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了提高大规模RFID系统的认证效率，通过分析现有RFID系统的认证效率和安全性，提出了一套基于Hash函数的改进协议。向RFID读写器加入过滤规则，能够有效过滤恶意和无效的认证请求；对标签的访问计数器值的分层化、更新和重置，可以有效提高后端数据库检索数据的命中率。通过分析和测试，该协议能够有效抵御假冒攻击、重传攻击等不安全问题，有效提高RFID认证的效率，降低认证服务器计算负荷。

在学习redis过程中提到一个缓存击穿的问题， 书中参考的解决方案之一是使用布隆过滤器， 那么就有必要来了解一下什么是布隆过滤器。在参考了许多博客之后， 写个总结记录一下。 一、布隆过滤器简介 什么是布隆过滤器？ 本质上布隆过滤器( BloomFilter )是一种数据结构，比较巧妙的概率型数据结构（probabilistic data structure），特点是高效地插入和查询，可以用来告诉你 “某样东西一定不存在或者可能存在”。 相比于传统的 Set、Map 等数据结构，它更高效、占用空间更少，但是缺点是其返回的结果是概率性的，而不是确切的。 布隆过滤器原理 布隆过滤器内部维护一个bit

对文件进行求MD5哈希值 前面传的那个只对字符串求哈希，适用于密码验证；而这次传的是对文件求哈希，适用于文件验证. 源自：http://blog.csdn.net/dengzhaoqun/article/details/7983322

文件hash算法，对大文件进行hash计算，并可以返回base64编码.文件hash算法，对大文件进行hash计算，并可以返回base64编码.

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根据nginx源码进行ip_hash四段计算,实现负载均衡

取出windows的SAM，破解然后跑出用户名。密码。好用好玩，别用与干坏事呀！！！！

詹金斯·哈希 非加密目的Bob Jenkins哈希的Java实现。 此实现可产生32位和64位哈希值，并可用于哈希表查找。 此处实现的算法是32位体系结构的理想选择。 什么是詹金斯哈希？ Jenkins哈希是由Bob Jenkins创建的通用哈希算法。 它采用可变长度的输入，并处理每个12字节的块，并输出int（32位）或long（64位）的哈希值。 与其他哈希算法相比的优势： 哈希的均匀分布 很好的 就哈希计算中使用的指令数量而言，比大多数哈希算法要快。 用法 String message = ""; JenkinsHash jh = new JenkinsHash(); int pc = jh.hash32(message.getBytes()); System.out.println(Integer.toHexString(pc)); 参考 詹金斯·鲍勃（2006年5月）。