该项目是通过引导的。
可用脚本在项目目录中，可以运行：yarnstart在开发模式下运行应用程序。
打开在浏览器中查看它。
如果您进行编辑，则页面将重新加载。
您还将在控制台中看到任何棉绒错误。
yarntest在交互式监视模式下启动测试运行器。
有关更多信息，请参见关于的部分。
yarnbuild构建生产到应用程序build文件夹。
它在生产模式下正确捆绑了React，并优化了构建以获得最佳性能。
生成被最小化，并且文件名包括哈希值。
您的应用已准备好进行部署！有关更多信息，请参见关于的部分。
yarneject注意：这是单向操作。
eject，您将无法返回！如果您对构建工具和配置选择不满意，则可以随时eject。
此命令将从您的项目中删除单个生成依赖项。
而是将所有配置文件和传递依赖项（webpack，Babel，ESLint等）直接复制到

VB6.0语言，SHA256哈希算法源码，做成函数，可以直接调用！！

这是数据结构课程作业，用二次探测再散列法解决冲突建立哈希表并查找从键盘读入待查找的权重数值，以除留余数法为哈希函数，二次探测再散列法解决冲突建立哈希表，基于哈希算法从数组中查找相应的记录，计算相应的查找时间，并在屏幕上输出显示。

WinHex是一款16进制编辑器。
在电脑取证、数据恢复、底层数据处理以及IT安全等领域方面很有用，可以查看和编辑所有类型的文件，及从数码相机卡和系统文件已崩溃的硬盘中恢复被删除的文件或丢失的数据。
主要特性：*磁盘编辑，可适用：硬盘、软盘、CD-ROM、DVD、ZIP、SmartMedia和CF等；
*强大的FAT、NTFS、Ext2/3、ReiserFS、CDFS、UDF目录浏览器；
*内存编辑：可访问其它进程的虚拟内存；
*用模板编辑数据结构(例如修复分区表WinHex_16.2.rar/启动扇区);*连接、分割文件，合并、划分奇偶字节/字；
*分析、比较文件；
*灵活的搜索和替换功能；
*磁盘克隆；
*驱动器镜像及备份(可压缩或按650M分割);*API及脚本功能；
*128位加密、校验和、CRC32、哈希散列(MD5,SHA-1,...)；
*擦除机密文件以保护数据或隐私；
*导入所有剪贴簿格式，包括ASCII16进制值；
*在二进制、16位ASCII码、IntelHex和MotorolaS间相互转换；
*ANSIASCII,IBMASCII,EBCDIC,(Unicode)字符集；
*即时窗口切换，打印，随机数生成器；
*支持大于4G的文件。
内含ZWT的注册机（有部分垃圾杀毒软件会报毒，实际上没有任何问题，请放心使用。
其实内附user.txt已经含有注册信息！）界面使用简体中文的方法：Help菜单-setup-ChinesePlease!

Google"相似图片搜索"：你可以用一张图片，搜索互联网上所有与它相似的图片。
这种技术的原理是什么？计算机怎么知道两张图片相似呢？根据NealKrawetz博士的解释，原理非常简单易懂。
我们可以用一个快速算法，就达到基本的效果。
这里的关键技术叫做"感知哈希算法"（Perceptualhashalgorithm），它的作用是对每张图片生成一个"指纹"（fingerprint）字符串，然后比较不同图片的指纹。
结果越接近，就说明图片越相似。
这是一个最简单的实现。

区块链电子存证，引领区块链技术在电子合同领域落地应用数字指纹信息分布式存储多方同步记录哈希值一秒生成可信电子合同签署证据链亿万电子文件版权、电子证据真伪轻松验

CreateReactApp入门该项目是通过。
可用脚本在项目目录中，可以运行：npmstart在开发模式下运行应用程序。
打开在浏览器中查看。
如果进行编辑，页面将重新加载。
您还将在控制台中看到任何棉绒错误。
npmtest在交互式监视模式下启动测试运行程序。
有关更多信息，请参见关于的部分。
npmrunbuild构建生产到应用程序build文件夹。
它在生产模式下正确捆绑了React，并优化了构建以获得最佳性能。
最小化构建，文件名包含哈希。
您的应用已准备好进行部署！有关更多信息，请参见有关的部分。
npmruneject注意：这是单向操作。
eject，您将无法返回！如果您对构建工具和配置选择不满意，则可以随时eject。
此命令将从项目中删除单个构建依赖项。
而是将所有配置文件和传递依赖项（webpack，Babel，E

IPFS和Filecoin项目简介，基于内容的哈希寻址、点对点的文件传输和去中心的存储项目

基于哈希的最近邻居搜索已在许多应用程序中变得有吸引力。
但是，在使用汉明距离排序时，散列中的量化通常会降低判别能力。
此外，对于大规模的视觉搜索，现有的散列方法不能直接支持对具有多个源的数据进行有效搜索，而文献表明自适应地合并来自不同源或视图的补充信息可以显着提高搜索性能。
为了解决这些问题，本文提出了一种新颖且通用的方法来构建具有多个视图的多个哈希表，并在按位和按表级别生成细粒度的排名结果。
对于每个哈希表，引入了查询自适应按位加权，以通过同时利用哈希函数的质量及其对最近邻居搜索的补充来减轻量化损失。
从表格的角度来看，针对不同的数据视图构建了多个哈希表作为联合索引，在该哈希表上，提出了特定于查询的排名融合，以通过散布在图表中对按位排名的所有结果进行排名。
在三个著名基准上进行图像搜索的综合实验表明，与最新方法相比，该方法在单表和多表搜索中可分别实现17.11％和20.28％的性能提升。

DAR-磁盘存档DAR-磁盘存档用于完整，增量，压缩和加密的备份或存档DAR是一种命令行备份和存档工具，它使用选择性压缩（不压缩已压缩的文件），强大的加密功能，可以将存档拆分为给定大小的不同文件并提供即时哈希功能，支持带或不带二进制增量的差异备份，ftp和sftp协议到远程云存储存档内部目录，通过仅读取/获取执行所需的数据，甚至可以从最终位于远程云存储上的巨大的，最终切片，压缩，加密的存档中快速恢复甚至单个文件。
操作。
Dar保存*all*UNIXinode类型，处理硬链接，稀疏文件以及扩展属性（MacOSX文件派生，LinuxACL，SELinux标记，用户属性）和某些文件

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。