locality-sensitive hashing（局部敏感哈希），实现高位数据搜索平台

HMAC-SHA1 含密钥的安全哈希算法。为了更安全健壮，采用了密钥的安全哈希算法。

哈希算法SH A

谁与争锋 对于c++程序来说 map的使用无处不在。影响程序性能的瓶颈也往往是map的性能。尤其在大数据情况下，以及业务关联紧密而无法实现数据分发和并行处理的情况。map的性能就成了最关键的技术。 比如：ip表、mac表，电话号码表、身份证号码表的查询、等等。 stl库的map采用二分查找，性能最差。Google的哈希map性能和内存目前是最优的。 我在电信行业和信息安全行业里的工作经历发现，目前网络上的哈希算法都在查询速度上远远无法满足日趋增长的网络大数据要求。因此产生了自己写算法的想法。 现在我把自己的算法初稿发布出来，用我在一家信息安全的公司打工时的应用场景进行测试。就是病毒库特征码的检索。

LSH （Locality-sensitive-hashing）局部敏感哈希算法 matlab实现

MD5 Verilog 代码

SHA 256 verilog 实现

SHA 512 verilog 代码

Java 利用感知哈希算法简单实现用户头像搜索（搜图）附件 文章地址：https://blog.csdn.net/fan_hong_sy/article/details/115340032

作业题，解释说明见主页。 实现的功能：一、读取第一个文本中的学生成绩；二、将id做为key，学生信息座位value存入哈希表；三、读取另一个文件，并查找哈希表，修改成绩；四、输出所有学生成绩。