SHA-256 哈希

PURGETREE 允许您在 Windows 系统上使用 SHA-256 哈希算法快速识别整个目录树中的重复文件，并创建批处理文件以删除所有重复项，仅保留一个副本。 使用方法: cd('目录名'); purgetree 或 purgetree('displayonly') dirname 是您要清除重复文件的目录树中最高（“父”）目录的名称。 工作原理: 此函数通过计算每个文件的 SHA-256 哈希值并检测重复项来快速比较大量相同内容的文件。 由于比较的是哈希而不是文件内容，因此检测重复项的过程大大加快了。 如果您使用任何参数调用 PURGETREE，例如 purgetree('di

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这段代码实现了 Y. Weiss 的频谱散列算法。需要注意的是，Python 和 Matlab 在计算特征向量时，可能会得到符号相反的结果，进而导致生成的二进制哈希码不同。然而，无论是 Python 还是 Matlab，hammingDist(B, B) 的结果都是一致的。您可以通过手动调整 Python 代码 (trainSH) 中特征向量的符号，来确保 Python 和 Matlab 生成相同的二进制代码。

基于分区键的哈希散列值将行映射到分区中创建散列分区时需要指定： (1)分区方法：哈希散列(by hash) (2)分区列(3)分区数量或单独的分区描述* HASH散列分区语法图

memcached 中使用的哈希函数。

MATLAB中的最小损失哈希码是一种关键技术，用于数据检索和相似性比较。这种方法通过最小化哈希函数计算的误差，有效地减少了数据索引中的信息损失。该技术在处理大规模数据集时特别有效，能够快速且准确地识别和检索相似的数据模式。

利用MATLAB强大的数学计算和仿真能力，可以高效地实现局部敏感哈希算法（LSH）。LSH算法通过将高维数据点映射到低维空间，并保证相似的数据点在映射后依然保持接近，从而实现快速近邻搜索。 在MATLAB中，可以使用各种工具箱和函数来实现LSH算法，例如 Statistics and Machine Learning Toolbox 提供了创建和操作哈希表的数据结构。 通过编写MATLAB代码，可以定义不同的哈希函数、距离度量方法以及碰撞处理策略，从而构建适合特定数据集和应用场景的LSH算法。

SQL Server 中的 MD5 函数提供 MD5 哈希加密算法，可用于保护数据安全。经过测试，已验证其哈希结果与其他加密实现一致。

大数据组件官方版本 CDH 5.9.0，适用于 CentOS7/RHEL7 操作系统。