1.在之前写的一篇文章中, 有讲到如何利用ZPL命令去操作打印里,  后面发现通过模板的方式会更加方便快捷, 既不用去掌握ZPL的实现细节, 就可以轻松的调用实现打印的功能. 解决方案: 1.网络下载破解版的Bartender 标签软件. 2.利用C#的控制台程序, 桌面程序做测试. -------------------华丽的分割线---------------------- 在这里就不讲如何下载Bartender软件了, 直接步入正题, 打开已经下载好的Bartender软件, 设置一个标签

128-哈希函数 在数据结构中,哈希函数是用来将一个字符串(或任何其他类型)转化为小于哈希表大小且大于等于零的整数.一个好的哈希函数可以尽可能少地产生冲突.一种广泛使用的哈希函数算法是使用数值33,假设任何字符串都是基于33的一个大整数,比如: hashcode("abcd") = (ascii(a) * 333 + ascii(b) * 332 + ascii(c) 33 + ascii(d)) % HASH_SIZE = (97 333 + 98 * 332 + 99 * 33 +

1. 前言 哈希表或称为散列表,是一种常见的.使用频率非常高的数据存储方案. 哈希表属于抽象数据结构,需要开发者按哈希表数据结构的存储要求进行 API 定制,对于大部分高级语言而言,都会提供已经实现好的.可直接使用的 API,如 JAVA 中有 MAP 集合.C++ 中的 MAP 容器,Python 中的字典-- 使用者可以使用 API 中的方法完成对哈希表的增.删.改.查--一系列操作. 如何学习哈希表? 可以从 2 个角度开始: 使用者角度:只需要知道哈希表是基于键.值对存储的解决方案,另需

题目: 哈希函数 在数据结构中,哈希函数是用来将一个字符串(或任何其他类型)转化为小于哈希表大小且大于等于零的整数.一个好的哈希函数可以尽可能少地产生冲突.一种广泛使用的哈希函数算法是使用数值33,假设任何字符串都是基于33的一个大整数,比如: hashcode("abcd") = (ascii(a) * 333 + ascii(b) * 332 + ascii(c) *33 + ascii(d)) % HASH_SIZE = (97* 333 + 98 * 332 + 99 * 33

在数据结构中,哈希函数是用来将一个字符串(或任何其他类型)转化为小于哈希表大小且大于等于零的整数.一个好的哈希函数可以尽可能少地产生冲突.一种广泛使用的哈希函数算法是使用数值33,假设任何字符串都是基于33的一个大整数,比如: hashcode("abcd") = (ascii(a) * 333 + ascii(b) * 332 + ascii(c) *33 + ascii(d)) % HASH_SIZE = (97* 333 + 98 * 332 + 99 * 33 +100) %

希函数定义 哈希函数(英語:Hash function)又称散列函数.散列函数.摘要算法.单向散列函数.散列函数把消息或数据压缩成摘要,使得数据量变小,将数据的格式固定下来.该函数将数据打乱混合,重新创建一个(哈希函数返回的值)称为指纹.哈希值.哈希代码.摘要或散列值(hash values,hash codes,hash sums,或hashes)的指纹.散列值通常用一个短的随机字母和数字组成的字符串来代表.[1]好的散列函数在输入域中很少出现散列冲突. 完美哈希函数 就是指没有冲突的哈希函数

今天主要讨论:哈希函数.哈希表.布隆过滤器.一致性哈希.并查集的介绍和应用. 题目一 认识哈希函数和哈希表 1.输入无限大 2.输出有限的S集合 3.输入什么就输出什么 4.会发生哈希碰撞 5.会均匀分布,哈希函数的离散性,打乱输入规律 public class Code_01_HashMap { public static void main(String[] args) { HashMap<String, String> map = new HashMap<>(); map.p

ZeroMQ 官方地址 :http://api.zeromq.org/4-0:zmq_z85_decode zmq_z85_decode(3)         ØMQ Manual - ØMQ/4.1.0 Name zmq_z85_decode – 从一个用Z85算法生成的文本中解析出二进制密码 Synopsis uint8_t *zmq_z85_decode (uint8_t *dest, char *string); Description zmq_z85_decode()函数将解密stri

定义: RFID无线射频识别是一种非接触式的自动识别技术,它通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据,识别工作无须人工干预,可工作于各种恶劣环境.RFID技术可识别高速运动物体并可同时识别多个电子标签, 操作快捷方便. RFID标签 标签(Tag):由耦合元件及芯片组成,每个RFID标签具有唯一的电子编码,附着在物体上标识目标对象,俗称电子标签或智能标签 RFID电子标签:有源标签,无源标签,半有源半无源标签. RFID工作原理:标签进入磁场后,接收解读器发出的射频信号,凭借感应电流所获得的能

HMAC_SHA1(Hashed Message Authentication Code, Secure Hash Algorithm)是一种安全的基于加密hash函数和共享密钥的消息认证协议. 它可以有效地防止数据在传输过程中被截获和篡改,维护了数据的完整性. 可靠性和安全性.HMAC_SHA1消息认证机制的成功在于一个加密的hash函数. 一个加密的随机密钥和一个安全的密钥交换机制. HMAC_SHA1 其实还是一种散列算法,只不过是用密钥来求取摘要值的散列算法. HMAC_SHA1算法在身

哈希函数: echo password_hash("rasmuslerdorf", PASSWORD_DEFAULT)."\n"; 验证函数: boolean password_verify ( string $password , string $hash ) 比如 if (password_verify('rasmuslerdorf', $hash)) {    echo 'Password is valid!';} else {    echo 'Invali

参考 Link 另外,这篇文章也提到了利用Hash碰撞而产生DOS攻击的案例: http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/5990475.html DJB的算法实现核心是通过给哈希值(Key)乘以33(即左移5位再加上哈希值)计算哈希值 Zend HashTable的哈希算法异常简单:hashKey = key & nTableMask; 概况来说只要保证后16位均为0,则与掩码位于后得到的哈希值全部碰撞在位置0. 一 加法Hash 所谓的加法Hash就是把输入元素

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

Sql server聚合函数在实际工作中应对各种需求使用的还是很广泛的,对于聚合函数的优化自然也就成为了一个重点,一个程序优化的好不好直接决定了这个程序的声明周期.Sql server聚合函数对一组值执行计算并返回单一的值.聚合函数对一组值执行计算,并返回单个值.除了 COUNT 以外,聚合函数都会忽略空值. 聚合函数经常与 SELECT 语句的 GROUP BY 子句一起使用.   v1.写在前面 如果有对Sql server聚合函数不熟或者忘记了的可以看我之前的一片博客.sql server

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 */

注:    由于工作需要, 也是第一次接触到打印机的相关内容, 凑巧, 通过找了很多资料和帮助后, 也顺利的解决了打印标签的问题 (标签的表面信息[二维码,条形码, 文字] 和 RFID标签的EPC写入) 解决方案 1. 由于开发准备的前期工作, 手里面是有很多的原厂API,  通过阅读大概阅读了这些pdf文档(尽管看不懂...) ,大概知道原理是通过ZPL命令去调用DLL发送至打印机执行. 所以,顺藤摸瓜, 我直接就去搜索ZPL的操作命令, 自己尝试了编写ZPL命令操作打印机.在这里,先讲一下

Python 练习 标签: Python Python练习题 Python知识点 二. 使用random中的randint函数随机生成一个1~100之间的预设整数让用户键盘输入所猜的数,如果大于预设的数,屏幕显示"太大了,请重新输入"如果小于预设的数,屏幕显示"太小了,请重新输入"如此循环,直到猜中,显示"恭喜你,猜中了!共猜了N次"N为用户猜测次数. 答案: import random def guess_number(): true_num

一.算法背景 一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院的Karger等人在解决分布式Cache中提出的,设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题,初衷和CARP十分类似.一致性哈希修正了CARP使用的简单哈希算法带来的问题,使得DHT可以在P2P环境中真正得到应用. 二.应用场景 现在一致性hash算法在分布式系统中也得到了广泛应用,分布式系统中涉及到集群部署,包括缓存Redis集群,数据库集群,我们在使用Redis的时候,为了保证Redis的高可用,提高Redis的读写性能,最

本文导读 随着RFID技术的快速发展和RFID电子标签的生产成本不断降低,RFID标签防伪技术的应用也得到了极大的普及,逐步出现在各行各业当中,如交通出行.票务安全.商品防伪等领域. RFID技术简介 RFID的英文全称是Radio Frequency Identification,即无线射频识别技术.RFID射频识别是一种非接触式的自动识别技术,它通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据,识别工作无须人工干预,可工作于各种恶劣环境. 射频识别技术的基本组成有读写器.天线.RFID标签,读写器

在 iPad 上试验从用算法生成法线贴图-到法线映射光照效果 目录 概述 一般来说, 法线贴图是用高模的法线图, 低模的纹理图, 来生成较好的渲染效果. 而法线图通常是通过图像处理软件来生成的, 这里我们准备尝试用程序来生成法线图, 输入只有纹理图, 没有高度图. 那么这种方法究竟可行不可行? 答案是可行, 例如比较受欢迎的 CrazyBump 就是直接通过算法以纹理贴图未输入生成法线图, 不过具体算法就不清楚了, 接下来我们会进行各种试验, 来看看如何用算法生成能达到专业图像处理软件生成水准的

基本概念 所谓完美哈希函数.就是指没有冲突的哈希函数.即对随意的 key1 != key2 有h(key1) != h(key2). 设定义域为X,值域为Y, n=|X|,m=|Y|.那么肯定有m>=n,假设对于不同的key1,key2属于X,有h(key1)!=h(key2),那么称h为完美哈希函数,当m=n时,h称为最小完美哈希函数(这个时候就是一一映射了). 在处理大规模字符串数据时.常常要为每一个字符串分配一个整数ID.这就须要一个字符串的哈希函数.怎么样找到一个完美的字符串hash函数