并行哈希

GPU 加速的大型哈希表构建真的是一把好手。《Real-Time Parallel Hashing on the GPU》这篇文章讲得挺实在，主要是用 CUDA 来玩并行哈希，性能提升猛。你如果平时大数据集合、图形识别那种应用，读一读准没错。 CUDA 的并行能力在这篇文章里被用得挺巧。它不是简单堆线程，而是用两种哈希策略——稀疏完美哈希和布谷鸟哈希，还混搭了一种新方法来权衡构建速度、内存占用和查询效率。 最有意思的是，哈希表还能实时构建，能扛下百万级别的数据，不拖慢应用。比如用在 3D 表面交集计算或图像匹配那种场景，响应也快，数据也稳，适合做实时图形。 文中还提了几个细节，比如布谷鸟哈希用

H.T.关于并行结构的论文

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

对数字的关键字有不少门道，构造哈希函数这块就挺关键的。尤其是像除留余数法、平方取中法这些方法，用起来挺灵活，适合做快速查找的哈希表结构。像我平时写点缓存模块或者搜索引擎的索引，都得靠它们出马。 直接定址法的特点是快，适合关键字本身就能当地址用的场景。比如学号、身份证号这类有结构的值，用它就比较合适。 平方取中法和折叠法有点像玩数学技巧，适合数据范围比较集中但又不是规则的情况，用来打乱分布效果还不错。 还有除留余数法，嗯，应该是最常用的一种。是搞哈希表时，用一个素数作为除数，冲突少，效率也高。适配各种场景都挺稳的。 随机数法听起来挺随意，但在密码学、验证码这类需求的时候，还蛮好用的。，真要搞安全

PostgreSQL并行控制机制：MVCC、2PL、封锁。

深度哈希的二值编码挺有意思的，适合大规模图像检索那类对速度要求高的任务。它的做法是把原始的特征向量压成二进制向量，既节省存储又提高检索效率。顶层用了三个约束：尽量保留原始特征的表达能力、每一位尽量平均分布、各位之间尽量独立。听着挺绕，其实核心就是让二进制更有“表达力”，不只是瞎凑数字。另外，SDH的扩展也蛮实用，尤其在监督场景下更能区分不同类别，效果比以前的方案强不少。你要做图像或视频检索，可以看看这套思路。嗯，你要是还不太熟hash learning或者无监督/半监督这些概念，下面几个链接可以帮你快速理清楚：无监督学习大纲、聚类降维与特征提取、半监督实战指南，建议按这个顺序读。如果你手上正好

哈希算法的相似度检测功能，确实挺实用，尤其是你想比较两个文档到底有多像的时候，效果还不错。这个资源是基于斯坦福 CS246 那门经典课出的书，内容讲得清楚，代码也比较接地气，适合直接上手跑跑看。 文档相似度这块，最常用的就是MinHash和局部敏感哈希（LSH）。嗯，说白了，就是让你不用全文比对，也能快速判断哪些文档“长得像”。对搞爬虫、推荐系统、或者做去重的你来说，蛮省事的。 你要是懒得翻教材，直接看书也行——The Mining of Massive Datasets这本书就挺合适。而且它官方就能免费下载，良心哦，还能用折扣码MMDS20买纸质版。顺带一提，书后面还有推荐阅读的参考资料，扩

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。

memcached 中使用的哈希函数。