哈希图官方SDK支持Java、JS、Go语言进行开发，本文使用Go进行开发测试。 1.创建转移交易 从"创建帐户"部分创建的帐户中获取新的账户ID。您将从测试网帐户中将 1000 个HBAR转移到新帐户。在交易上签名需要发件人帐户的私人密钥。发件人帐户是您的测试网帐户，因此客户端已经设置为使用测 ...
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2021-07-28 16:12:00
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在Java中，哈希图（HashMap）是一个非常常用的数据结构，它允许根据键快速访问、插入和删除值。很多时候，我们需要在哈希图中存储对象，并且在后续操作中修改这些对象的属性值。但很多初学者在这里会遇到一些问题，特别是在如何触及这些对象的属性时。
## 问题背景
想象一下，我们正在开发一个电商系统，需要维护一个包含商品信息的哈希图。在系统运行时，我们可能需要更改某个商品的价格或者描述等属性。用户
简单介绍一下哈希感知算法： “感知哈希算法”（Perceptual hash algorithm），它的作用是对每张图片生成一个"指纹"（fingerprint）字符串，然后比较不同图片的指纹。结果越接近，就说明图片越相似。算法步骤： 第一步，缩小尺寸。 最快速的去除高频和细节，只保留结构明暗的方法就是缩小尺寸。 将图片缩小到8x8的尺寸，总共64个像素。摒弃不同尺寸、比例带来的图片差异。 如这张
hash表 C++的使用以及理解1、哈希表定义哈希表（Hash table，也叫哈希表），是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做散列表。优点可以为寻址带来遍历。由于哈希表的键和值是对应的，查找起来会比较迅速。但是相对的，插入和删除的效率会变低。比如1、2、3
HashMap源码分析一、哈希（hash）二、HashMap原理1、Map继承体系图2、HashMap存储结构3、Node数据结构4、PUT数据原理分析5、为什么引入红黑树（解决hash碰撞）三、HashMap源码1、核心属性2、构造方法3、PUT方法 一、哈希（hash）1、简介 hash也称散列，哈希，基本原理就是把任意长度的输入，通过hash算法变成固定长度的输出，这个映射的规则就是对应的
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2024-08-09 08:51:32
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文章目录什么是哈希算法？哈希基本概念哈希算法性质例题1：子串判重题目描述输入输出输入输出样例思路代码例题2：三个火枪手题目描述输入输出输入输出样例思路代码 什么是哈希算法？哈希算法，一般翻译做散列、杂凑，或音译为哈希，是把任意长度的输入（又叫做预映射pre-image）通过散列算法变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。这种转换是一种压缩映射，也就是，散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入
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2024-04-09 11:56:48
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散列表(哈希表)散列表：所有的元素之间没有任何关系。元素的存储位置，是利用元素的关键字通过某个函数直接计算出来的。这个一一对应的关系函数称为散列函数或Hash函数。采用散列技术将记录存储在一块连续的存储空间中，称为散列表或哈希表(Hash Table)。关键字对应的存储位置，称为散列地址。散列表是一种面向查找的存储结构。它最适合求解的问题是查找与给定值相等的记录。但是对于某个关键字能对应很多记录的
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2023-10-18 16:35:48
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Diff算法什么是Diff算法？diff算法作为Virtual DOM的加速器，其算法的改进优化是React整个界面渲染的基础和性能的保障，同时也是React源码中最神秘的，最不可思议的部分传统Diff：计算一棵树形结构转换为另一棵树形结构需要最少步骤，如果使用传统的diff算法通过循环递归遍历节点进行对比，其复杂度要达到O(n^3)，其中n是节点总数，效率十分低下，假设我们要展示1000个节点，
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2024-09-16 08:35:33
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在Java中，每个对象都可以调用自己的hashCode()方法得到自己的哈希值(hashCode)，相当于对象的指纹信息，通常来说世界上没有完全相同的两个指纹，但是在Java中做不到这么绝对，但是我们仍然可以利用hashCode来做一些提前的判断，比如:如果两个对象的hashcode不相同，那么这两个对象肯定不同的两个对象。 如果两个对象的hashCode相同，不代表这两个对象一定是同一个对象，也
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2024-10-27 07:30:28
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# 实现Python图片哈希教程
## 概述
在本教程中，我将向您展示如何使用Python实现图片哈希功能。图片哈希是一种将图像转换为一个独特的字符串，用于图像识别和相似度比较的技术。
### 流程概述
下面是实现Python图片哈希的流程：
```mermaid
gantt
title 实现Python图片哈希流程
section 准备工作
数据准备: done,
原创
2024-07-07 04:37:36
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前言：查看 https://wiki.python.org/moin/TimeComplexity 中的数据可以看到在 list 中查找元素的复杂度为 O(n) , 在 dict 中查找元素的复杂度 为 O(1)本文来探讨以下其中的原理。1. hash字典建立在另一种技术之上：哈希表hash 函数是一种可以将任意长度的数据映射到固定长度值的函数，称为哈希。hash 函数有 3
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2023-10-04 07:56:40
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引言：Haar-like特征多用于人脸检测、行人检测，等目标检测；Haar-like特征可以理解为卷积模板(如同prewitt、sobel算子，当然不完全一样)，Haar-like特征模板内只有白色和黑色两种矩形，并定义该模板的特征值为白色矩形像素和减去黑色矩形像素和。Haar特征值反映了图像的灰度变化情况。例如：脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述，如：眼睛要比脸颊颜色要深，鼻梁两侧比鼻梁颜色要
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2024-05-09 14:05:33
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# 使用 Python 和 OpenCV 实现感知哈希算法
在数字图像处理中，感知哈希算法是一种非常有用的工具，可以用于图像相似性比较、去重以及图像分辨率分析等。本文将指导你如何利用 Python 和 OpenCV 实现感知哈希算法。以下是整个过程的步骤表格：
| 步骤 | 操作 | 说明
原创
2024-09-17 07:23:23
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简单哈希算法一.概念 哈希表就是一种以 键-值(key-indexed) 存储数据的结构，我们只要输入待查找的值即key，即可查找到其对应的值。哈希的思路很简单，如果所有的键都是整数，那么就可以使用一个简单的无序数组来实现：将键作为索引，值即为其对应的值，这样就可以快速访问任意键的值。这是对于简单的键的情况，我们将其扩展到可以处理更加复杂的类型的键。使用哈希查找有两个步骤:1. 
bsdiff的基本原理bsdiff是由Conlin Percival开源的一个优秀的差分算法，而且是跨平台的。在Android系统中所使用的imgdiff本质上就是bsdiff。bsdiff的依据在传统更新中，包含了复制和插入两种操作，复制指的是找到old文件中所匹配的部分，将其复制到新文件中。插入指的是将old文件中所没有的数据插入到新文件中。这种方式在二进制文件更新中并不适用，因为对源代码进行
# 使用 Python 实现图片平均哈希
在计算机视觉和图像处理的领域，平均哈希是一种非常常见的技术，用于图像的相似性匹配和查找。它通过将图像转换为较小的表示形式（通常是一个二进制数组），来帮助我们快速比较和分类大量图像。在本篇文章中，我将向你展示如何使用 Python 实现平均哈希。
## 流程概述
在开始之前，我们先来概述一下实现平均哈希的整个流程。下面的表格详细列出了每一步。
| 步
1.前言 目前“以图搜图”的引擎越来越多，可参考博文： “以图搜图”的引擎，之前很好奇他们是如何进行检索的，偶然间看到了一篇博客，上面说Google和Tineye主要利用的算法是感知哈希算法（Perceptual has
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2023-10-24 14:36:03
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首先新建一个.cpp文件，比如test.cpp在该文件添加程序#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
using namespace cv;
int main()
{
IplImage* img = cvLoadImage("/home/
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2024-02-19 15:07:04
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目标学习图像的几种算术运算，例如加法，减法，按位运算等。cv.add，cv.addWeighted等。图像加法您可以通过OpenCV函数cv.add()或仅通过numpy操作res = img1 + img2添加两个图像。两个图像应具有相同的深度和类型，或者第二个图像可以只是一个标量值。注意OpenCV加法和Numpy加法之间有区别。OpenCV加法是饱和运算，而Numpy加法是模运算。例如，考虑
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2024-08-17 10:28:04
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