d
Size: a a a
2020 September 06
SL
Привет. Кто знает библиотеку на чистом JS, которая подключает кастомные inputs (select, calendar, checkbox и т.п.), но чтобы не все сразу, а модульно подключалось? Пример (на JQUERY) https://www.psd2html.com/js-custom-forms/
А
Самое сложно например хочу написать что-то, пусть будет красивый аудио плеер. Открываю редактор, пишу несколько часов, всё ок. На утро просыпаюсь и думаю, а нахер мне это? Интерес пропадает. А вот когда мне дают конкретно задание, сделай это, то, я не могу оторваться пока не закончу задание.
жиза
p
если коротко зачем нужен Хеш?
d
если например был передан
Андрей то в результате получу
#4fab5
Андрей то в результате получу
#4fab5
d
если например был передан
Андрей то в результате получу
#4fab5
Андрей то в результате получу
#4fab5
Вот у тебя есть ник Get_RiGhT. А у меня dynamic. Вычислим хэш от ников по функции, которая представляет просто количество символов в них. У тебя получится число 9 а у меня 7. Если тебе просто дать число 7, ты не сможешь точно понять, что тебе дали хэш от моего ника, потому что может быть множество ников в которых 7 символов - это называется коллизией - когда одна хэш-функция для разного набора входных данных выдает одинаковый выходной. Но главное, что для одних и тех же входных данных, функция всегда будет выдать один и тот же результат.
Хэш-функции бывают самыми разными, и работают по различным алгоритмам, намного сложнее, чем просто подсчет количества символов.
Например, у тебя есть два файла, каждый размером в гигабайт. Ты можешь сравнивать их напрямую, а можешь вычислить хэши каждого и сравнить непосредственно хэши, что скорее всего будет быстрее. Особенно если тебе часто надо сравнивать множество файлов с множеством файлов - их хэши можно вычислить лишь однажды. Вероятность того, что при разных файлах у тебя будут одинаковые хэши прямо зависит от выбранной тобой хэш-функции.
Самый частый юзкейс для использования хэшей - это хэш-мапы - одна из самых распространенных структур данных. Самый частый бизнес юзкейс - это обработка пользовательских паролей, контрольные суммы и цифровые подписи.
Хэш-функции бывают самыми разными, и работают по различным алгоритмам, намного сложнее, чем просто подсчет количества символов.
Например, у тебя есть два файла, каждый размером в гигабайт. Ты можешь сравнивать их напрямую, а можешь вычислить хэши каждого и сравнить непосредственно хэши, что скорее всего будет быстрее. Особенно если тебе часто надо сравнивать множество файлов с множеством файлов - их хэши можно вычислить лишь однажды. Вероятность того, что при разных файлах у тебя будут одинаковые хэши прямо зависит от выбранной тобой хэш-функции.
Самый частый юзкейс для использования хэшей - это хэш-мапы - одна из самых распространенных структур данных. Самый частый бизнес юзкейс - это обработка пользовательских паролей, контрольные суммы и цифровые подписи.
p
Вот у тебя есть ник Get_RiGhT. А у меня dynamic. Вычислим хэш от ников по функции, которая представляет просто количество символов в них. У тебя получится число 9 а у меня 7. Если тебе просто дать число 7, ты не сможешь точно понять, что тебе дали хэш от моего ника, потому что может быть множество ников в которых 7 символов - это называется коллизией - когда одна хэш-функция для разного набора входных данных выдает одинаковый выходной. Но главное, что для одних и тех же входных данных, функция всегда будет выдать один и тот же результат.
Хэш-функции бывают самыми разными, и работают по различным алгоритмам, намного сложнее, чем просто подсчет количества символов.
Например, у тебя есть два файла, каждый размером в гигабайт. Ты можешь сравнивать их напрямую, а можешь вычислить хэши каждого и сравнить непосредственно хэши, что скорее всего будет быстрее. Особенно если тебе часто надо сравнивать множество файлов с множеством файлов - их хэши можно вычислить лишь однажды. Вероятность того, что при разных файлах у тебя будут одинаковые хэши прямо зависит от выбранной тобой хэш-функции.
Самый частый юзкейс для использования хэшей - это хэш-мапы - одна из самых распространенных структур данных. Самый частый бизнес юзкейс - это обработка пользовательских паролей, контрольные суммы и цифровые подписи.
Хэш-функции бывают самыми разными, и работают по различным алгоритмам, намного сложнее, чем просто подсчет количества символов.
Например, у тебя есть два файла, каждый размером в гигабайт. Ты можешь сравнивать их напрямую, а можешь вычислить хэши каждого и сравнить непосредственно хэши, что скорее всего будет быстрее. Особенно если тебе часто надо сравнивать множество файлов с множеством файлов - их хэши можно вычислить лишь однажды. Вероятность того, что при разных файлах у тебя будут одинаковые хэши прямо зависит от выбранной тобой хэш-функции.
Самый частый юзкейс для использования хэшей - это хэш-мапы - одна из самых распространенных структур данных. Самый частый бизнес юзкейс - это обработка пользовательских паролей, контрольные суммы и цифровые подписи.
Понятно. Спасибо.