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　　哈希算法，也称为散列算法和杂凑算法，是一种从任意文件创建小数字指纹的方法。哈希算法和指纹一样，是用简短的信息保证文件唯一性的标志。这个符号关系到文件的每一个字节，很难找到逆规律。因此，当原始文件发生变化时，其标志值也会发生变化，从而告诉文件用户当前文件不再是您需要的文件。

　　哈希算法可以将任意长度的二进制明文映射到更短的二进制字符串，不同的明文很难映射到同一个哈希值。

　　也可以理解为空间映射函数，从很大的值空间映射到很小的值空间。由于不是一一映射，哈希函数在转换后是不可逆的，也就是说不可能通过逆向运算和哈希值来恢复原来的值。

　　区块哈希值是一段数据的DNA,每个区块哈希值都是唯一的、随机的且不可破解的。

　　区块链从本质上讲，它是一个共享数据库，存储于其中的数据或信息。具有不可伪造、全程留痕、可以追溯、公开透明、集体维护等特征。

　　本文介绍注意力机制的概念和基本原理，并站在计算机视觉CV角度，进一步介绍通道注意力、空间注意力、混合注意力、自注意力等。

　　这篇文章主要探讨了如何在阿里云MaxCompute（原ODPS）平台上对SQL任务进行优化，特别是针对大数据处理和分析场景下的性能优化。

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　　Hash，一般翻译做散列，或音译为哈希，是把任意长度的输入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，不同的输入可能会散列成相同的输出，所以不可能从散列值来确定唯一的输入值。

　　SpringBoot从入门到精通（十九）使用注解实现动态Sql、参数传递

　　前面介绍了Spring Boot 整合mybatis 使用注解的方式实现数据库操作，介绍了如何自动生成注解版的mapper 和pojo类。 接下来介绍使用mybatis 常用注解以及如何传参数等数据库操作中的常用操作。 其实，mybatis 注解方式 和 XML配置方式两者的使用基本上相同，只有在构建 SQL 脚本有所区别，所以这里重点介绍两者之间的差异，以及增删改查，参数传递等注解的常用操作。

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　　给你 n 个二维平面上的点 points ，其中 points[i] = [xi, yi] ，请你返回两点之间内部不包含任何点的 最宽垂直面积 的宽度。

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