三种Hash算法对比以及秒传原理 CRC (32/64)   MD5  Sha1 分5个点来说 1.校验值长度 2.校验值类别 3.安全级别 4.应用场景 1).校验值长度 CRC(32/64) 分别是4个字节和8个字节 MD5 16字节 所以长度为108位 sha1 20字节  160位长度 2)校验值类别 一般把CRC叫做校验码 md5和sha1叫做hash值或者散列值,从这里大概可以看出用处不同 3)安全级别 CRC<MD5<Sha1(当然sha1上面还有sha256或者sha512)

(更新:https://www.cnblogs.com/index-html/p/frontend_kdf.html ) 0x00 前言 天下武功,唯快不破.但在密码学中则不同.算法越快,越容易破. 0x01 暴力破解 密码破解(严格地说应该是账号口令的破解),就是把散列值还原成明文口令.这貌似有不少方法,但事实上都得走一条路:暴力穷举.(也许你会说还可以查表,瞬间就出结果.虽然查表不用穷举,但表的制造过程仍然需要.查表只是将穷举提前了而已) 因为散列计算是单向的,是不可逆的,所以只能穷举.穷举

3555: [Ctsc2014]企鹅QQ Time Limit: 20 Sec  Memory Limit: 256 MBSubmit: 1545  Solved: 593[Submit][Status][Discuss] Description PenguinQQ是中国最大.最具影响力的SNS(Social Networking Services)网站,以实名制为基础,为用户提供日志.群.即时通讯.相册.集市等丰富强大的互联网功能体验,满足用户对社交.资讯.娱乐.交易等多方面的需求.小Q是Pe

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常见的第三方加固方案官网介绍 由于安卓APP是基于Java的,所以极容易被破解,一个不经过加固的APP犹如裸奔一样,毫无防备.之前曾有新闻报道,一些专职的APP打包黑产就是专门从各种渠道找到apk,通过各种破解手段将apk文件破解.反编译,然后加入广告.病毒代码,重新打包投入市场,不明真相的用户将带病毒广告的apk下载下来,甚至因此造成利益损失. 对于移动应用开发工程师来说,应用自动化加固无疑是最便捷的一种安全方式了.通过加固可以在一定程度上达到反编译和防止被二次打包的效果.当然,现在网上很多平

http://poj.org/problem?id=2002 只能说hash比二分快很多.随便一个hash函数都可以完爆二分. 判断是否存在正方形思路如下: 1.枚举任意两个点,作为正方形的一条边,那么,整个正方形就确定了,有两个方向. 因为, 设枚举的坐标为(x1, y1) & (x2, y2),所求的坐标是和x1,y1这个点相连,那么有方程如下. 1.垂直,向量积是0 2.边长相等,然后距离公式化简. 即可解出剩下的两个点. 然后要注意两个点要在正方形的同一侧,不然变了平行四边形了. 唤醒了

计算Hash冲突的概率 虽然已经很多可以选择的Hash函数,但创建一个好的Hash函数仍然是一个活跃的研究领域.一些Hash函数是快的,一些是慢的,一些Hash值均匀地分布在值域上,一些不是.对于我们的目的,让我们假设这个Hash函数是非常好的.它的Hash值均匀地分布在值域上. 在这种情况下,对于一个输入集合生成的Hash值是非常像生成一个随机数集合.我们的问题转化为如下:         给K个随机值,非负而且小于N,他们中至少有个相等的概率是多少? 实际上我们求这个问题的对立问题更加简单:

[前言:笔者将分上下篇文章进行阐述Spark和MapReduce的对比,首篇侧重于"宏观"上的对比,更多的是笔者总结的针对"相对于MapReduce我们为什么选择Spark"之类的问题的几个核心归纳点:次篇则从任务处理级别运用的并行机制/计算模型方面上对比,更多的是让大家对Spark为什么比MapReduce快有一个更深.更全面的认识.通过两篇文章的解读,希望帮助大家对Spark和MapReduce有一个更深入的了解,并且能够在遇到诸如"MapReduce

今天我们主要学习的是 PHP 中一些 Hash 散列加密相关的扩展函数的使用,而不是 Hash 算法,这种加密其实也只是一种更复杂一些的密钥算法,与 Hash 算法类似的是,我们输入的一串字符串,就像一个 Hash 表一样有其对应的 Hash 散列值,本质上和普通的数据结构中的 Hash 键值映射是一个道理,只是其算法更复杂一些.其实只要做过一段时间的 PHP 开发,一定会对两个函数很熟悉,它们就是 md5() 和 sha1() .这两个函数就是分别生成 md5 和 sha1 算法的 Hash

简述一下索引: 索引是数据库表中一列或多列的值进行排序的一种数据结构:索引分为聚集索引和非聚集索引,聚集索引查询类似书的目录,快速定位查找的数据,非聚集索引查询一般需要再次回表查询一次,如果不使用索引就会进行全表扫描:还有可以进行多字段组成联合索引,但是要符合最左匹配原则要求. 如果使用覆盖索引就可以不回表扫描. 索引类型:InnoDB引擎,默认B+树(O(logN)).Hash索引 B树索引 O(1) 1.由于底层是使用hash表,以key-value存储,无法直接通过索引查询,只选择一个数据

博客搬至blog.csgrandeur.com,cnblogs不再更新. 新的题解会更新在新博客:http://blog.csgrandeur.com/2014/01/15/LeetCode-OJ-Solution/ ———————————————————————————————————————— ———————————————————————————————————————— LeetCode OJ 题解 LeetCode OJ is a platform for preparing tech

前言 Js数组去重已经有很多种实现方式:包括逐个检索对比(使用Array.property.indexOf),先排序后对比,使用hash表,利用ES6中的Set()等.这些数组去重办法中速度最快的是hash表,最安全也最慢的是逐个检索对比(先排序后对比是优化成先分组再逐个检索),而ES6的Set对象目前浏览器兼容不全. 有没有结合那些以上方式的优点,像hash表一样快,和Array.property.indexOf一样全,又没有兼容问题的解决方案呢? 有! Js中的基本类型 Undefined,

Git实战 1.Git特点 1.1.Git两大特点 版本控制:可以解决多人同时开发的代码问题,也可以解决找回历史代码的问题. 分布式:Git是分布式版本控制系统,同一个Git仓库,可以分布到不同的机器上.首先找一台电脑充当服务器的角色,每天24小时开机,其他每个人都从这个"服务器"仓库克隆一份到自己的电脑上,并且各自把各自的提交推送到服务器仓库里,也从服务器仓库中拉取别人的提交.可以自己搭建这台服务器,也可以使用GitHub网站. 2.Git安装与配置 2.1.安装命令 sudo ap

相信大家看过无数的MySQL调优经验贴了,会告诉你各种调优手段,如: 避免 select *: join字段走索引: 慎用in和not in,用exists取代in: 避免在where子句中对字段进行函数操作: 尽量避免更新聚集索引: group by如果不需要排序,手动加上 order by null: join选择小表作为驱动表: order by字段尽量走索引... 其中有些手段也许跟随者MySQL版本的升级过时了.我们真的需要背这些调优手段吗?我觉得是没有必要的,在掌握MySQL存储架构

介绍 在这个系类的第一部分中,我们揭示了windows创建和储存密码的机制.我们也涉猎了一点两种加密方法的弱点和破解的方法.在这系列的第二篇也是最后一篇文章中,我会实战用网上免费的工具一步一步的来破解一次密码给你看. 注意!以下这些技术只为学习目的,请勿用于非法用途! 获取密码HASH 为了破解密码你应该先获取密码在windows中储存的位置,这些hash储存在windows在SAM文件中,这个文件在C:\Windows\System32\config不过在windows启动时这个文件是不能被读

N久不来 于是不知道扔在哪儿于是放这里先 如果你觉得碍事的话 帮我扔到合适的版块去.. 导读这是一篇说明文 它介绍了标准冒险岛更新文件(*.patch;*.exe)的格式文章的最后附了一段C#的参考代码 你可以自由的下载 编译 或改写为其他语言文章不附加任何有风险的可执行文件(*.exe) 对此没有兴趣的可以直接后退浏览其他帖子 目录0 前言1 文件结构  1.1 patch文件结构    1.1.1 文件头    1.1.2 zlib段  1.2 exe文件结构     1.2.1 exe段 

1.元祖允许重复数据.只读元组,列表,元祖没有增删改查,比如身份证列表,不允许修改,就存成 元祖. 2. 字典 key-value对 特性: 无顺序 去重 查询速度快,比列表快多了 比list占用内存多 为什么会查询速度会快呢?因为他是hash类型的,那什么是hash呢? 哈希算法将任意长度的二进制值映射为较短的固定长度的二进制值,这个小的二进制值称为哈希值.哈希值是一段数据唯一且极其紧凑的数值表示形式.如果散列一段明文而且哪怕只更改该段落的一个字母,随后的哈希都将产生不同的值.要找到散列为同一

经常碰到要存一堆的string, 这个时候可以用hash tables, 虽然hash tables 查找很快,但是hash tables不能表现出字符串之间的联系.可以用binary search tree, 但是查询速度不是很理想. 可以用trie, 不过trie会浪费很多空间(当然你也可以用二个数组实现也比较省空间). 所以这里Ternary Search trees 有trie的查询速度快的优点,以及binary search tree省空间的优点. 实现一个12个单词的查找 这个是用二

感谢您的阅读.喜欢的.有用的就请大哥大嫂们高抬贵手"推荐一下"吧!你的精神支持是博主强大的写作动力以及转载收藏动力.欢迎转载! 版权声明:本文原创发表于 [请点击连接前往] ,未经作者同意必须保留此段声明!如有侵权请联系我删帖处理! 我的博客:http://www.cnblogs.com/GJM6/  -  传送门:[点击前往] 本文前半部分科普 KDF 函数的意义,后半部分探讨 KDF 在前端计算的可行性. 前言 几乎每隔一段时间,就会听到"XX 网站被拖库"的新

本教程基于 sdk9+sd8.0 51822的 BLE的设备地址 可以通过如下函数函数来获得 地址的设置可以调用如下函数设置. 官方的demo工程中,都是没有主动调用过 sd_ble_gap_address_set函数来设置设备地址的.所以 demo工程中使用的都是默认地址. 这个默认地址就是 芯片出厂是设置的,出厂时烧写在FICR寄存器中的. 所以蓝牙芯片启动后,如果你没有主动调用 sd_ble_gap_address_set函数来设置地址的话, 协议栈就会使用 FICR 中的寄存器DEVIC

http://blog.csdn.net/dba_huangzj/article/details/8300784 SQL查询性能的好坏直接影响到整个数据库的价值,对此,必须郑重对待. SQL Server提供了多种工具,下面做一个简单的介绍: 一.SQL Profiler工具 SQL Profiler可用于: l  图形化监视SQLServer查询: l  在后台收集查询信息: l  分析性能: l  诊断像死锁这样的问题: l  调试Transact-SQL(T-SQL)语句: l  模拟重放