一、定义 Hash ：散列，通过关于键值(key)的函数，将数据映射到内存存储中一个位置来访问。这个过程叫做Hash，这个映射函数称做散列函数，存放记录的数组称做散列表(Hash Table)，又叫哈希表。 简单地说，它是密码学中的一个重要的函数，一般以Hash(.)表示。这个函数可以将任意一段数据（一般称这段数据为“消息”）压缩成固定长度的字符串（一般称输出的字符串为“摘要”）。
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2023-06-27 09:45:39
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# 哈希算法与图像特征提取
## 1. 引言
哈希算法是一种常见的密码学算法，用于将任意长度的数据映射为固定长度的哈希值。图像特征提取是计算机视觉中的重要任务，用于从图像中提取出具有代表性的特征。本文将结合Python编程语言，介绍哈希算法和图像特征提取，并给出相应的代码示例。
## 2. 哈希算法
### 2.1 哈希算法概述
哈希算法是一种将任意长度的输入映射为固定长度输出的算法。它具有以
原创
2023-09-08 06:37:33
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目录 xgb问题总结1、xgboost未学习到交叉特征如何解决分析（性别&年龄）2、xgboost如何处理离散类特征 3、xgboost调的参数有哪些通用参数Booster参数学习任务参数4、调参的通用方法5、xgb对缺失值是怎么处理的？6、XGBoost为什么使用泰勒二阶展开？7、正则惩罚的是什么？8、XGB寻找最佳分裂点9. 停止生长10. XGBoost为什么快1
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2024-01-10 17:21:53
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# R语言中的特征哈希
在数据科学和机器学习领域，特征工程是一个至关重要的步骤，而特征哈希（Feature Hashing）是一种常用的特征处理技术。它可以帮助我们有效地将高维的类别特征转换为固定维度的数值特征，从而减小计算复杂度，节省内存，提升模型性能。
## 什么是特征哈希？
特征哈希通过一个哈希函数将原始特征映射到固定的特征空间中。这种方式的优点包括：
* **内存节省**：将高维数
原创
2024-08-30 05:29:31
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机器学习之线性回归缩减维度 什么叫高维数据？维数膨胀数据降维Lasso前向逐步回归法前向逐步回归法代码实现前向逐步回归法 缩减参数参考文献 什么叫高维数据？ 如上图 前面 我们求解线性回归的时候 列举的一个例子。 这个例子中： 房子的面积， 房间的数量 ， 楼间距， 离学校的距离 我们的数据 从这四个维度取例 ，也称为数据的维度 用d表示。 下面的每一行 表示一个 房子的样本 。 样本可以有N
“本文首先介绍嵌入技术，引出Hash Trick；其次分
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2022-08-08 22:46:55
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mysql最常用的索引结构是btree(O(log(n)))，但是总有一些情况下我们为了更好的性能希望能使用别的类型的索引。hash就是其中一种选择，例如我们在通过用户名检索用户id的时候，他们总是一对一的关系，用到的操作符只是=而已，假如使用hash作为索引数据结构的话，时间复杂度可以降到O(1)。不幸的是，目前的mysql版本(5.6)中，hash只支持MEMORY和NDB两种引擎，而我们最常
特征哈希（相当于一种降维技巧） 类 FeatureHasher 是一种高速，低内存消耗的向量化方法，它使用了特征散列技术 ，或可称为 “散列法” （hashing trick）的技术。 代替在构建训练中遇到的特征的哈希表，如向量化所做的那样 FeatureHasher 将哈希函数应用于特征，以便直接
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2021-06-19 18:14:00
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来源：https://www.freesion.com/article/24301262498/ 本文介绍的是一种面对高基数类别特征的普适性方法：特征哈希（FeatureHasher）。目前这只是本人的一种想法，具体效果如何还需要在实际项目中验证。 如果说独热编码后新生成的特征数量会跟随类别数量而变
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2021-06-19 17:42:00
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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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Java 类名：com.alibaba.alink.operator.batch.feature.FeatureHasherBatchOp Python 类名：FeatureHasherBatchOp 功能介绍 将多个特征组合成一个特征向量。 参数说明 名称 中文名称 描述 类型 是否必须？ 默认值 ...
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2021-06-18 23:23:00
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Alink 是阿里巴巴基于实时计算引擎 Flink 研发的新一代机器学习算法平台，是业界首个同时支持批式算法、流式算法的机器学习平台。本文将剖析Alink “特征工程” 部分对应代码实现。
原创
2021-04-26 11:20:01
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需求是为了生成数据的‘指纹信息’，通过指纹信息来确认数据是否发生了改变。 通过md5.sha等数学方法去生成数据的指纹信息。 摘要算法又称为哈希算法、散列算法。把任意长度的数据转换为一个长度固定的数据串（通常用16进制的字符串表示）这些算法都是单向的，因此能够知道数据是都是被篡改过的。任意长度的数据经过算法的处理后得到一个长度固定的字符串（又称为哈希值）；但是通过哈希值并不能反推出数据。注意： 哈
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2023-09-18 17:09:36
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目录算法介绍：Hash算法的计算方法 ：Hash算法的性质 ：Hash算法的用途：用python实现hash算法：密码加盐：代码实现： 算法介绍：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。要找到散列为同一个值的两个不同的输入，在计
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2023-09-18 20:33:47
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1、你可以把哈希值简单地理解成是一段数据（某个文件，或者是字符串）的DNA，或者身份证；2、通过一定的哈希算法（典型的有MD5，SHA-1等），将一段较长的数据映射为较短小的数据，这段小数据就是大数据的哈希值。他有这样一个特点，他是唯一的，一旦大数据发生了变化，哪怕是一个微小的变化，他的哈希值也会发生变化。另外一方面，既然是DNA，那就保证了没有两个数据的哈希值是完全相同的。3、正是因为这样的特点
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2023-09-18 20:00:08
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文章目录1.什么是哈希表2.哈希冲突3.哈希表的实现(拉链法)4.哈希表的应用哈希表的应用--集合与字典哈希表的应用--MD5算法(已被破解,不再安全)哈希表的应用--SHA2算法 1.什么是哈希表哈希表,是一种线性表的存储结构,由一个直接寻址表和一个哈希函数组成. 哈希函数h(k)将元素关键字k作为自变量,返回元素的存储下标 基本操作: insert(key,value) get(key) d
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2023-08-16 10:10:17
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一、定义 散列表（Hash table，也叫哈希表），是根据关键码值(Key和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。给定表M，存在函数f(key)，对任意给定的关键字值key，代入函数后若能得到包含该关键字的记录在表中的地址，则称表M为哈希(Hash）表，函数f(key)为
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2023-08-17 11:37:38
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类型与哈希哈希(散列计算),可以将任意长度的输出，通过散列算法变为固定长度输出,简单的说就是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数。
1.可哈希类型:
数字类型（int，float，bool）字符串str、元组tuple
注意：int与float类型通过hash计算后还是原来的值,取决于__hash__魔术方法的运算过程
bool：在通过hash运算后为1,0
可以理解为:当
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2023-07-03 16:57:18
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介绍 hash,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。 它其实就是一个算法，最简单的算法就是加减乘除，比方，我设计个数字算法，输入+7=输出，比如我输入1，输出为8；输入2，输出为9。 哈希算法不过是一个更为复杂的运算，它的输入可以
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2023-08-02 20:19:47
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在学习哈希的过程中，使用的是python，由于python中的字典使用起来非常方便，但不利于对哈希的本质理解。因此写这篇文章来总结对哈希的理解。初学者，总结有不严谨处，还请见谅。下面是摘录的对哈希表的定义：哈希表，Hash table，也称为散列表，它是可以根据关键字的值，直接进行查询与访问的数据结构。我们通常通过映射函数将关键字直接对应到表中的某个位置，从而加快查找速度。这个映射函数叫做哈希函数
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2023-08-17 22:17:25
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