哈希槽

挖槽加工形式

一般挖槽：主体加工形式 边界再加工：用于挖槽边界 使用岛屿深度挖槽：在岛屿周围进行深度挖槽 残料清角：清除挖槽轮廓中的残料 开放式轮廓挖槽：处理开放式轮廓的挖槽

Access 3 2024-05-16

Oracle事务槽(ITL)查询优化方法探讨

启动第三个会话，探索如何在Oracle中优化事务槽（ITL）的查询，以提高性能和效率。

Oracle 1 2024-07-16

Matlab 哈希代码：频谱散列

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。

Matlab 2 2024-05-28

Oracle表的哈希分区技术

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

Oracle 2 2024-07-28

哈希查找函数 hash_lookup3

memcached 中使用的哈希函数。

Memcached 3 2024-04-29

MATLAB中的最小损失哈希码

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。

Matlab 0 2024-09-25

基于MATLAB的局部敏感哈希算法实现

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。

算法与数据结构 6 2024-05-25

SQL Server 中 MD5 哈希函数

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。

SQLServer 2 2024-05-31

Mastercam9专用参数优化挖槽加工技巧分享

挖槽加工参数包括刀具参数、挖槽参数以及粗铣/精修参数。刀具参数选项卡与轮廓铣削的刀具参数选项相似。挖槽参数选项卡如图8-53所示，基本与外形铣削参数相同，下文详细介绍不同参数的用途。

Access 2 2024-07-22

基于Logistic映射的哈希函数设计(2006年)

单向哈希函数在数字签名和认证中扮演着关键角色，保证了数据的有效性和安全性。针对基于混沌映射的哈希算法存在的一些问题，提出了新的解决方案和算法。通过仿真实验和混乱与散布性质统计分析，验证了所提出算法的可靠性和有效性。

统计分析 0 2024-08-24