x.equals(y)的结果就不会变


    hashCode

    • 必须保证 equals 为 true 的 2 个 key 的哈希值一样

    • 反过来 hashCode 相等的 key,不一定 equals 为 true


    不重写 hashCode 方法只重写 equals 会有什么后果?

    ✓ 可能会导致 2 个 equals 为 true 的 key 同时存在哈希表中


    不同类型的数据有可能计算出相同的哈希值,例如 String类型的数据与Double类型的数据的哈希值可能相同,此时会产生冲突,Java中解决冲突的方法为单链表与红黑树。

    当两个 key 不相等,但是哈希值相等时,我们需要用 equals 方法来判断两个 key 是否为同一个key,此时就需要重写 equals。

    public class Person {
    	private int age;
    	private float height;
    	private String name;
    	
    	public Person(int age, float height, String name) {
    		super();
    		this.age = age;
    		this.height = height;
    		this.name = name;
    	}
    	
    	@Override
    	/**
    	 * 比较两个对象是否相等
    	 */
    	public boolean equals(Object obj) {
    		if(this == obj) return true;
    		if(obj == null || obj.getClass() != getClass()) return false;
    		
    		Person person = (Person)obj;
    		return person.age == age 
    				&& person.height == height
    				&& person.name==null ? name==null : person.name.equals(name);
    				// 传入name若为空,则当前对象name也必须为空才为 true
    				// 传入name若不为空,则调用equals方法比较即可
    	}
    	
    	@Override
    	public int hashCode() {
    		int hashCode = Integer.hashCode(age);
    		hashCode = hashCode * 31 + Float.hashCode(height);
    		hashCode = hashCode * 31 + (name!=null ? name.hashCode() : 0);
    		return hashCode;
    	}
    
    }
    

    验证一下重写了equalshashCode的作用:

    • 由于重写 hashCode,p1、p2 哈希值必然相等,则放入 map 会去比较 key

    • 由于重写 equals,p1、p2 为同一 key,则 p1 会覆盖 p2

    public static void main(String[] args) {
    	Person p1 = new Person(18, 1.75f, "jerry");
    	Person p2 = new Person(18, 1.75f, "jerry");
    	// 由于重写 hashCode(),p1、p2哈希值必然相等
    	
    	Map<Object, Object> map = new HashMap<>();
    	map.put(p1, "abc");
    	map.put("test", "bcd");
    	// 由于 p1 与 p2 哈希值相等
    	// 会比较 p1 与 p2 是否为同一key
    	// 由于重写 equals(), p1、p1为同一key
    	map.put(p2, "ccc"); // 同一 key 则覆盖,map里的元素数量不增加
    
    	System.out.println(map.size()); // 2
    }
    
    • 若只重写 hashCode
      由于重写 hashCode,p1、p2 哈希值必然相等,则放入 map 会去比较 key
      但是 equals 默认比较地址,p1、p2地址不同,不为同一 key,因此 map.size() 为3

    • 若只重写 equals
      由于没有重写 hashCode,p1、p2 哈希值大概率不相等(有极小可能相等)
      一般情况下,p1、p2哈希值不相等,map.size()值应当为3
      若是真遇到了哈希值相等的情况,由于重写了 equalsmap.size()值为2

    结论就是,重写 hashCodeequals 是最稳妥的做法。

    关于使用%来计算索引

    ◼ 如果使用%来计算索引

    • 建议把哈希表的长度设计为素数(质数)

    • 可以大大减小哈希冲突

    10%8 = 2     10%7 = 3
    20%8 = 4     20%7 = 6
    30%8 = 6     30%7 = 2
    40%8 = 0     40%7 = 5
    50%8 = 2     50%7 = 1
    60%8 = 4     60%7 = 4
    70%8 = 6     70%7 = 0

    ◼ 下表格列出了不同数据规模对应的最佳素数,特点如下

    • 每个素数 略小于 前一个素数的 2倍
    • 每个素数尽可能接近2的幂( 2 n 2^n 2n
      在这里插入图片描述

    易错点总结

    • 哈希值相等,根据哈希函数求的索引必然相等

    • 哈希值不相等,根据哈希函数求的索引有可能相等
      原因是hash_code(key) & (table.length - 1)取模运算可能会遇到相等的情况
      可以理解为 2 % 3 = 2,5 % 3 = 2,2 和 3 不相等,%3 的结果却相等

    • HashMap 的 key 必须实现 hashCode、equals 方法,也允许 key 为null

    展开全文
  • 获取apk的sha256哈希值,对apk的签名进行验证,仅供参考
  • 利用打印机窃取目标系统哈希值,获取目标系统的高级权限,通过其他系统连接打印机的信息。网络上的打印机的配置文件修改方法。
  • 应用哈希值更改图片hash

    千次阅读 2016-09-12 11:41:56
    描述:window.location:位置 及其主要成员 1、href:完整URL(字符串类型) 2、search:参数?name=hello 表单数据格式 name 3、hash:哈希值 ...一:描述:哈希值操作 ...3、每点击一下图片就会换下一张并修改哈希值
    描述:window.location:位置  及其主要成员
    
    1、href:完整URL(字符串类型)
    2、search:参数?name=hello  表单数据格式  name   
    3、hash:哈希值

    4、reload:刷新

    一:描述:哈希值操作
    1、数据保存多张图片的地址,如果没有就是0;
    2、获取当前的哈希值,并设置当前的图片
    3、每点击一下图片就会换下一张并修改哈希值

    	<body>
    		<img src="images/1.jpg" id="img1"/>
    		<script type="text/javascript">
    		
    		  //哈希值 
    //			window.location.hash=3;
    //			var   hash=window.location.hash;
    //			console.log(hash.substring(1));
    			
    			
    			var  img=document.getElementById('img1');
    			img.οnclick=function(){
    				var   hash=window.location.hash.substring(1);
    				console.log(hash);
    				if(hash=='')
    				{
    					hash=1;
    					window.location.hash=1;
    				}
    			    hash=parseInt(hash);    //转换为number类型
    			   // console.log(typeof hash);
    			   //换图片
    			   hash++;
    			   if(hash>5)hash=1;
    			   window.location.hash=hash;
    			   img.src='images/'+hash+'.jpg'	
    			}
    		</script>
    	</body>


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  • 校验和checksum、哈希值是什么?

    千次阅读 2020-07-31 00:09:03
    文章目录校验和、哈希值是什么?校验和的简单示例校验和的使用校验和计算器译者注 校验和、哈希值是什么? 校验和是对一组数据(通常是一个文件)进行算法-加密哈希函数运算得到的结果。通过比较你手头文件和原始...

    校验和、哈希值是什么?

    校验和checksum是对一组数据(通常是一个文件)进行算法-加密哈希函数运算得到的结果。通过比较你手头文件和原始文件的校验和,能够确保你对原始文件的拷贝是真的并且不存在错误。

    校验和通常也被称之为哈希值哈希和哈希码,或简称为哈希hash
    在这里插入图片描述
    Krzysztof Zmij / E+ / Getty Images

    校验和的简单示例

    校验和加密哈希函数的概念听起来似乎很复杂,也不值得关注,但我们建议你关注它。校验和实际上没有那么难以理解,也没有那么难生成。

    我们以一组简单的示例开始,希望能展示校验和的魅力,让它没那么令人生畏。下面这个短语的MD5校验和是一长串字符,这串字符代表了这个短语。
    在这里插入图片描述

    为了达到目的,下面这个短语和上面的基本一样。但是我们做了点改变:删除了句号。哪怕只是这一点点改变,校验和就完全不一样了。
    在这里插入图片描述

    就像你看到的,仅仅是文件中一点细微的改变,就会产生完全不一样的校验和,通过比对校验和,你可以清晰地只这是两个不同的文件。

    校验和的使用

    假如你下载了一个软件的更新补丁。这个补丁可能是个大文件需要好长时间才能下载完毕。

    一旦下载完毕,你怎么知道你下载的文件是正确的?如果在下载过程中遗失了几个bit的数据,或者你下载的文件根本就不是软件方想要提供的正确文件该怎么办?如果更新软件的补丁根本不是软件开发者提供的,这绝对会给你造成巨大的麻烦。

    这就是校验和让你放心的地方:假设提供下载软件的网站,在下载文件的旁边附上校验和数据,之后你能通过校验和计算器(查看下方有关校验和计算器)得到下载文件的校验和

    例如,网站上提供的下载文件的MD5校验和:5a828ca5302b19ae8c7a66149f3e1e98。之后你便可以用使用相同的加密哈希算法-在这个例子中是MD5,在自己的校验和计算上,得到已下载文件的校验和。这两个校验和是一样的吗?如果是一样的,你就可以百分百确认,这两个文件是一模一样的。

    校验和不一致?这可能意味着有人在你不知情的情况下用恶意文件替换了原有的下载文件,或是你自己不小心打开修改了下载文件,或是网络连接中断导致文件没有下载完整(译者注:这种情况还蛮普遍的)。试试重新下载之后,再计算一次新文件的校验和进行比对。

    校验和也用于:验证从非官方途径下载的文件是否有效并且没有被恶意替换。只需要比较你下载文件与源文件的hash

    校验和计算器

    校验和计算器是一种用来计算校验和的工具。市面上有非常多校验和计算器,每一种都支持不同的加密哈希函数组合。

    一个知名的免费校验和计算器是 Microsoft File Checksum Integrity Verifier,简称FCIVFCIV 仅支持MD5SHA-1加密哈希算法,但这两个是目前为止最流行的。

    可以参见以下FCIV的完整教程 how to verify file integrity in Windows with FCIV ,FCIV是一个命令行工具,但是非常简单易用。

    其他Windows的免费校验和计算器还有 IgorWare Hasher,它非常方便不需要额外安装任何东西。如果你不习惯使用命令行工具,这个工具会更好,它支持MD5SHA-1CRC32加密哈希算法.你可以用IgorWare Hasher得到文本或文件的校验和。

    JDigest是一个跨平台,适用于Windows、macOS和Linux的开源校验计算器。

    Note:一个校验和计算器不一定支持所有可能的加密哈希算法,在选择校验和计算器时,要注意它是否支持你想要下载的文件旁标注的加密哈希算法类型,以进行正确的比对。

    译者注

    在linux中,经常使用md5sum 命令来获取文件的MD5哈希值/校验和

    md5sum test.txt
    
    展开全文
  • 前言:我们经常会听见很多的概念,哈希值,哈希表,可哈希对象,不可哈希对象,散列表,字典,映射,等等,那么这么多的概念后面到底又有什么区别和联系,它们的本质又是怎么样的,本此系列文章将针对这些概念进行...
  • 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...
  • 根据指定文件夹生成文件夹下所有文件(包括子文件夹)的哈希值并在根目录下保存为 update.txt 文件。支持文件夹拖拽,非常方便。 小插曲:最近做个小工具用到自动升级,本来使用《会知道编程助手》生成文件哈希值,...
  • win10如何校验文件哈希值

    千次阅读 2019-04-23 10:38:06
    文件的哈希值可以用软件计算(算法一样),无须多讲。 本文讲述如何用win10自带命令计算 ——————————————————————— 右击开始 点击windows powershall(管理员) 右击想要...
  • MD5是MD5消息摘要算法的简称(英语:MD5 Message-Digest Algorithm),是一种广泛使用的密码散列函数,可以产生出一个128位(16字节)的散列值(即哈希值),用于确保信息传输的完整性。MD5由罗纳德·李维斯特设计,...
  • 软件介绍: 使用方法:点击添加按钮添加要校验的文件,也可拖拽文件或文件到软件窗口中计算哈希值,按住SHIFT与下一个文件对比或按住CTRL对比两个文件。...本工具可以通过对比哈希值用于检测文件是否被修改过。
  • hashCode:哈希值

    千次阅读 2018-06-13 11:24:07
     当我们向HashSet集合中存入一个元素时,HashSet会调用该对象的的hashCode()方法来得到对象的hashCode,然后根据hashCode来决定对象的存放位置。如果两个对象使用equals方法比较结果为true,而hashCode不相同...
  • 使用Windows自带命令校验文件哈希值

    千次阅读 2020-05-03 17:34:13
    Certutil是一个windows预装的CLI程序,主要作用是转储和显示证书颁发机构(CA),...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...
  • 校验可用于检查文件的完整性,因为对文件的任何修改都会使MD5哈希值发生变化。通常,大多数Linux发行版中都安装了MD5校验工具,所以不需要额外安装。 2.操作指南 打开Linux终端,进入需要校验的文件目录下,md5sum ...
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  • node 读取文件的哈希值

    千次阅读 2019-02-20 14:58:38
    直接上代码 一个同步函数一个异步函数 const crypto = require('crypto'); const fs = require('fs'); start(); async function start() { const hash256 = await createFileHash256() //异步 ...
  • 参考: MD5的简介和查看 查询linux文件的MD5 如何使用Python查找ISO文件的MD5哈希? Linux Shell 命令获取字符串/文件的MD5
  • 这是关于我如何破解密码的哈希值1亿2200万* John the Ripper和oclHashcat-plus故事. 这是几个月前,当我看到一条推特:从korelogic约含共1亿4600万个密码的密码哈希表的torrent文件。这个非常大的数量的密码哈希...
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  • 在Python中用小波分析图像的哈希值

    千次阅读 2016-07-04 10:27:58
    本文为数盟原创译文,转载请注明出处为数盟社区。 作者:DMITRY PETROV 过去的几个周末,Kaggle的这个...在这个项目的竞争中,许多玩家使用图像的哈希值而不是优化模型建立过程中的实际图像。 我发现有趣的是
  • hash函数的本质是将数据编码成数字,而 java 中的 hashcode 返回值是 int 类型,如果hash函数写的不好或者某种那类型的数量大于整数,必然可能产生冲突(不同的对象相同的哈希值)。 通常让每一位都参与到运算中等...
  • 如何修改哈希表的

    千次阅读 2016-07-13 11:08:08
    如何修改Hashtable中某一key所对应的value? 使用 table[键] = 新的 即可 foreach是不允许直接修改迭代项的 直接再付一次,只要key相同,value会被覆盖
  • WIN10下安装USB转串口驱动出现“文件的哈希值不在指定的目录”的解决办法
  • 更改哈希值 import sys # 文件1,以读打开 file = open('人工智能.pdf','rb') # 文件2,以写和追加的方式打开 file2 = open('人工智能2.pdf','wb') # 一行行读取文件1,写入文件2,如果文件1读到末尾,跳出循环 ...
  • Linux下计算文件哈希值和文件比较

    万次阅读 2015-09-10 19:44:33
    在linux或Unix上,md5sum是用来计算和校验文件报文摘要的工具程序。一般来说,安装了Linux后,就会有md5sum这个工具,直接在命令行终端直接运行。...(3)判断一个文件是否修改,通过md5来判断

空空如也

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哈希值修改