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05:30 AM · Nov 21 ,2025
jdcdevloper 頭像 liubo86 頭像 alijishu 頭像 sansiyishier_65226881aadb6 頭像 yilinbanzhuadadaren 頭像 wosign 頭像 gegezz 頭像 elhix0bg 頭像 gouguoyin 頭像 dage666 頭像 9eek 頭像 xiaofeixiang_63ec941cad48a 頭像

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liubo86 頭像

我有切糕 - 算法 - 哈希表數據結構

哈希表，Hash Table，也稱為散列表。 哈希碰撞 key映射到同一個索引位置，叫做哈希碰撞。 哈希碰撞一般有兩種解決方法：拉鍊法 和 線性探測法。 拉鍊法 發生哈希衝突的元素被存儲在鏈表中。 線性探測法 在開放定址算法裏，線性探測法是散列解決衝突的一種方法，當hash一個關鍵字時，發現沒有衝突，就保存關鍵字， 如果出現衝突，則就探測衝突地址下一個地址，依次按照線性查

hash , 算法 , 哈希表

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jdcdevloper 頭像

京東雲開發者 - 支付對接常用的加密方式介紹以及java代碼實現

京東科技 姚永健 一、術語表： 1.對稱算法 加密解密密鑰是相同的。這些算法也叫秘密密鑰算法或單密鑰算法，它要求發送者和接收者在安全通信之前，商定一個密鑰。對稱算法的安全性依賴於密鑰，泄漏密鑰就意味着任何人都能對消息進行加密解密。只要通信需要保密，密鑰就必須保密。 對稱算法可分為兩類。一次只對明文中的單個位（有時對字節）運算的算法稱為序列算法或序列密碼。另一類算法是對明文的一組位進行運算，這些位組

加密算法 , hash , JAVA , 安全

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yqyx36 頭像

雲輕雨細 - 從哈希到挑戰響應，密碼傳輸安全解析

“知彼知己，百戰不殆。” 在數字世界中，密碼的每一次旅程都是一次潛在的風險之旅。無論是登錄銀行賬户、訪問後台系統，還是提交一次普通表單，密碼若未被妥善保護，就可能成為黑客的“免費門票”。 本文將帶你走進密碼傳輸的安全機制世界，從最基礎的哈希加密，到進階的挑戰-響應機制，逐步解析當前主流方案，説明每種方式的優勢與風險。 一、明文傳輸：一場毫無遮掩的對話 如果客户端直接把用户輸入的原始密碼發送給服務

hash , 密碼保護

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javaguide 頭像

JavaGuide - 面試官：為什麼忘記密碼要重置而不是告訴你原密碼？

這是一個挺有意思的面試題，挺簡單的，不知道大家平時在重置密碼的時候有沒有想過這個問題。回答這個問題其實就一句話：因為服務端也不知道你的原密碼是什麼。如果知道的話，那就是嚴重的安全風險問題了。 我們這裏來簡單分析一下。 做過開發的應該都知道，服務端在保存密碼到數據庫的時候，絕對不能直接明文存儲。如果明文存儲的話，風險太大，且不説數據庫的數據有被盜的風險，如果被服務端的相關人員特別是有數據庫權限的惡

加密算法 , hash , JAVA , go , 後端

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houbinbin 頭像

老馬嘯西風 - 日誌脱敏之後，無法根據信息快速定位怎麼辦？

日誌脱敏之殤 小明同學在一家金融公司上班，為了滿足安全監管要求，最近天天忙着做日誌脱敏。 無意間看到了一篇文章金融用户敏感數據如何優雅地實現脱敏？ 感覺寫的不錯，用起來也很方便。 不過日誌脱敏之後，新的問題就誕生了：日誌脱敏之後，很多問題無法定位。 比如身份證號日誌中看到的是 3****************8，業務方給一個身份證號也沒法查日誌。這可怎麼辦？ 安全與數據唯一性 類似於數據庫中敏

安全防護 , hash , 日誌

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u_16213678 頭像

mob64ca140ee96c - JAVA8 HashMap詳解

為什麼要有HashMap數據結構 為了高效的執行數據插入和數據查找功能，在此之前就要提到鏈表和數組這兩種數據結構。 數組：查找輕鬆，但是插入和刪除複雜在最壞情況下時間複雜度為O(n)。 鏈表：插入刪除輕鬆，，但是查找麻煩，需要從頭結點逐個遍歷時間複雜度為O(n) 而hashmap實現了兩者的結合，查找輕鬆並且插入刪除也輕鬆的數據結

hashmap , hash , 數據結構 , 開發語言 , 後端開發 , JAVA , Python

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hz_linmu 頭像

林木 - 2-區塊鏈中的數據結構

1.hash pointer 哈希指針 哈希指針與普通指針不同的是，哈希指針中不僅指向了某個結構體，並且還保存了該結構體的哈希值。 哈希指針不僅指向了結構體，並且還能檢測該結構體是否被篡改。 2. block chain 區塊鏈 區塊鏈就是使用哈希指針代替普通指針的鏈表。 第一個區塊稱為 genesis block 創世紀塊。 最後一個區塊稱為 most recent block 最近塊，最近塊的

加密貨幣 , hash , 區塊鏈 , 數據結構 , 比特幣

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nick_63c3c5cf4b3ee 頭像

nick_63c3c5cf4b3ee - 模糊哈希（fuzzy hash）對比文件相似度

對比兩個文件相似度，python中可通過difflib.SequenceMatcher/ssdeep/python_mmdt/tlsh實現， 在大量需要對比，且文件較大時，需要更高的效率，可以考慮模糊哈希（fuzzy hash），如ssdeep/python_mmdt 測試過程發現： difflib方法，讀取文件後，可以實現匹配度輸出 ssdeep/mmdt/tlsh方法可以實現，實現

hash , Python

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yujiaao 頭像

Yujiaao - 大量向量之間的漢明距離常見的索引辦法

當需要求大量向量之間的漢明距離時，以下是一些常見的索引辦法： 基於哈希的方法 局部敏感哈希（LSH）：它是一種常用的近似最近鄰搜索方法，通過將高維向量映射到低維空間中的哈希桶中，使得相似的向量以較高的概率落入相同或相近的哈希桶中。在計算漢明距離時，可以先通過 LSH 快速篩選出可能相似的向量對，然後再精確計算它們的漢明距離，從而大大減少了需要進行精確距離計算的向量對數量，提高了計算效率。 多表哈希

hash

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jdcdevloper 頭像

京東雲開發者 - Redis數據結構(二)-List、Hash、Set及Sorted Set的結構實現

1 引言 之前介紹了Redis的數據存儲及String類型的實現，接下來再來看下List、Hash、Set及Sorted Set的數據結構的實現。 2 List List類型通常被用作異步消息隊列、文章列表查詢等；存儲有序可重複數據或做為簡單的消息推送機制時，可以使用Redis的List類型。對於這些數據的存儲通常會使用鏈表或者數組作為存儲結構。 使用數組存儲，隨機訪問節點通過索引定位時間複雜

redis , List , hash , 數據結構 , 數據庫

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xiaofeixiang_63ec941cad48a 頭像

小飛象 - “越好看的女人越會騙人”之蜜罐的千層套路

蜜罐的簡介 相信大家對於“蜜罐”的概念，都是瞭解的。這裏簡單介紹一下：蜜罐（Honeypot）是指一種安全機制，通過誘騙攻擊者進入一個看似真實的系統環境，從而讓攻擊者暴露自己的攻擊行為和方法，以便分析攻擊手段並提高網絡安全防護的能力。可以將蜜罐比喻為誘餌，就像釣魚時使用的魚餌一樣，攻擊者會被蜜罐中看似易攻擊的目標所吸引，進入其中後就會被攔截或者留下攻擊痕跡，為安全人員提供對攻擊手段和威脅的更深入瞭

hash , app , 算法 , 加密 , 安全

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liubo86 頭像

我有切糕 - 算法 - 哈希表 - 三數之和

力扣 15題 ： 三數之和 給你一個整數數組 nums ，判斷是否存在三元組 [nums[i], nums[j], nums[k]] 滿足 i != j、i != k 且 j != k ，同時還滿足 nums[i] + nums[j] + nums[k] == 0 。請 你返回所有和為 0 且不重複的三元組。 注意：答案中不可以包含重複的三元組。 示例 1： 輸入：nums = [

hash , 算法

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9eek 頭像

9eek - 「密碼學」哈希為什麼要將鹽加在明文後面?

眾所周知，在做消息認證或者簽名時，僅使用hash函數安全性是不高的，容易遭受字典和暴力破解(https://www.cmd5.com/)。所以通常會使用帶密鑰或加鹽的哈希算法作為消息認證或者口令存儲，正如標題所説，我們在檢索互聯網上關於加鹽的實現時，內容往往都是在明文後面加上隨機值： 那做消息認證的密鑰或者鹽可不可以加在明文前面呢？ 這就引出本文的攻擊方式。 MD5 算法計算邏輯 為了清楚這個攻

hash , 網絡安全 , 密碼學 , 應用安全

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dage666 頭像

木元走之 - 一致性哈希算法

1.背景 現在，我們有這樣一個場景：我們的媒體上傳服務每天都會接收海量的數據，面對這麼多的海量數據，單台服務器已經不足以存儲得下了，我們需要考慮水平擴容多台機器來聯合存儲這些海量數據。但是每台服務器又都是相互獨立的，而且數據也不能亂存，萬一發生存儲傾斜，導致有的服務器硬盤馬上爆炸🎆，而有的服務器則似閒庭信步😀😨，毫無存儲壓力，這怎麼能行。 因此，我們就採用傳統的Hash存儲方式來解決這

hash , 操作系統 , 算法 , 一致性哈希算法 , 分佈式

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gouguoyin 頭像

Peleus - go-dongle 0.2.1 版本發佈，一個輕量級、語義化的 golang 編碼解碼、加密解密庫

dongle 是一個輕量級、語義化、對開發者友好的 Golang 編碼解碼和加密解密庫 Dongle 已被 awesome-go 收錄, 如果您覺得不錯，請給個 star 吧 github.com/golang-module/dongle gitee.com/golang-module/dongle 更新日誌 增加對 md2 哈希算法的支持 增加對 hmac-md2 摘要算法的支持 增加對

hash , 加密解密 , 簽名校驗 , go

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elhix0bg 頭像

阿里雲大數據AI - MaxCompute聚簇優化推薦功能發佈，單日節省2PB Shuffle、7000+CU！

Shuffle優化利器｜聚簇優化推薦 在MaxCompute每日EB級規模的計算場景中，Join、Group By、Window等算子所產生的Shuffle數據流量已佔據整體網絡傳輸的60%以上，成為影響大數據計算成本的核心因素。以阿里內部某業務為例，單日Shuffle數據量高達2 PB，直接消耗7000+ CU資源——這一數字僅是問題的冰山一角。 MaxCompute 哈希聚簇（Hash Clu

hash , shuffle

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gegezz 頭像

GeGeZZ - uniapp作為乾坤子應用配置

uniapp作為乾坤子應用配置 項目背景： 新人入職接手老項目，該項目是利用uniapp框架開發，主要是兼容web和微信小程序。近日收到新的需求，要將web端嵌入甲方的主應用。 技術棧 主應用框架umi ;主應用打包方式hash 子應用框架uniapp,vue2的寫法，老項目是hbuilder創建的應用，子應用打包方式hash 注：u

qiankun , umi , hash , uniapp , 微前端

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wosign 頭像

沃通CA - SHA-1、SHA-2、SHA-256 和 SHA-512 哈希算法

第一次學習安全哈希算法 (SHA) 就像破譯外星密碼一樣。實際上，它並不像看起來那麼複雜。您可能聽説過 SHA-1、SHA-2、SHA-256 和 SHA-512，但您瞭解它們的區別以及它們如何影響您的數據安全嗎？ 這些加密哈希函數在數據完整性和身份驗證方面發揮着至關重要的作用。然而，它們並不完全相同。有些提供更好的安全性，而有些則更快。 本博客涵蓋了SHA-1 與 SHA-256 算法以及兩者

ssl證書 , hash

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yilinbanzhuadadaren 頭像

一鱗半爪大大人 - Git中的一個特殊hash

最近了解了一點Git的內部原理，看到了一個特殊的hash，所以寫了這一篇文章來分享自己的看法。 ============== 既然你讀這篇文章，那就意味着你應該比較熟悉Git的一系列操作，不過，在你使用 Git 的時候，你有沒有遇到以下hash： 4b825dc642cb6eb9a060e54bf8d69288fbee4904 可能你會覺得git中的每個對象都有一個hash值，誰會注意hash的數

hash , sha1 , Git

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jdcdevloper 頭像

京東雲開發者 - 緩存空間優化實踐

作者：京東科技 董健 導讀 緩存Redis，是我們最常用的服務，其適用場景廣泛，被大量應用到各業務場景中。也正因如此，緩存成為了重要的硬件成本來源，我們有必要從空間上做一些優化，降低成本的同時也會提高性能。 下面以我們的案例説明，將緩存空間減少70%的做法。 場景設定 1、我們需要將POJO存儲到緩存中，該類定義如下 public class TestPOJO implements Seriali

redis , hash , 緩存 , 緩存設計

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sansiyishier_65226881aadb6 頭像

三四一十二 - 力扣-49. 字母異位詞分組

49. 字母異位詞分組 給你一個字符串數組，請你將 字母異位詞 組合在一起。可以按任意順序返回結果列表。 字母異位詞 是由重新排列源單詞的所有字母得到的一個新單詞。 示例 1: 輸入: strs = ["eat", "tea", "tan", "ate", "nat", "bat"] 輸出: [["bat"],["nat","tan"],["ate","eat","tea"]] 示例

hash , go , 後端

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alijishu 頭像

阿里雲開發者 - HashTable 在螞蟻轉化歸因中的極致運用

概述 螞蟻的轉化歸因在初期運行兩個多小時的情況下，進行了一系列優化，其中建立hash cluster表及強制hash關聯及Shuffle的手動干預進行remove操作此部分優化佔了較大比重。本文則主要講述hash cluster表的一些運用。 Hash cluster表具有兩個作用： · 存儲預排序的重排壓縮。Hash cluster表採用分桶排序操作，若相同的值重複度高，則可以達到更

大數據 , hash , 雲計算 , 阿里雲 , cluster

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